Impact de la rémunération sous forme de commission sur la performance financière : cas des compagnies d'assurance au Québec
Bibliographic record
Abstract
Cette étude examine l’impact de la rémunération sous forme de commission sur la performance financière des sociétés d’assurance au Québec. Ce secteur a connu une expansion vertigineuse et ne cesse de grandir année après année, malgré des difficultés de toutes sortes. La rémunération dans ce secteur peut prendre la forme de salaire fixe,de salaire variable et dans bien des cas, de salaire mixte. L’activité principale dans ce milieu, consistant à écouler les produits et services financiers, est concentrée entre les mains de travailleurs faisant partie des réseaux de distribution. Ces réseaux de distribution sont composés du réseau de carrière et du réseau de courtage qui rémunèrent leurs travailleurs à la commission. Il y a aussi des réseaux de distribution, au sein desquels les personnes engagées ont un statut d’employé et reçoivent un salaire fixe. Cette recherche veut déterminer, étudier et analyser la relation existante entre la rémunération sous forme de commission et la performance financière des entreprises dans le secteur des assurances. Cependant, l’analyse de nos différents résultats de la recherche démontre que l’impact de cette forme de rémunération est significatif seulement avec le réseau de courtage. Nos deux hypothèses de recherche soutiennent au départ une relation positive entre la rémunération sous forme de commission ainsi que la rémunération sous forme de salaire fixe sur la performance financière. Cette dernière est mesurée par le rendement des capitaux propres et représente la variable dépendante. Elle est expliquée premièrement, par trois variables d’intérêt et ces trois variables qui sont: le salaire fixe, le réseau de carrière et le réseau de courtage, représentent en même temps, les divers réseaux de distribution dans nos différents modèles. Deuxièmement, elle est aussi expliquée par quatre variables de contrôle qui sont: le volume de ventes, la commission versée, les dépenses et indemnités totales et sans oublier l’endettement. Pour évaluer l’impact de la pratique de rémunération variable, plus précisément celle de la rémunération sous forme de commission, sur la performance financière, nous avons utilisé un échantillon de 34 sociétés d’assurance qui oeuvrent au Québec et qui disposent de données continues pour la période allant de 2013 à 2018. Notre étude est réalisée dans le contexte québécois, avec un modèle d’équation linéaire de base, un autre modèle circonstanciel et aussi nous avons fait appel à la méthode de régression par étapes, communément appelée stepwise, afin de déterminer la variable qui explique le mieux notre variable dépendante. Nos résultats montrent qu’il existe une association positive et statistiquement significative, au seuil de 5%, entre le réseau de courtage et la performance financière mesurée par le rendement des capitaux propres. Cette relation supporte notre première hypothèse selon laquelle, il existe une association positive et significative entre la rémunération sous forme de commission et la performance financière dans le secteur des assurances au Québec. Cette hypothèse est confirmée pour les sociétés qui utilisent les réseaux de courtage pour écouler leurs produits et services financiers. Pour ce qui est des réseaux de carrière ainsi que les réseaux des personnes qui sont engagées avec un statut d’employé, nos deux hypothèses ne sont pas validées. La méthode stepwise, pour sa part, montre que le réseau de carrière explique négativement la performance financière mesurée par le rendement des capitaux propres et c’est la seule variable retenue selon cette méthode. Notre étude est organisée autour de cinq chapitres. Le premier, traite de notre problématique. Dans le second sont présentés une revue de littérature, le cadre théorique et nos hypothèses de recherche. Le troisième contient notre méthodologie. Le quatrième expose la présentation et l'analyse des résultats. Enfin, dans notre cinquième et dernier chapitre, il sera question de notre contribution, de la limite de l’étude ainsi que de nouvelles voies pour d’autres recherches. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : performance financière, rémunération sous forme de commission, réseau de carrière, réseau de courtage
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".