香港金融エコシステムのマッピング：SFCライセンス取得の専門家と機関のネットワーク分析

Concepts de base

香港の証券先物委員会（SFC）の公開記録を用いたネットワーク分析により、香港の金融エコシステムの構造、専門家の移動、企業のダイナミクスが明らかになり、金融業界の構造と進化についての貴重な洞察を提供する。

Résumé

研究概要

本稿では、複雑ネットワーク分析を用いて、香港証券先物委員会（SFC）が維持するライセンス取得者および登録機関の公開記録を初めて調査した。21年間、日次で更新されるこのデータセットは、香港の金融セクターにおけるライセンス取得の専門家と、その所属企業との間の進化するソーシャルネットワークについてのユニークな視点を提供する。大規模言語モデルを活用することで、企業（例：資産運用会社、銀行）を分類し、従業員の氏名に基づいて、その国籍や性別を推測した。このアプリケーションは、豊富な人口統計学的および組織的コンテキストを追加することでデータセットを強化し、より正確なネットワーク分析を可能にする。予備的な調査結果は、香港の金融状況のダイナミクスについての新たな洞察を提供する、重要な構造的特徴を明らかにする。構造化されたデータセットを公開してさらなる研究を可能にすることで、金融業界における採用戦略、政策立案、リスク管理に情報を提供する可能性のある将来の研究の基礎を築く。

データセットの説明

データセットの起源

このデータセットは、2003年4月1日に証券先物条例（SFO）が施行されて以来、ライセンスを受けた個人、法人、登録機関を体系的に記録してきた、香港証券先物委員会（SFC）が維持する公開記録に由来する。SFOの枠組みの下では、SFCのガイドラインにより、証券の取引や金融アドバイスの提供など、規制対象となる活動に従事する個人は、ライセンスを取得することが義務付けられている。逆に、管理部門やサポートスタッフなど、規制対象外の役割を担う個人は、一般的にライセンスを取得する必要はない。データセットには、主に高い資格と専門知識を必要とし、重要な責任を負い、高い収入を得て、金融セクターで重要な役割を果たす役割が含まれている。さらに、このデータセットには、2023年6月1日以降、マネーロンダリングおよびテロ資金供与対策条例（AMLO）に基づいてライセンスを取得した、仮想資産サービスプロバイダー（VASP）に関する情報も含まれており、進化する金融技術に対応した香港の規制範囲の拡大を反映している。

データセットの取得と概要

香港証券先物委員会（SFC）の公開記録から、体系的なウェブスクレイピングプロセスを通じてデータセットを収集した。この記録には、ライセンスを受けた個人や企業に関する詳細な情報が記載されているが、ダウンロード可能な形式で直接アクセスすることはできず、データの一部にアクセスするには、特定のキーワードでクエリを実行したり、基準でフィルタリングしたりする必要がある。研究に適した包括的なデータセットを構築するために、ライセンシーに関する利用可能なすべてのデータポイントを抽出した。最終的なデータセットは519,860行、12列で構成されており、SFOおよびAMLOの枠組みの下でライセンスを受けた個人および登録機関に関するすべての関連情報を取得している。さらなる研究を促進するために、データセットをオンラインで公開している。

探索的データ分析

データセットの起源と構造を確立したので、次に探索的データ分析に移り、香港の金融セクターにおける主要なパターンとトレンドを明らかにする。この分析は、後続のネットワーク構築の基礎となる。

主要な統計

データセットの初期理解を得るために、主要な統計を計算し、表2にまとめた。データセットは2003年4月から2024年3月までの20年以上にわたり、4,979社の企業に在籍する121,883人の従業員に発行された、合計519,860件のライセンスが含まれている。中央値である1.5年という比較的短い在職期間は、競争の激しい金融ハブの特徴である、高い離職率を示唆している。2003年4月に活動していた1,336社のうち、現在も活動を継続しているのは597社のみである。4,979社のうち、1,619社が操業を停止しており、その寿命の中央値は4.1年であり、香港の金融業界の不安定な性質を浮き彫りにしている。

ライセンスの種類と専門分野

ライセンスの種類を分析した結果、SFC登録簿に記載されている専門家は、通常、4つ以下の種類のライセンスを保有していることが明らかになった。注目すべきは、専門家の30％がちょうど1種類のライセンスを保有しており、さらに30％が2種類のライセンスを保有していることである。最も一般的な単一のライセンスの種類は「証券取引」であり、次いで「証券アドバイス」と「資産運用」が続く（図1a参照）。ライセンスの種類の組み合わせを調べると、最も一般的な組み合わせは「証券アドバイス」と「証券取引」であることがわかった。ライセンストリプレットは、「証券取引」、「証券アドバイス」といった取引と市場の専門知識と、資産運用または企業金融（投資銀行業務）の役割との組み合わせをさらに浮き彫りにしている。

雇用市場のダイナミクス：ライセンスの作成と終了

2009年の世界金融危機（GFC）と2020年のCOVID-19パンデミックの発生は、経済に大きな混乱をもたらし、それらの年には終了と作成の数がほぼ同数になったことが反映されている（図1b参照）。2012年と2013年に見られた停滞は、ライセンスの発行が終了のペースを上回らなかった時期であり、過熱した不動産市場を冷やすことを目的とした厳しい不動産対策の導入と一致しており、金融セクターの拡大を抑制した可能性がある。2023年には、初めて終了が作成を上回ったが、これは経済の不確実性、市場ダイナミクスの変化、または金融サービスや専門家がシンガポールやUAE（ドバイ、アブダビ）などの他の新興グローバルハブに移住する傾向を示している可能性がある。

企業のライセンス構造とライセンシー数による上位企業

表3は、ライセンシーの総数によるSFC登録簿の上位20社をリストアップしたものである。HSBCは、香港の大手金融機関の一つであるにもかかわらず、ライセンシーの総数による上位ランキングには入っていない。これは、SFCの規制の枠組みに従って、それぞれが特定の業務を扱う21の事業体に業務が分散されているためである。これらの事業体を合わせると、ライセンシーは4,383人となり、HSBCは上位企業に位置付けられる。この構造は、モルガン・スタンレーやゴールドマン・サックスなどのグローバル大手企業に共通しており、これらの企業もSFCのライセンス要件を遵守するために、複数の事業体を通じて事業を行っている。

データの充実化

本稿では、大規模言語モデル（LLM）とそのデータセット充実化への応用に関する技術的な詳細については、深く掘り下げない。その代わりに、LLMが世界の知識を幅広く記憶し、複雑なパターンを学習する能力を活用して、データから価値のある特徴を抽出するためにLLMを活用する。これらの機能により、個人と企業の両方の名前を、出身国、性別、事業分類などの属性に効率的にマッピングすることができ、香港の金融業界における人口統計学的および組織的トレンドをより詳細に分析することができる。

出身国

LLMを用いて、個人のフルネームと香港の金融業界との関連性に基づいて、その個人の出身国を推定した。この方法を適用することで、データベースに登録されている121,833人全員の出身国を推測した（表4参照）。この推定された出身国は、国籍や経歴の代理として機能し、現地の人口と海外からの移住者を区別することを可能にする。

性別

ライセンスを取得している専門家の性別の分布を見ると、国籍によって大きな違いがあることがわかる。注目すべきは、欧米からの駐在員（欧州、北米）は、女性専門家の割合が最も低く、ライセンスを取得している労働力のわずか10％しかいないことである。これは、アジアの国籍、特に日本（20％）、韓国（25％）、中国、東南アジア諸国では、女性の割合が30％から40％と高くなっているのとは対照的である。これらの違いは、文化的、社会的、または業界特有の要因を反映している可能性があり、さらなる調査が必要である。

バイサイドとセルサイド

SFCの公開記録には、関連会社の活動内容の詳細な説明がない。そこで、最先端のLLMであるclaude-3.5-sonnet [3]（クローズドソースモデル）とllama3-70b [5]（オープンソースモデル）を用いて、企業をバイサイドとセルサイドに分類することで、この問題に対処した。資産運用会社やヘッジファンドなどのバイサイド企業は投資に重点を置いており、投資銀行やブローカーディーラーなどのセルサイド企業は市場取引を促進している。分析の結果、バイサイド企業は2003年の25％から2024年には60％に増加しており、LLMによる企業分類の一致率は90％であった。

ネットワーク構築

このデータセットは、社会経済ネットワークを構築するための強固な基盤を提供しており、ノードには、個人（香港の金融専門家）と企業（規制対象の金融機関）という2つの主要なセットがある。このデータセットからは、さまざまなネットワーク構築が可能であり、それぞれが異なる分析目的に適している。ネットワーク構造の選択は、導き出すことができる洞察と、分析できるシステムの複雑さを左右するため、非常に重要である。

従業員を共有している企業に基づく企業間ネットワーク

あるネットワーク構築では、企業を、時間の経過とともに共有してきた従業員に基づいて接続する。具体的には、各時点tについて時間的グラフGt = (Vt, Et)を構築する。ここで、Vtは時点tで活動している企業を表し、Etは同じ個人を雇用したことがある企業間のエッジを表す。

雇用主を共有している従業員に基づく従業員間ネットワーク

もう一つのネットワーク構築は、雇用履歴を共有している従業員間の関係に焦点を当てている。ここで、Gt = (Vt, Et)は、各頂点v∈Vtが時点tで活動している従業員を表し、各エッジe = (vi, vj)は、従業員viとvjが同じ企業で一緒に働いていたことを示すネットワークである。

結論

本研究では、大規模言語モデル（LLM）による分類を強化した、SFCの公開記録のネットワーク分析を通じて、香港の金融エコシステムの構造を調査した。分析の結果、企業間ネットワークと従業員間ネットワークの両方において、次数分布のheavy-tailed性やクラスタリングの高さなど、重要な構造的特性が明らかになり、複雑で相互に関連した金融状況が示唆された。この構造化されたデータセットの公開は、金融ネットワークのダイナミクスに関する今後の研究にとって貴重なリソースを提供する、重要な貢献である。この研究は、予測精度（例：経済変数、従業員の離職率、または企業固有のリスク）を向上させるためにネットワーク構造を活用した予測モデルの開発など、さらなる研究への道を開くものである。今後の研究では、この分析を拡張して、グローバル企業の活動を追跡し、地域間の従業員の移動を探り（シンガポール通貨庁（MAS）と英国の金融行動監視機構（FCA）の登録簿を活用）、これらの複雑なネットワークが金融の安定性に与える影響を検討することが考えられる。高度なネットワーク分析の基礎を築くことで、本研究は金融エコシステムのより深い理解に貢献し、世界の金融業界における将来の研究、政策立案、リスク管理を形成することができるツールと洞察を提供するものである。

Stats

香港の金融サービス部門は、2022年のGDPの23％を占め、約27万7,000人を雇用しており、これは総雇用数の7.6％に相当する。
データセットは20年以上を網羅し、2003年4月から2024年3月までの期間をカバーしており、4,979社の企業に在籍する121,883人の従業員に発行された、合計519,860件のライセンスが含まれている。
ライセンスの保有期間の中央値は1.5年と比較的短く、競争の激しい金融ハブの特徴である、高い離職率を示唆している。
2003年4月に活動していた1,336社のうち、現在も活動を継続しているのは597社のみである。
4,979社のうち、1,619社が操業を停止しており、その寿命の中央値は4.1年であり、香港の金融業界の不安定な性質を浮き彫りにしている。
専門家の30％がちょうど1種類のライセンスを保有しており、さらに30％が2種類のライセンスを保有している。
バイサイド企業は2003年の25％から2024年には60％に増加しており、LLMによる企業分類の一致率は90％であった。
欧米からの駐在員（欧州、北米）は、女性専門家の割合が最も低く、ライセンスを取得している労働力のわずか10％しかいない。
アジアの国籍、特に日本（20％）、韓国（25％）、中国、東南アジア諸国では、女性の割合が30％から40％と高くなっている。

Citations

「香港金融管理局（HKMA）によると、金融サービス部門は香港経済の礎であり、2022年のGDPの23％を占め、約27万7,000人を雇用しており、これは総雇用数の7.6％に相当する。」
「マクロ経済指標であるGDPや雇用データは貴重な洞察を提供する一方で、しばしばリアルタイムの動向に遅れをとることがある（例：2024年4月30日に公表されたHKMA年次報告書2023 [9]）。」
「金融セクターを正確に監視するためには、そのダイナミクスをより詳細に理解することが不可欠である。企業の設立率、金融機関の寿命、このエコシステム内でのキャリアパスなどの重要な側面は、セクターの健全性についてのより深い洞察を提供し、より広範な経済動向の早期指標となり得る。」

Idées clés tirées de

Mapping Hong Kong's Financial Ecosystem: A Network Analysis of the SFC's Licensed Professionals and Institutions

by Abdulla AlKe... à arxiv.org 10-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.07970.pdf

Questions plus approfondies

本稿で示されたネットワーク分析の手法は、他の金融センター（例：ニューヨーク、ロンドン、東京）の進化を理解するためにも適用できるか？

もちろんです。本稿で示されたネットワーク分析の手法は、香港の金融エコシステムの構造とダイナミクスを理解するために用いられましたが、その手法自体は他の金融センターにも応用可能です。ニューヨーク、ロンドン、東京といった金融センターも、それぞれ独自の規制当局を持ち、そこからライセンス情報や企業活動に関するデータを入手できる可能性があります。
データの入手可能性が鍵となる
分析の鍵となるのは、質の高いデータの入手可能性です。これらの金融センターの規制当局が、香港の証券先物委員会（SFC）のように、ライセンスを受けた個人や機関に関する詳細な公開データベースを提供している場合、同様のネットワーク分析が可能になります。
分析のポイント

データの標準化: 各金融センターのデータ形式は異なる可能性があるため、比較分析を行うにはデータの標準化が不可欠です。
規制環境の考慮: 各金融センターは異なる規制環境下にあり、それがネットワーク構造に影響を与える可能性があります。分析の際には、それぞれの規制の枠組みやライセンス要件を考慮する必要があります。
文化・慣習の違い: 金融機関のネットワーク構造は、その国の文化や慣習にも影響を受けます。例えば、転職の頻度や企業間の協力関係などは、国によって異なる可能性があります。
応用例

金融ハブ間の比較: 各金融センターのネットワーク構造を比較することで、それぞれの強みや弱み、競争力などを分析できます。
グローバルな金融システムのリスク分析: 金融機関の国際的なつながりを可視化することで、グローバルな金融システムにおけるリスクの伝播経路を分析できます。
金融政策の効果測定: 金融規制の変更が金融機関のネットワーク構造に与える影響を分析することで、政策の効果を測定できます。
このように、本稿で示されたネットワーク分析の手法は、他の金融センターにも応用することで、グローバルな金融システムへの理解を深めるための強力なツールとなりえます。

香港の金融セクターにおける、近年見られる従業員の離職率の上昇は、香港の金融ハブとしての魅力にどのような影響を与えるか？

香港の金融セクターにおける従業員の離職率の上昇は、香港の金融ハブとしての魅力に複雑な影響を与える可能性があります。短期的な視点では、流動性の向上や新たな人材の流入といったプラスの影響も考えられますが、長期的には、人材の質や安定性の低下、競争力の低下など、マイナスの影響が懸念されます。
香港の金融ハブとしての魅力への影響

人材獲得競争の激化: 離職率の上昇は、優秀な人材の獲得競争を激化させる可能性があります。企業は、より魅力的な報酬や福利厚生を提供することで、人材を引き留めようと努力する必要に迫られます。
知識・経験の蓄積の阻害: 短期間での従業員の入れ替わりは、企業内における知識や経験の蓄積を阻害する可能性があります。これは、特に金融サービスのように、高度な専門知識や経験が求められる業界において深刻な問題となります。
顧客との長期的な関係構築の困難さ: 従業員の離職率が高い場合、顧客との長期的な関係を構築することが難しくなる可能性があります。顧客は、担当者が頻繁に変わることで、サービスの質の低下や不安定さを感じることがあります。
規制当局の負担増加: 離職率の上昇は、証券先物委員会（SFC）などの規制当局の負担増加にもつながります。新規ライセンスの発行や更新手続きが増加するだけでなく、市場の監視や監督業務にも影響を与える可能性があります。
プラスの影響

流動性の向上: 一方で、離職率の上昇は、人材の流動性を高め、新たなアイデアやイノベーションを生み出す可能性も秘めています。
多様な人材の流入: 香港は、海外からの優秀な人材を惹きつける魅力的な都市です。離職率の上昇は、より多様なバックグラウンドを持つ人材が流入する機会となる可能性があります。
香港の金融ハブとしての魅力を維持するために必要なこと

魅力的な労働環境の整備: 競争力のある報酬や福利厚生、ワークライフバランスの確保など、従業員にとって魅力的な労働環境を整備することが重要です。
人材育成への投資: 企業は、従業員のスキルアップやキャリアアップを支援するための研修制度や教育プログラムに積極的に投資する必要があります。
香港の強みを活かす: 香港は、中国本土へのアクセス、自由な経済環境、法治制度の整備など、他の金融センターにはない強みを持っています。これらの強みを活かし、金融ハブとしての優位性を維持していくことが重要です。
香港の金融セクターは、競争の激化や規制の強化など、多くの課題に直面しています。従業員の離職率の上昇は、これらの課題をさらに複雑化する要因となりえます。香港が引き続き国際的な金融ハブとしての地位を維持していくためには、これらの課題に積極的に取り組み、魅力的な金融センターとしての地位を強化していく必要があります。

金融業界におけるテクノロジーの進歩（例：人工知能、ブロックチェーン）は、香港の金融エコシステムの構造とダイナミクスをどのように再構築するか？

人工知能（AI）やブロックチェーンといったテクノロジーの進歩は、香港の金融エコシステムの構造とダイナミクスを根本的に再構築する可能性を秘めています。業務の効率化、新たな金融サービスの創出、リスク管理の高度化など、多岐にわたる変化が予想されます。
金融エコシステムの構造とダイナミクスへの影響

業務の自動化と効率化: AIは、データ分析、取引執行、顧客対応など、多くの金融業務を自動化し、効率化を劇的に向上させる可能性があります。これは、金融機関の規模縮小や人員削減、ひいてはネットワーク構造の変化につながる可能性があります。
新たな金融サービスの創出: ブロックチェーンは、分散型金融（DeFi）やセキュリティトークンオファリング（STO）など、新たな金融サービスの創出を促進する可能性があります。これは、従来の金融機関の役割を変化させ、新たなプレイヤーの参入を促す可能性があります。
リスク管理の高度化: AIとブロックチェーンは、不正行為の検出、リスク評価の精度向上、コンプライアンスの自動化など、リスク管理の高度化に貢献する可能性があります。これは、金融システム全体の安定性向上に寄与する一方で、規制当局の役割や監督方法にも変化を促す可能性があります。
金融包摂の促進: テクノロジーの進歩は、これまで金融サービスへのアクセスが限られていた人々にも、新たなサービスを提供する可能性があります。例えば、AIを活用した信用スコアリングやブロックチェーンベースのデジタルIDは、金融包摂を促進し、より多くの人々が金融サービスの恩恵を受けられる社会の実現に貢献する可能性があります。
香港における具体的な変化

フィンテック企業の台頭: 香港政府は、フィンテック産業の育成に力を入れており、AIやブロックチェーン技術を活用したスタートアップ企業の設立が相次いでいます。これらの企業は、既存の金融機関とは異なるビジネスモデルやサービスを提供することで、金融エコシステムに新たな風を吹き込む可能性があります。
デジタル通貨の普及: 香港は、中央銀行デジタル通貨（CBDC）の発行に向けた検討を進めています。デジタル通貨の普及は、決済システムの効率化やコスト削減に貢献するだけでなく、金融サービスへのアクセスを向上させる可能性もあります。
規制の進化: テクノロジーの進歩に伴い、金融規制も進化していく必要があります。香港の規制当局は、イノベーションを促進しながらも、金融システムの安定性と消費者保護を確保するために、柔軟かつ迅速な対応が求められます。
香港の競争力維持に向けて
香港は、テクノロジーの進歩を積極的に受け入れ、金融イノベーションを推進することで、国際金融センターとしての競争力を維持していく必要があります。そのためには、政府、規制当局、金融機関、フィンテック企業が連携し、新たなテクノロジーの活用と規制の整備、人材育成などを進めていくことが重要です。
テクノロジーの進歩は、香港の金融エコシステムに大きな変化をもたらす可能性を秘めています。香港が、これらの変化をチャンスに変え、より革新的で包摂的な金融センターへと進化していくことができるか、注目が集まります。