FinTech innovation and knowledge flows in Hong Kong’s financial sector: a social network analysis approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to examine how financial technology (FinTech) knowledge from foreign firms flows into and among elite commercial banks in Hong Kong’s financial sector to drive innovation. Design/methodology/approach Using social network analysis and regression analysis on a novel database of patents held by Hong Kong’s elite commercial banks, this paper examines the relationships between network position and FinTech knowledge flow. Findings This paper finds four untold patterns of innovation and inequality in Hong Kong’s financial sector: only three banks are responsible for all the FinTech knowledge entering Hong Kong; most foreign FinTech comes from the USA through Hong Kong and Shanghai Banking Corporation, whereas most FinTech from China enters through Fubon Bank and Development Bank of Singapore; older banks and banks with more connections to firms inside Asia are more likely to import FinTech; the most beneficial sources of FinTech for a bank’s network position are firms from outside Asia. Originality/value Despite the well-documented volumes of cross-border and cross-continental movement of financial institutions in Hong Kong, there is little work on the knowledge flows that underwrite this mobility. This paper addresses this gap by using FinTech knowledge flows to map the distribution of innovation, network position and competitive advantage in Hong Kong’s financial sector.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle