Studying the Effect of Stakeholders on the Disclosure of Corporate Social Responsibility by Banks: Evidence from Egypt
Notice bibliographique
Résumé
Stakeholders have become more attentive to community and social information worldwide. However, their influence on the CSR disclosure is highly contextual and contingent upon several institutional factors. Therefore, this study pursues to identify the stakeholders’ group which has the most powerful effect on the CSR disclosure. The researchers examined the CSR disclosure provided by 38 banks operating in Egypt for the year 2015. Two main indices have been developed; one measures the extent of the CSR disclosure and denoted as as the CSR quantitative index. The other measures the qualitative aspects and denoted as the CSR qualitative index. In addition, five sub-indices have been developed to measure the CSR disclosure as recommened by the GRI. The relationship between these two main indices and the sub-indices and the seven groups of stakeholders have been examined using the OLS regression models. The non-parametric tests are also used to enhance the robustness of our findings and to identify the differences between the stakeholders for each index. Concerning the stakeholder effect, the Egyptian Stock exchange, audit committee and big audit firms are found to have the most powerful impact in our case. On contrary, independent directors, bank’s clients and bank specialty show insignificant results. Generally, the quality and extent of CSR disclosure by the banking sector still undeveloped, particularly for the national banks. Accordingly, the Egyptian Stock Exchange and the Central bank of Egypt need to issue vigorous guidelines and regulations to raise harmonization in the CSR disclosure and to empower their supervisory role in this respect.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,020 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».