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Enregistrement W3169556725 · doi:10.1108/aaaj-05-2019-4017

Corporate disclosures on curbing bribery and the UK Bribery Act 2010: evidence from UK companies

2021· article· en· W3169556725 sur OpenAlexaff
Muhammad Azizul Islam, Shamima Haque, Sharon Henderson, Michael John Jones, Homaira Semeen

Notice bibliographique

RevueAccounting Auditing & Accountability Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensPricewaterhouseCoopers (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountingBusinessStock exchangeThematic analysisContent analysisVoluntary disclosurePolitical sciencePublic relationsFinanceQualitative researchSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This study aims to investigate whether United Kingdom (UK)-based companies have changed their voluntary disclosures on curbing the bribery of foreign officials in response to the UK Bribery Act 2010, and if so whether and how such disclosure changes substantively reflected allegations of bribery of foreign officials by news media. Design/methodology/approach By using the notions of institutional pressure and decoupling and applying content and thematic analysis, the authors examined, in particular, disclosures on curbing bribery by the largest 100 companies listed on the London Stock Exchange in periods before and after the Bribery Act (2007–2012). News media reports covering incidents of bribery of foreign officials and related corporate disclosures before and after the Act were thoroughly examined to problematise corporate anti-bribery disclosure practices. Findings The study finds a significant change in disclosure on curbing bribery before and after the enactment of the UK Bribery Act, consistent with the notion of institutional coercive pressure. However, decoupling is also found: organisations' disclosures did not substantively reflect incidents of bribing foreign public officials, mostly from underprivileged developing nations. Research limitations/implications This study acknowledges a limitation stemming from using media reports that focus on bribery incidents in identifying actual cases or incidents of bribery. As some of the incidents identified from news media reports appeared to be allegations, not convictions for bribery, companies could have defensible reasons for not disclosing some aspects of them. Practical implications Regulators should think why new or more regulations without substantive requirement are not helpful to curb corporate decoupling and injustice. The regulators should address the crisis that multinational companies (MNCs) being suppliers of bribery are much more harmful for the underprivileged communities in developing nations. Accordingly, this paper provides practical insights into how stakeholders ought to critically interpret MNCs' accounts of their involvement in bribery. Originality/value This study contributes to the accounting literature by problematising MNCs' operations in underprivileged countries. The findings suggest that not only public officials in developing countries as creators of bribery but also Western-based MNCs as the suppliers of bribery contribute to perpetuating unethical practices and injustices to the underprivileged communities in developing countries. This research is imperative as this is one of the first known studies that provides evidence of the actions including disclosure-related actions companies have taken in response to the UK Bribery Act.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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