Sustainability disclosure in the Gulf Cooperation Council (GCC) countries: Opportunities and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the Environmental, Social, and Governance (ESG) performance of 117 companies across Saudi Arabia, the United Arab Emirates (UAE), and Qatar from 2021 to 2022 (totaling 234 observations) from the institutional theory perspective using a mixed methods approach. The research is structured in two stages: First, we analyzed ESG scores from ESG Refinitiv data to measure ESG performance based on 186 comparable metrics across 10 categories; second, we conducted a directed content analysis of sustainability reports that utilized 27 ESG disclosure indicators from the GCC Exchanges Committee's unified guidance. Integrating quantitative ESG scores with qualitative content analysis enables a deeper understanding of how companies in these Gulf countries respond to institutional pressures within their unique socio-political contexts. Our findings revealed that while ESG performance has generally improved across the three countries, the extent and nature of these improvements vary significantly. The UAE demonstrates the most substantial progress, particularly in environmental performance, driven by robust institutional frameworks and alignment with global sustainability standards. Saudi Arabia shows moderate improvements, reflecting the influence of Vision 2030 and ongoing reforms. In contrast, Qatar lags, especially in governance and social performance, due to weaker regulatory frameworks and slower internalization of sustainability norms. We found that the effectiveness of ESG improvements are closely tied to the strength of institutional frameworks, the intensity of external pressures, and the degree of internalization of sustainability norms in each country. It underscores the role of coercive, normative, and mimetic pressures in driving corporate disclosure practices. It highlights the complexities of sustainability reporting across sectors and national contexts in the GCC region. The research contributes to understanding how institutional pressures shape corporate sustainability practices in the Gulf region, offering valuable insights for policymakers, practitioners, and scholars interested in the dynamics of ESG and sustainability in emerging markets.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».