CÁC YẾU TỐ QUYẾT ĐỊNH CHẤT LƯỢNG KIỂM TOÁN MÔI TRƯỜNG, XÃ HỘI VÀ QUẢN TRỊ: PHÂN TÍCH SO SÁNH QUỐC TẾ VÀ KHUYẾN NGHỊ CHO VIỆT NAM
Bibliographic record
Abstract
Nghiên cứu được tiến hành để cung cấp hiểu biết về các yếu tố chính quyết định chất lượng kiểm toán môi trường, xã hội và quản trị (ESG) và đưa ra các khuyến nghị thực tế để tăng cường các hoạt động kiểm toán ESG tại Việt Nam, nơi các khuôn khổ và chuyên môn như vậy vẫn còn chưa phát triển. Sử dụng phương pháp nghiên cứu tài liệu định tính, nghiên cứu đã xem xét một cách có hệ thống các tài liệu học thuật, các tiêu chuẩn quốc tế và báo cáo của ngành, đồng thời tiến hành phân tích so sánh các thị trường hàng đầu (EU, Hoa Kỳ, Canada), đang phát triển (Singapore, Nhật Bản, Úc) và mới nổi (Việt Nam, Thái Lan, Malaysia). Các phát hiện cho thấy, chất lượng kiểm toán ESG được hình thành bởi bốn yếu tố chính: năng lực kiểm toán viên và đào tạo liên tục, áp dụng công nghệ, hệ thống kiểm soát chất lượng và môi trường pháp lý và thể chế hỗ trợ. Nghiên cứu chỉ ra vị thế giai đoạn đầu của Việt Nam trong kiểm toán ESG, với những khoảng cách đáng kể về khuôn khổ pháp lý và nguồn nhân lực so với các nền kinh tế tiên tiến. Nghiên cứu này có ý nghĩa đáng kể trong việc (i) mở rộng khung lý thuyết về chất lượng kiểm toán ESG trong bối cảnh các nước đang phát triển thông qua mô hình bốn yếu tố tích hợp; (ii) cung cấp bằng chứng thực nghiệm đầu tiên về khoảng cách năng lực kiểm toán ESG giữa Việt Nam và quốc tế; và (iii) đề xuất lộ trình hai giai đoạn cụ thể phù hợp với điều kiện Việt Nam. Kết quả nghiên cứu góp phần định hướng chính sách phát triển thị trường kiểm toán ESG, hỗ trợ các công ty kiểm toán xây dựng chiến lược phát triển năng lực và giúp doanh nghiệp (DN) Việt Nam nâng cao khả năng hội nhập chuỗi cung ứng toàn cầu.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".