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THE INFLUENCE OF BOARD ALLOWANCE AND GENDER DIVERSITY ON ESG REPORTING QUALITY IN THE AMMAN STOCK EXCHANGE (ASE)

取締役報酬とジェンダー多様性がアンマン証券取引所のESG報告品質に与える影響 (AI 翻訳)

Menazel Fatehi, Srouji Suraiya Ibrahim, Wan Sallha Yusoff

International Journal of Entrepreneurship and Management Practices📚 査読済 / ジャーナル2026-03-03#ESG
DOI: 10.35631/ijemp.933012
原典: https://doi.org/10.35631/ijemp.933012

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、アンマン証券取引所（ASE）上場企業における取締役報酬とジェンダー多様性がESG報告品質に与える影響を概念的枠組みで分析する。エージェンシー理論、スチュワードシップ理論、資源依存理論に基づき、両変数がESG開示の質を高めるという仮説を提示。実証段階では、ASE20指数採用企業の5年間のデータを用いたパネル回帰と内容分析を提案している。

English

This paper conceptually analyzes the influence of board compensation and gender diversity on ESG reporting quality for firms listed on the Amman Stock Exchange (ASE). Drawing on agency, stewardship, and resource dependence theories, it hypothesizes that both factors positively affect ESG disclosure quality. A prospective empirical design uses panel data regression and content analysis of ASE20 firms over five years.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

In the global GX context

While focused on Jordan, this paper underscores the importance of board governance mechanisms for ESG disclosure quality—a key theme in global sustainability reporting frameworks (e.g., ISSB, GRI). It offers emerging-market evidence that can inform comparative corporate governance research.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Conceptual framework linking board attributes to ESG reporting quality can be tested in other emerging markets.

🏢実務担当者:Findings suggest that board compensation and gender diversity strategies can enhance ESG transparency.

🏛政策担当者:Regulators in emerging markets can consider board composition requirements to improve sustainability disclosure.

📄 抄録（日本語訳）

目的：本稿は、アンマン証券取引所（ASE）に上場している企業における環境（E）、社会（S）、ガバナンス（G）報告の質に影響を与える、取締役会の報酬（手当）と取締役会のジェンダー多様性という2つの重要なコーポレート・ガバナンス機構の影響を概念的に調査するものである。本研究は、代理理論、スチュワードシップ理論、資源依存理論などの確立された理論を活用して、概念的枠組みを構築する。方法論：本研究は、ASE20指数に上場している企業の5年間（例：2020年～2024年）のサステナビリティ報告書のパネルデータ回帰と内容分析を利用した仮説的な方法論を提案する。内容分析は、GRI/ISSB基準に基づく開示指数を開発するために使用される。結果：統合された知見は、両独立変数がESG開示の質の向上と正の関連を持つことを予測している。より高い取締役会報酬は、複雑なESG監視に必要な専門知識を引き付けると期待され、一方、より高いジェンダー多様性は、特に社会およびガバナンスの側面において、透明性と説明責任を育む視点をもたらすと仮説が立てられている。結論：アンマン証券取引所におけるESG報告の質は、取締役会の内部力学によって大きく形成される。本研究は、ヨルダンの規制当局と企業の取締役会にとって重要な示唆を提供し、企業の持続可能性と市場の透明性を推進する上での取締役会構成の戦略的役割を強調している。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

📄 Abstract（原文）

Purpose: This article conceptually investigates the influence of two critical corporate governance mechanisms—Board of Directors’ Allowance (Compensation) and Board of Directors’ Gender Diversity—on the quality of Environmental (E), Social (S), and Governance (G) Reporting among companies listed on the Amman Stock Exchange (ASE). The study leverages established theories such such as Agency Theory, Stewardship Theory, and Resource Dependence Theory to develop a conceptual framework. Methodology: The study proposes a hypothetical methodology utilizing panel data regression and content analysis of sustainability reports from companies listed on the ASE20 index over a five-year period (e.g., 2020–2024). Content analysis would be used to develop a disclosure index based on GRI/ISSB standards. Findings: The synthesized findings anticipate that both independent variables are positively associated with enhanced ESG disclosure quality. Higher board allowance is expected to attract the necessary expertise for complex ESG oversight, while greater gender diversity is hypothesized to introduce perspectives that foster transparency and accountability, particularly in the Social and Governance dimensions. Conclusion: The quality of ESG Reporting in the Amman Stock Exchange is significantly shaped by the internal dynamics of the Board of Directors. The study offers crucial implications for Jordanian regulators and corporate boards, emphasizing the strategic role of board composition in advancing corporate sustainability and market transparency.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。