Shadow Economies around the World:

Shadow Economies around the World: Model
Based Estimates
Ceyhun Elginy
Bogazici University
Oguz Oztunalz
Bogazici University
Abstract
In this paper, relying on a two-sector dynamic general equilibrium model, we propose and
then use a new methodology to construct a novel shadow economy dataset. We calibrate
our model to match various reported macroeconomic variables and then back out the
size of the shadow economy from the calibrated model. This allows us to construct an
unbalanced 161-country panel dataset over the period 1950 and 2009. This aims to be
the largest dataset in the literature, particularly with its time-series dimension. We also
present certain features of the data along with various descriptive statistics.
JEL codes:. E26, H26, O17, O41.
Keywords: shadow economy; informal sector; two-sector dynamic general equilibrium
models; panel data.
We thank Friedrich Schneider for helpful comments and suggestions.
yAddress: Bogazici University, Department of Economics, Natuk Birkan Building, 34342 Bebek, Istanbul,
(Turkey). e-mail: [e-mail].
zAddress: Bogazici University, Department of Economics, Natuk Birkan Building, 34342 Bebek, Istanbul,
(Turkey). e-mail: [e-mail].
1
1 Introduction
Shadow economy, sometimes also titled informal, hidden, black, parallel, second
or underground economy (or sector) is dened by Hart (2008) as a set
of economic activities that takes place outside the framework of bureaucratic
public and private sector establishments. Another paper by Ihrig and Moe
(2004) denes it as a sector which produces legal goods, but does not comply
with government regulations. Additionally, Frey and Pommerehne (1984),
Loayza (1996), Johnson, Kaufmann and Shleifer (1997), Johnson, Kaufmann
and Zoido-Lobaton (1998a, 1998b), Thomas (1999), Fleming, Roman and Farrell
(2000) Schneider and Enste (2000, 2002), Dell'Anno and Schneider (2004),
Schneider (2005) provide or use similar denitions and descriptions among many
others.
Even though informality is a widespread phenomenon and poses serious social,
economic, cultural and political challenges across the world, many issues
about its nature and consequences still remain largely under-explored or unresolved.
For example, the evidence presented in the existing literature, has
failed to generate a consensus around the measurement of the informal sector
among researchers. There are also many other open questions regarding the
determinants and/or eects of informality including even such basic ones such
as whether informal sector size would be larger in low income or high income
nations (see Dreher and Schneider, 2010); whether taxes are positively correlated
with informal sector size or not (See Schneider and Enste, 2000, Friedman
et. al. 2000, Elgin, 2010 among many others.) or whether shadow economy
and corruption are substitutes or complements (Dreher and Schneider, 2010).
Still, there is a signicant amount of empirical research that looks into the
causes and eects of the shadow economy. The existing studies typically consider
variables like income per capita (or worker), unemployment, tax burden,
government spending, regulatory costs, openness to international trade, and
various other institutional and cultural characteristics as possible determinants
of the shadow economy (see Johnson et. al 1997, 1998; Friedman et al. 2000;
Torgler and Schneider, 2007; Elgin, 2010 and much more recently Elgin and
Solis-Garcia, 2011 among many others.) Frequently used institutional factors
include corruption levels, quality of the bureaucratic establishment, law and
order enforced by the government. Common cultural and social factors, included
in empirical studies are tax morale, religious factors, trust, ethnic unity
or polarization. Surely, whether certain factors aect informal sector size or
2
not depends on the group of countries and periods being made subjected to
empirical analysis.
There are also many studies in the existing literature that explore eects
of the shadow economy. By these studies, presence of the shadow economy
aects both the level and the cyclicality of scal policy (Cicek and Elgin, 2011);
provision of social security, labor force participation behavior (Schneider and
Enste, 2000); income distribution (Hatipoglu and Ozbek, 2011); magnitude
of business cycles (Elgin, 2012); monetary base (Tanzi,1983) and total factor
productivity.(D'Erasmo and Moscoso Boedo, 2012)
As the number of papers in the growing literature on informality indicates,
there is an increasing attention on the economic analysis of the shadow economy.
However, one particular setback which, despite the development of various
methods, still persists in the literature is the lack of signicantly large datasets
that would make informality subject to robust (applied) policy analysis. Even
though, there are various methodologies suggested for its measurement, this
issue mostly arises due to the fact that the size of the shadow economy, by
denition, is hard to measure and make it subject to empirical analysis. Most
of the suggested methodologies (See the next section for a longer review.) are
usually used for a particular country or even a region and could not be generalized
to cross-country panel frameworks. One particular exception is the dataset
presented by Schneider, Buehn and Montenegro (2010) which reports shadow
economy size (as % of GDP) for 162 countries in an annual basis for the 9 years
between 1999 and 2007. In this study, the authors rely on the MIMIC (Multiple
Indicators and Multiple Causes) approach to estimate the size of the shadow
economy, which according the Breusch (2005) is largely unt for the purpose.
In this paper, contributing to this literature, we aim to address two issues:
First, using a two-sector dynamic general equilibrium we present a new approach
to estimate the size of the shadow economy. We believe that this approach has
various advantages over the existing methodologies. Second, we use this new
methodology to construct a new unbalanced 161-country panel dataset over the
period 1950 and 2009. This aims to be the largest dataset in the literature,
particularly with its time-series dimension. Among many possible advantages
regarding its use, the construction of such a dataset would allow for various
policy analysis that require a signicantly large time dimension.
The rest of the paper is organized as follows: In the next section, we provide
a short review of the existing methodologies used to estimate the size of
the shadow economy economy. Then in the third section, we describe a new
3
methodology to construct shadow economy estimates. Next, in section four,
we apply this methodology to obtain shadow economy size estimates in a panel
of 161 countries. In section ve, we make some robustness checks to establish
robustness of our estimates. Finally, in the last section we provide concluding
remarks.
2 Estimating the Size of the Shadow Economy
2.1 Existing Methodologies
As mentioned above, by its denition estimating the size of the shadow economy
is dicult and daunting. Nevertheless, various approaches and methodologies
have been suggested and to some extent used in the literature to come up with
estimates. Schneider (2005) and more recently Orsi, Raggi and Turino (2012)
provide an excellent survey and comparison of dierent ways of estimating the
shadow economy size. We critically review these below, however we refer the
reader to these two papers for a longer survey of these approaches.
Schneider (2005) classies shadow economy estimation methods under three
categories. They dier in various dimensions but they are all based on the use
several dierent econometric estimation methods. These are direct approaches,
indirect approaches and the MIMIC approach, respectively.
2.1.1 Direct Approaches
Direct approaches are generally based on the use of surveys, questionnaires, interviews
and tax auditions of rms and/or households, the results of which are
then used to constructs estimates of shadow economy size employing microeconomic
or microeconometric methods. (See Schneider, 2005 for a list of papers
using these approaches.) Diculties regarding the sample choice, possible existence
of a selection bias, measurement errors regarding interviews and surveys
are among the disadvantages of these approaches. Moreover, these approaches
are mostly used at some specic point in time and it is usually very dicult to
create a time dimension and therefore a time-varying estimate of the shadow
economy size.
4
2.1.2 Indirect Approaches
Methods under this category usually try to obtain estimates exploiting various
dierent macroeconomic relationships under certain assumptions. Estimates
can be obtained for example from dierences between i) national income and
expenditures, ii) ocial and actual labor force participation, iii) transactions
and national income, iv) electricity consumption and GDP. Yet another heavily
used method is the currency demand approach which is based on the use of a
currency demand function to estimate the size of the shadow economy.1
These methods are generally criticized for being based on various simplifying
and limiting assumptions. Moreover, they generally focus on one specic aspect
or indicator of the shadow economy and neglect many others. (See Schneider,
2005 for a more extensive review and critic of these approaches.)
2.1.3 MIMIC Approach
This approach builds upon the works of Frey and Weck-Hannemann (1983) and
is essentially based on the use of a specic structural equation model, titled
the MIMIC approach.2 This approach treats the size of the shadow economy
as an unobserved latent variable and essentially consists of two steps: In the
rst step, one determines the causes and the indicators of the shadow economy.
Then in the second step, given the causes and the indicators and the specied
relationship among them through the unobserved latent variable, one runs a
structural equation model t

Kết quả (Việt) 1:

Shadow Economies around the World: ModelBased EstimatesCeyhun ElginyBogazici UniversityOguz OztunalzBogazici UniversityAbstractIn this paper, relying on a two-sector dynamic general equilibrium model, we propose andthen use a new methodology to construct a novel shadow economy dataset. We calibrateour model to match various reported macroeconomic variables and then back out thesize of the shadow economy from the calibrated model. This allows us to construct anunbalanced 161-country panel dataset over the period 1950 and 2009. This aims to bethe largest dataset in the literature, particularly with its time-series dimension. We alsopresent certain features of the data along with various descriptive statistics.JEL codes:. E26, H26, O17, O41.Keywords: shadow economy; informal sector; two-sector dynamic general equilibriummodels; panel data.We thank Friedrich Schneider for helpful comments and suggestions.yAddress: Bogazici University, Department of Economics, Natuk Birkan Building, 34342 Bebek, Istanbul,(Turkey). e-mail: [e-mail]: Bogazici University, Department of Economics, Natuk Birkan Building, 34342 Bebek, Istanbul,(Turkey). e-mail: [e-mail].11 IntroductionShadow economy, sometimes also titled informal, hidden, black, parallel, secondor underground economy (or sector) is de ned by Hart (2008) as a setof economic activities that takes place outside the framework of bureaucraticcơ sở khu vực và khu vực tư nhân. Một giấy bởi Ihrig và Moe(năm 2004) de nes nó như là một lĩnh vực mà sản xuất hàng hoá quy phạm pháp luật, nhưng không tuân thủtheo quy định của chính phủ. Ngoài ra, Frey và Pommerehne (1984),Loayza (1996), Johnson, Kaufmann và Shleifer (1997), Johnson, Kaufmannvà Zoido-Lobaton (1998a, 1998b), Thomas (1999), Fleming, La Mã và FarrellSchneider (2000) và Enste (2000, 2002), Dell'Anno và Schneider (2004),Schneider (2005) cung cấp hoặc sử dụng tương tự như mô tả trong số rất nhiều và de nitionsnhững người khác.Mặc dù informality là một hiện tượng phổ biến rộng rãi, đã đoạt giải đặt ra xã hội nghiêm trọng,những thách thức kinh tế, văn hóa và chính trị trên toàn thế giới, nhiều vấn đềvề bản chất và hậu quả của nó vẫn còn phần lớn dưới khám phá hoặc chưa được giải quyết.Ví dụ, các bằng chứng được trình bày trong các tài liệu hiện có, cóthất bại trong việc tạo ra một sự đồng thuận lường khu vực phitrong số các nhà nghiên cứu. Cũng có rất nhiều câu hỏi mở khác liên quan đến cácyếu tố quyết định và/hoặc e ects informality bao gồm cả thậm chí như vậy những cơ bản như vậynhư cho dù kích thước ngành informal sẽ lớn hơn trong thu nhập thấp hoặc thu nhập caoQuốc gia (hãy xem Dreher và Schneider, 2010); cho dù thuế tích cực tương quanvới không chính thức sector kích thước hay không (xem Schneider và Enste, 2000, Friedmanet. Al. 2000, Elgin, 2010 trong số nhiều người khác.) hoặc cho dù bóng nền kinh tếvà tham nhũng là sản phẩm thay thế hoặc bổ sung (Dreher và Schneider, 2010).Still, there is a signi cant amount of empirical research that looks into thecauses and e ects of the shadow economy. The existing studies typically considervariables like income per capita (or worker), unemployment, tax burden,government spending, regulatory costs, openness to international trade, andvarious other institutional and cultural characteristics as possible determinantsof the shadow economy (see Johnson et. al 1997, 1998; Friedman et al. 2000;Torgler and Schneider, 2007; Elgin, 2010 and much more recently Elgin andSolis-Garcia, 2011 among many others.) Frequently used institutional factorsinclude corruption levels, quality of the bureaucratic establishment, law andorder enforced by the government. Common cultural and social factors, includedin empirical studies are tax morale, religious factors, trust, ethnic unityor polarization. Surely, whether certain factors a ect informal sector size or2not depends on the group of countries and periods being made subjected toempirical analysis.There are also many studies in the existing literature that explore e ectsof the shadow economy. By these studies, presence of the shadow economya ects both the level and the cyclicality of scal policy (Cicek and Elgin, 2011);provision of social security, labor force participation behavior (Schneider andEnste, 2000); income distribution (Hatipoglu and Ozbek, 2011); magnitudeof business cycles (Elgin, 2012); monetary base (Tanzi,1983) and total factorproductivity.(D'Erasmo and Moscoso Boedo, 2012)As the number of papers in the growing literature on informality indicates,there is an increasing attention on the economic analysis of the shadow economy.However, one particular setback which, despite the development of variousmethods, still persists in the literature is the lack of signi cantly large datasetsthat would make informality subject to robust (applied) policy analysis. Eventhough, there are various methodologies suggested for its measurement, thisissue mostly arises due to the fact that the size of the shadow economy, byde nition, is hard to measure and make it subject to empirical analysis. Mostof the suggested methodologies (See the next section for a longer review.) areusually used for a particular country or even a region and could not be generalizedto cross-country panel frameworks. One particular exception is the datasetpresented by Schneider, Buehn and Montenegro (2010) which reports shadoweconomy size (as % of GDP) for 162 countries in an annual basis for the 9 yearsbetween 1999 and 2007. In this study, the authors rely on the MIMIC (MultipleIndicators and Multiple Causes) approach to estimate the size of the shadoweconomy, which according the Breusch (2005) is largely un t for the purpose.In this paper, contributing to this literature, we aim to address two issues:First, using a two-sector dynamic general equilibrium we present a new approachto estimate the size of the shadow economy. We believe that this approach hasvarious advantages over the existing methodologies. Second, we use this newmethodology to construct a new unbalanced 161-country panel dataset over theperiod 1950 and 2009. This aims to be the largest dataset in the literature,particularly with its time-series dimension. Among many possible advantagesregarding its use, the construction of such a dataset would allow for variouspolicy analysis that require a signi cantly large time dimension.The rest of the paper is organized as follows: In the next section, we providea short review of the existing methodologies used to estimate the size ofthe shadow economy economy. Then in the third section, we describe a new3methodology to construct shadow economy estimates. Next, in section four,we apply this methodology to obtain shadow economy size estimates in a panelof 161 countries. In section ve, we make some robustness checks to establishrobustness of our estimates. Finally, in the last section we provide concludingremarks.2 Estimating the Size of the Shadow Economy2.1 Existing MethodologiesAs mentioned above, by its de nition estimating the size of the shadow economyis dicult and daunting. Nevertheless, various approaches and methodologieshave been suggested and to some extent used in the literature to come up withestimates. Schneider (2005) and more recently Orsi, Raggi and Turino (2012)provide an excellent survey and comparison of dierent ways of estimating the
shadow economy size. We critically review these below, however we refer the
reader to these two papers for a longer survey of these approaches.
Schneider (2005) classies shadow economy estimation methods under three
categories. They dier in various dimensions but they are all based on the use
several dierent econometric estimation methods. These are direct approaches,
indirect approaches and the MIMIC approach, respectively.
2.1.1 Direct Approaches
Direct approaches are generally based on the use of surveys, questionnaires, interviews
and tax auditions of rms and/or households, the results of which are
then used to constructs estimates of shadow economy size employing microeconomic
or microeconometric methods. (See Schneider, 2005 for a list of papers
using these approaches.) Diculties regarding the sample choice, possible existence
of a selection bias, measurement errors regarding interviews and surveys
are among the disadvantages of these approaches. Moreover, these approaches
are mostly used at some specic point in time and it is usually very dicult to
create a time dimension and therefore a time-varying estimate of the shadow
economy size.
4
2.1.2 Indirect Approaches
Methods under this category usually try to obtain estimates exploiting various
dierent macroeconomic relationships under certain assumptions. Estimates
can be obtained for example from dierences between i) national income and
expenditures, ii) ocial and actual labor force participation, iii) transactions
and national income, iv) electricity consumption and GDP. Yet another heavily
used method is the currency demand approach which is based on the use of a
currency demand function to estimate the size of the shadow economy.1
These methods are generally criticized for being based on various simplifying
and limiting assumptions. Moreover, they generally focus on one specic aspect
or indicator of the shadow economy and neglect many others. (See Schneider,
2005 for a more extensive review and critic of these approaches.)
2.1.3 MIMIC Approach
This approach builds upon the works of Frey and Weck-Hannemann (1983) and
is essentially based on the use of a specic structural equation model, titled
the MIMIC approach.2 This approach treats the size of the shadow economy
as an unobserved latent variable and essentially consists of two steps: In the
rst step, one determines the causes and the indicators of the shadow economy.
Then in the second step, given the causes and the indicators and the specied
relationship among them through the unobserved latent variable, one runs a
structural equation model t

Kết quả (Việt) 2:

Các nền kinh tế bóng trên toàn thế giới:
Model? Dựa Ước tính
Ceyhun Elginy
Bogazici Đại
học??? O guz Oztunal z
Bogazici Đại học
Tóm tắt
Trong bài báo này, dựa vào một động mô hình cân bằng tổng hai khu vực, chúng tôi đề xuất và
sau đó sử dụng một phương pháp mới để xây dựng một cuốn tiểu thuyết kinh tế ngầm dataset. Chúng tôi hiệu chỉnh
mô hình của chúng tôi để phù hợp khác nhau được báo cáo biến số vĩ mô và sau đó quay lại ra
kích thước của các nền kinh tế ngầm từ mô hình hiệu chỉnh. Điều này cho phép chúng ta xây dựng một
không cân bằng 161 quốc gia bảng số liệu trong giai đoạn 1950 và 2009. Điều này nhằm mục đích là
các tập dữ liệu lớn nhất trong văn học, đặc biệt với kích thước chuỗi thời gian của nó. Chúng tôi cũng
có mặt tính năng nhất định của dữ liệu cùng với thống kê mô tả khác nhau.
Mã JEL :. E26, H26, O17, O41.
Từ khóa: kinh tế ngầm; khu vực phi chính thức; hai khu vực cân bằng tổng thể năng động
mô hình; . dữ liệu
bảng? Chúng tôi cảm ơn Friedrich Schneider cho ý kiến hữu ích và góp ý.
yAddress: Đại học Bogazici, Khoa Kinh tế, Natuk Birkan Xây dựng, 34.342 Bebek, Istanbul,
(Thổ Nhĩ Kỳ). e-mail:. [e-mail]
zAddress: Đại học Bogazici, Khoa Kinh tế, Natuk Birkan Xây dựng, 34.342 Bebek, Istanbul,
(Thổ Nhĩ Kỳ). e-mail: [e-mail].
1
1 Giới thiệu
bóng nền kinh tế, đôi khi cũng có tên chính thức, ẩn, màu đen, song song, hai
nền kinh tế hoặc dưới lòng đất (hoặc khu vực) được xác định bởi De Hart (2008) là một tập hợp
các hoạt động kinh tế diễn ra ngoài khuôn khổ của quan liêu
công, cơ sở tư nhân. Một bài báo của Ihrig và Moe
(2004) de NES nó như là một ngành sản xuất hàng hóa quy phạm pháp luật, nhưng không tuân thủ
các quy định của chính phủ. Ngoài ra, Frey và Pommerehne (1984),
Loayza (1996), Johnson, Kaufmann và Shleifer (1997), Johnson, Kaufmann
và Zoido-Lobaton (1998a, 1998b), Thomas (1999), Fleming, La Mã và Farrell
(2000) Schneider và Enste (2000, 2002), Dell'Anno và Schneider (2004),
Schneider (2005) cung cấp hoặc sử dụng nitions de tương tự và mô tả trong số rất nhiều
người khác.
Mặc dù không chính thức là một hiện tượng phổ biến và nghiêm trọng đặt ra xã hội,
kinh tế, văn hóa và chính trị những thách thức trên toàn thế giới, nhiều vấn đề
về bản chất và hậu quả của nó vẫn còn phần lớn dưới thăm dò hoặc chưa được giải quyết.
Ví dụ, các bằng chứng thể hiện trong văn học hiện có, đã
thất bại trong việc tạo ra một sự đồng thuận xung quanh việc đo các khu vực phi chính
giữa các nhà nghiên cứu. Ngoài ra còn có rất nhiều câu hỏi mở khác liên quan đến các
yếu tố quyết định và / hoặc e các dự phi chính thức bao gồm cả những cái cơ bản ngay cả như vậy?
Như cho dù kích thước khu vực phi chính thức sẽ lớn hơn trong thu nhập thấp hoặc thu nhập cao
quốc gia (xem Dreher và Schneider, 2010); cho dù thuế có tương quan dương
với kích thước khu vực phi chính thức hay không (Xem Schneider và Enste, 2000, Friedman
et. al. 2000, Elgin, 2010 trong số rất nhiều người khác.) hoặc cho dù nền kinh tế ngầm
và tham nhũng là những sản phẩm thay thế hoặc bổ sung (Dreher và Schneider, 2010 ).
Tuy nhiên, có một số tiền không thể trọng yếu của nghiên cứu thực nghiệm mà nhìn vào
nguyên nhân và e? các dự các nền kinh tế ngầm. Các nghiên cứu hiện có thường xem xét
các biến như thu nhập bình quân đầu người (hoặc nhân viên), thất nghiệp, gánh nặng thuế,
chi tiêu chính phủ, chi phí quản lý, sự cởi mở đối với thương mại quốc tế, và
nhiều đặc tính thể chế và văn hóa khác như tố có khả năng
của nền kinh tế ngầm (xem Johnson et. al 1997, 1998; Friedman et al 2000;.
Torgler và Schneider, 2007; Elgin, 2010 và nhiều gần đây hơn Elgin
và. Solis-Garcia, 2011 trong số rất nhiều người khác) thường được sử dụng các yếu tố thể chế
bao gồm mức độ tham nhũng, chất lượng của cơ sở quan liêu, pháp luật và
trật tự được thực thi bởi các chính phủ. Các yếu tố văn hóa và xã hội phổ biến, bao gồm
trong các nghiên cứu thực nghiệm là tinh thần thuế, yếu tố tôn giáo, niềm tin, sự đoàn kết dân tộc
hoặc phân cực. Chắc chắn, liệu các yếu tố nhất định một? Ect thức kích thước khu vực hoặc
2
không phụ thuộc vào nhóm các quốc gia và thời gian được khiến bị
phân tích thực nghiệm.
Ngoài ra còn có rất nhiều nghiên cứu trong các tài liệu hiện có mà khám phá e các dự?
Của các nền kinh tế ngầm. Bởi những nghiên cứu này, sự hiện diện của các nền kinh tế bóng
một các dự cả hai mức độ và tính chu kỳ của chính sách scal (Cicek và Elgin, 2011);?
Cung cấp an sinh xã hội, hành vi tham gia lực lượng lao động (Schneider và
Enste, 2000); phân phối thu nhập (Hatipoglu và Ozbek, 2011); độ lớn
của chu kỳ kinh doanh (Elgin, 2012); cơ sở tiền tệ (Tanzi, 1983) và tổng số nhân tố
năng suất. (D'Erasmo và Moscoso Boedo, 2012)
Khi số lượng giấy tờ trong văn học phát triển trên thức cho thấy,
có một sự quan tâm ngày càng tăng trên các phân tích kinh tế của nền kinh tế bóng.
Tuy nhiên , một trong những trở ngại đặc biệt đó, mặc dù sự phát triển của nhiều
phương pháp, vẫn còn tồn tại trong văn học là thiếu trong yếu tập dữ liệu lớn đáng
mà có thể làm thức chịu (áp dụng) phân tích chính sách mạnh mẽ. Thậm
chí, mặc dù có những phương pháp khác nhau được đề xuất cho đo lường của nó, điều này
vấn đề chủ yếu phát sinh do thực tế rằng kích thước của các nền kinh tế ngầm, bởi
de Định nghĩa, rất khó để đo lường và làm cho nó bị phân tích thực nghiệm. Hầu hết
các phương pháp được đề xuất (Xem phần tiếp theo để xem xét lại lâu hơn.) Được
thường được sử dụng cho một quốc gia cụ thể hoặc thậm chí là một khu vực và không thể được khái quát hóa
các khuôn khổ bảng xuyên quốc gia. Một trường hợp ngoại lệ đặc biệt là các số liệu
được trình bày bởi Schneider, Buehn và Montenegro (2010) mà các báo cáo bóng
kích thước nền kinh tế (tính theo% của GDP) cho 162 quốc gia trên cơ sở hàng năm trong suốt 9 năm
từ năm 1999 đến năm 2007. Trong nghiên cứu này, các tác giả dựa trên Mimic (Nhiều
chỉ số và Nhiều nguyên nhân) phương pháp tiếp cận để ước tính kích thước của bóng
nền kinh tế, mà theo các Breusch (2005) là t chủ yếu un cho mục đích này.
Trong bài báo này, đóng góp cho văn học này, chúng tôi nhằm mục đích để giải quyết hai vấn đề :
Đầu tiên, dùng một hai khu vực cân bằng tổng thể năng động, chúng tôi trình bày một phương pháp tiếp cận mới
để ước tính kích thước của các nền kinh tế ngầm. Chúng tôi tin rằng phương pháp này có
lợi thế khác nhau trên các phương pháp hiện có. Thứ hai, chúng tôi sử dụng mới này
phương pháp để xây dựng một không cân bằng 161 quốc gia bảng dữ liệu mới trong
giai đoạn 1950 và 2009. Điều này nhằm mục đích là tập dữ liệu lớn nhất trong văn học,
đặc biệt với kích thước chuỗi thời gian của nó. Trong số nhiều lợi thế có thể
liên quan đến việc sử dụng nó, việc xây dựng một tập dữ liệu như vậy sẽ cho phép cho nhiều
phân tích chính sách đòi hỏi một cách đáng kích thước thời gian lớn trong yếu.
Phần còn lại của bài báo được tổ chức như sau: Trong phần tiếp theo, chúng tôi cung cấp
một đánh giá ngắn các phương pháp hiện tại được sử dụng để ước tính kích thước của
các nền kinh tế nền kinh tế ngầm. Sau đó, trong phần thứ ba, chúng tôi mô tả một mới
3
phương pháp để xây dựng dự toán kinh tế ngầm. Tiếp theo, trong phần bốn,
chúng tôi áp dụng phương pháp này để ước lượng kích thước nền kinh tế ngầm trong một bảng điều khiển
của 161 quốc gia. Trong phần ve, chúng tôi thực hiện một số kiểm tra độ chắc chắn để thiết lập
vững mạnh của các ước tính của chúng tôi. Cuối cùng, trong phần cuối cùng chúng tôi cung cấp kết luận
nhận xét.
2 Ước tính Kích thước của Shadow Kinh tế
2.1 Các phương pháp hiện tại
Như đã đề cập ở trên, bởi nó de Định nghĩa ước lượng kích thước của các nền kinh tế ngầm
là di? Sùng bái và khó khăn. Tuy nhiên, cách tiếp cận khác nhau và các phương pháp
đã được đề xuất và một số phạm vi sử dụng trong văn học để đến với
ước tính. Schneider (2005) và gần đây Orsi, Raggi và Turino (2012)
cung cấp một cuộc khảo sát tuyệt vời và so sánh các di? Cách erent những ước tính về
kích thước nền kinh tế ngầm. Chúng tôi cực kỳ quan xem xét những dưới đây, tuy nhiên chúng tôi tham khảo những
người đọc hai bài báo này cho một cuộc khảo sát còn các cách này.
Schneider (2005) phân loại es shadow phương pháp ước tính nền kinh tế thuộc ba
loại. Họ di? Er trong kích thước khác nhau nhưng chúng đều dựa trên việc sử dụng
erent phương pháp ước lượng kinh tế nhiều di?. Đây là phương pháp trực tiếp,
phương pháp tiếp cận gián tiếp và các phương pháp bắt chước, tương ứng.
2.1.1 Phương pháp tiếp cận trực tiếp
các cách tiếp cận trực tiếp thường được dựa trên việc sử dụng các cuộc khảo sát, bảng hỏi, phỏng vấn
và thử giọng thuế rms và / hoặc các hộ gia đình, kết quả được
sau đó được sử dụng để xây dựng dự toán của bóng kích thước nền kinh tế sử dụng kinh tế vi mô
phương pháp hoặc tế lượng vi mô. (Xem Schneider, 2005 cho một danh sách các giấy tờ
sử dụng các phương pháp tiếp cận.) Di? Những khó liên quan đến việc lựa chọn mẫu, có thể tồn tại
một xu hướng lựa chọn, sai số phép đo liên quan đến các cuộc phỏng vấn và các cuộc điều tra
là một trong những nhược điểm của các phương pháp này. Hơn nữa, các phương pháp này
được sử dụng chủ yếu tại một số điểm c Speci trong thời gian và nó thường là rất sùng bái để di?
Tạo ra một chiều thời gian và do đó là một ước tính thời gian khác nhau của bóng
kích thước nền kinh tế.
4
2.1.2 Phương pháp tiếp cận gián tiếp
Phương pháp theo thể loại này thường cố gắng để có được các ước tính khác nhau khai thác
di? mối quan hệ kinh tế vĩ mô erent theo các giả định nào đó. Ước tính
có thể được lấy ví dụ từ di? Với hàm giữa i) thu nhập quốc gia và
chi tiêu, ii) o? Tài và thực tế tham gia lực lượng lao động, iii) các giao dịch
và thu nhập quốc dân, iv) tiêu thụ điện và GDP. Tuy nhiên, khác rất nhiều
phương pháp được sử dụng là phương pháp tiếp cận nhu cầu tiền tệ mà là dựa trên việc sử dụng một
hàm cầu tiền tệ để ước tính kích thước của economy.1 bóng
Những phương pháp này thường được trích vì được dựa trên đơn giản hóa khác nhau
và những giả định hạn chế. Hơn nữa, họ thường tập trung vào một khía cạnh đặc hiệu c
hoặc chỉ số của nền kinh tế bóng và bỏ bê nhiều người khác. (Xem Schneider,
2005 cho một đánh giá rộng rãi hơn và phê bình của các phương pháp này.)
2.1.3 Phương pháp bắt chước
phương pháp tiếp cận này được dựa trên các tác phẩm của Frey và Weck-Hannemann (1983) và
chủ yếu dựa vào việc sử dụng một Speci c phương trình cấu trúc mô hình, tiêu đề
các approach.2 bắt chước phương pháp tiếp cận này đối xử với kích thước của các nền kinh tế ngầm
như là một biến tiềm ẩn quan sát được và về cơ bản bao gồm hai bước sau: Trong
bước đầu tiên, một xác định nguyên nhân và các chỉ số của nền kinh tế bóng.
Sau đó, trong lần thứ hai bước, đưa ra các nguyên nhân và các chỉ số và các ed Speci
mối quan hệ giữa chúng thông qua các biến tiềm ẩn không quan sát, một chạy một
cấu trúc mô hình phương trình t