dc.contributor.author | Brzozowska‑Rup, Katarzyna | |
dc.contributor.author | Chrzanowska, Mariola | |
dc.contributor.author | Piotrowska‑Piątek, Agnieszka | |
dc.contributor.author | Sobieraj, Małgorzata | |
dc.contributor.author | Kozłowski, Maciej | |
dc.date.accessioned | 2024-07-01T08:27:41Z | |
dc.date.available | 2024-07-01T08:27:41Z | |
dc.date.issued | 2024-06-28 | |
dc.identifier.issn | 1508-2008 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11089/52718 | |
dc.description.abstract | The goal of the article is to explore the potential of explicatory Structural Equation Modelling (SEM) and its specifications for measuring the shadow economy (SE). This is done from the perspective of various approaches in selected countries. The article is a review and conceptual paper. The study is divided into three stages: a comprehensive description of the nature of the SE and the difficulties associated with measuring it; a comparative analysis of the approaches applied in selected EU countries (with particular emphasis on Italy and Poland), and finally, the concept of SE estimation based on SEM model is proposed.One of the most important limitations regarding the SE is that it is not possible to measure the extent of this phenomenon directly. This leads to the use of non‑standard estimation techniques based on latent variable models. The innovation of this approach is that it considers three factors that are not directly observable, i.e., tax morality, concealing salaries, and regulation of the economy.The proposed model allows us to capture and explain empirical SE phenomena more precisely and effectively than with classical statistical and econometric methods. However, we are aware that it is highly probable that many SEMs will need to be tested and modified to achieve the final result. | en |
dc.description.abstract | W artykule podjęto próbę zaprezentowania niewykorzystanego potencjału eksplikacyjnego modelu równań strukturalnych oraz jego specyfikacji w kontekście pomiaru szarej strefy. Szara strefa jako zjawisko interdyscyplinarne budzi wiele pytań i kontrowersji wśród badaczy oraz urzędów statystycznych w wielu krajach. W artykule zaprezentowano różne podejścia krajów w tym zakresie, ze szczególnym uwzględnieniem Włoch i Polski. Jedną z najważniejszych trudności stanowi brak możliwości przeprowadzania bezpośredniego pomiaru wielkości tego zjawiska. Rozwiązaniem tego problemu w opinii autorów jest zastosowanie modeli ze zmiennymi nieobserwowalnymi. Złożoność szarej strefy wymaga uwzględnienia nie tylko prostych relacji między zmiennymi zależnymi i niezależnymi (a właściwie endogenicznymi i egzogenicznymi), równie istotne dla poprawności analizy jest zbadanie związków między samymi zmiennymi o charakterze zależnym lub niezależnym. Powyższe fakty skłaniają do zastosowania niestandardowych technik umożliwiających modelowanie złożonych relacji między zmiennymi oraz uwzględnienie, a następnie szacowanie zmiennych nieobserwowalnych. Artykuł ma charakter przeglądowo- ‑konceptualny i jest przyczynkiem w międzynarodowej dyskusji dotyczącej doskonalenia technik szacowania szarej strefy. | pl |
dc.language.iso | en | |
dc.publisher | Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego | pl |
dc.relation.ispartofseries | Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe;2 | pl |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | |
dc.subject | shadow economy | en |
dc.subject | national statistical offices | en |
dc.subject | structural equation models | en |
dc.subject | unobserved variables | en |
dc.subject | international economy | en |
dc.subject | szara strefa | pl |
dc.subject | krajowe urzędy statystyczne | pl |
dc.subject | modele równań strukturalnych | pl |
dc.subject | zmienne nieobserwowane | pl |
dc.subject | gospodarka międzynarodowa | pl |
dc.title | The Concept of Structural Equation Modelling for Measuring the Shadow Economy – International and Polish Perspectives | en |
dc.title.alternative | Koncepcja modeli równań strukturalnych w pomiarze szarej strefy – perspektywa międzynarodowa i polska | pl |
dc.type | Article | |
dc.page.number | 93-112 | |
dc.contributor.authorAffiliation | Brzozowska‑Rup, Katarzyna - Statistical Office in Kielce, Poland; Kielce University of Technology, Kielce, Poland | en |
dc.contributor.authorAffiliation | Chrzanowska, Mariola - Warsaw University of Life Sciences, Warsaw, Poland; Statistical Office in Kielce, Poland | en |
dc.contributor.authorAffiliation | Piotrowska‑Piątek, Agnieszka - Statistical Office in Kielce, Poland; Kielce University of Technology, Kielce, Poland | en |
dc.contributor.authorAffiliation | Sobieraj, Małgorzata - Statistical Office in Kielce, Kielce, Poland | en |
dc.contributor.authorAffiliation | Kozłowski, Maciej - University of Lodz, Lodz, Poland | en |
dc.identifier.eissn | 2082-6737 | |
dc.references | Aigner, D.J., Schneider, F., Ghosh, D. (1988), Me and my shadow: estimating the size of the U.S. hidden economy from time series data, [in:] W.A. Barnett, E.R. Berndt, H. White (eds.), Dynamic Econometric Modelling. Proceedings of the Third International Symposium in Economic Theory and Econometric, Cambridge University Press, Cambridge, pp. 297–334, https://doi.org/10.1017/CBO9780511664342.015 | en |
dc.references | Błasiak, Z.A. (2018), Przydatność metod ekonometrycznych w badaniach nad szarą strefą, “Roczniki Ekonomii i Zarządzania”, 10 (2), pp. 134–175, https://doi.org/10.18290/reiz.2018.10.2-10 | en |
dc.references | Bollen, K.A. (1989), Structural Equations with Latent Variables, John Wiley & Sons, New York–Chichester–Brisbane–Toronto–Singapore, https://doi.org/10.1002/9781118619179 | en |
dc.references | Breusch, T. (2005), Estimating the Underground Economy using MIMIC Models, “Working Paper”, Canberra, https://econwpa.ub.uni-muenchen.de/econ-wp/em/papers/0507/0507003.pdf (accessed: 30.08.2019). | en |
dc.references | Buehn, A., Schneider, F. (2008), MIMIC Models, Cointegration and Error Correction: An Application to the French Shadow Economy, “IZA Discussion Paper”, 3306, https://doi.org/10.2139/ssrn.1135882 | en |
dc.references | Buehn, A., Schneider, F. (2016), Estimating the Size of the Shadow Economy: Methods, Problems and Open Questions, “IZA Discussion Paper”, 9820, http://ftp.iza.org/dp9820.pdf (accessed: 30.09.2018). | en |
dc.references | Cichocki, S. (2006), Przegląd metod pomiaru szarej strefy, “Gospodarka Narodowa”, 205 (1–2), pp. 37–61, https://doi.org/10.33119/GN/101449 | en |
dc.references | Cliff, N. (1983), Some Cautions Concerning the Application of Causal Modelling Methods, “Multivariate Behavioral Research”, 18 (1), pp. 115–136, https://doi.org/10.1207/s15327906mbr1801_7 | en |
dc.references | Dell’Anno, R., Schneider, F. (2003), The Shadow Economy of Italy and other OECD Countries: What do we know?, “Journal of Public Finance and Public Choice”, 21 (2–3), pp. 97–120, https://doi.org/10.1332/251569203X15668905422009 | en |
dc.references | Dell’Anno, R., Schneider, F. (2006), Estimating the underground economy by using MIMIC models: A response to T. Breusch’s critique, “Economics Working Papers”, 2006–2007, Department of Economics, Johannes Kepler University Linz. | en |
dc.references | Dell’Anno, R., Gomez-Antonio, M., Pardo, A. (2007), The shadow economy in three Mediterranean countries: France, Spain and Greece. A MIMIC approach, “Empirical Economics”, 33, p. 197, https://doi.org/10.1007/s00181-007-0138-1 | en |
dc.references | Dybka, P., Kowalczuk, M., Olesiński, B., Rozkrut, M., Torój, A. (2017), Currency demand and MIMIC models: towards a structured hybrid model-based estimation of the shadow economy size, “SGH KAE – Working Papers”, 30, https://cor.sgh.waw.pl/handle/20.500.12182/1168 | en |
dc.references | Dymarski, D. (2016), Estymacja rozmiaru szarej strefy w oparciu o dane ankietowe gospodarstw domowych, Doctoral dissertation, https://depotuw.ceon.pl/bitstream/handle/item/1404/Konrad_Dymarski_rozprawa_doktorska.pdf?sequence=1 (accessed: 20.09.2019). | en |
dc.references | Efendic, N., Pasovic, E., Efendic, A.S. (2018), Understanding the Informal Economy in Practice: Evidence from Bosnia and Herzegovina, “e-Finanse”, 14 (4), pp. 77–89, https://doi.org/10.2478/fiqf-2018-0029 | en |
dc.references | Frey, B.S., Weck-Hanneman, H. (1984), The hidden economy as an ‘unobserved variable’, “European Economic Review”, 26 (1–2), pp. 33–53, https://doi.org/10.1016/0014-2921(84)90020-5 | en |
dc.references | Fundowicz, J., Łapiński, K., Wyżnikiewicz, B., Wyżnikiewicz, D. (2019), Szara strefa 2019, Instytut Prognoz i Analiz Gospodarczych, Warszawa. | en |
dc.references | Gatnar, E. (2003), Statystyczne modele struktury przyczynowej zjawisk ekonomicznych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Katowicach, Katowice. | en |
dc.references | Giles, D.E.A. (1995), Measuring the size of the hidden economy and the tax gap in New Zealand: an econometric analysis, “Working Paper No. 5a, Working Paper on Monitoring the Health of the Tax System”, Inland Revenue Department, Wellington. | en |
dc.references | Giles, D.E.A. (1999), Modeling the hidden economy in the tax-gap in New Zealand, “Empirical Economics”, 24, pp. 621–640, https://doi.org/10.1007/s001810050076 | en |
dc.references | Giles, D.E.A., Tedds, L.M. (2002), Taxes and the Canadian Underground Economy, “Canadian Tax Paper”, 106, Canadian Tax Foundation, Toronto. | en |
dc.references | Grzegorzewska-Mischka, E., Wyrzykowski, W. (2015), Szara strefa jako skutek polityki podatkowej państwa, “Zarządzanie i Finanse”, 3, pp. 149–164. | en |
dc.references | GUS (2022), Rachunki narodowe według sektorów i podsektorów instytucjonalnych w latach 2017–2020, Zakład Wydawnictw Statystycznych, Warszawa. | en |
dc.references | Jöreskog, K.G. (1973), A General Method for Estimating a Linear Structural Equation System, [in:] A.S. Goldberger, O.D. Duncan (eds.), Structural Equation Models in the Social Sciences, Academic Press, New York, pp. 85–112. | en |
dc.references | Jöreskog, K.G., Sörbom, D. (1993), LISREL 8: Structural Equation Modeling with the SIMPLIS Command Language, Scientific Software International, Chicago. | en |
dc.references | Kaplan, D. (2000), Structural equation modeling: foundations and extensions, Sage Publications, Thousand Oaks. | en |
dc.references | Kline, R.B. (2011), Principles and Practice of Structural Equation Modeling, Guilford Press, New York. | en |
dc.references | Konarski, R. (2014), Modele równań strukturalnych. Teoria i praktyka, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa. | en |
dc.references | Lackó, M. (2000), Hidden Economy – an Unknown Quantity? Comparative Analysis of Hidden Economies in Transition Countries, 1989–95, “The Economics of Transition”, 8 (1), pp. 117–149, https://doi.org/10.1111/1468-0351.00038 | en |
dc.references | Malczewska, P. (2019), Szara strefa gospodarki. Determinanty i mechanizmy kształtowania, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź, https://doi.org/10.18778/8142-229-1 | en |
dc.references | Medina, L., Schneider, F. (2018), Shadow Economies around the World: What Did We LEARN Over the Last 20 Years?, “International Monetary Fund Working Paper”, WP/18/17, https://doi.org/10.5089/9781484338636.001 | en |
dc.references | Misztal, P. (2018), Istota i znaczenie szarej strefy w krajach członkowskich Unii Europejskiej, “Roczniki Ekonomii i Zarządzania”, 10 (46), p. 2, https://doi.org/10.18290/reiz.2018.10.2-2 | en |
dc.references | Mróz, B. (2002), Gospodarka nieoficjalna w systemie ekonomicznym, Wydawnictwo Szkoły Głównej Handlowej, Warszawa. | en |
dc.references | OECD (2002), Measuring the Non-Observed Economy: A Handbook, OECD, Paris. | en |
dc.references | Orsi, R., Davide, D., Turino, T. (2014), Size, Trend, and Policy Implications of the Underground Economy, “Review of Economic Dynamics”, 17 (3), pp. 417–436, https://doi.org/10.1016/j.red.2013.11.001 | en |
dc.references | Piecuch, T., Szczygieł, E. (2018), Przedsiębiorczość szarej strefy, “Roczniki Ekonomii i Zarządzania”, 10 (46), p. 2, https://doi.org/10.18290/reiz.2018.10.2-6 | en |
dc.references | Regulation (EU) No. 549/2013 of the European Parliament and of the Council of May 21, 2013. | en |
dc.references | Schneider, F. (2005), Shadow Economies around the World: What Do We Really Know?, “European Journal of Political Economy”, 21 (3), pp. 598–642, https://doi.org/10.1016/j.ejpoleco.2004.10.002 | en |
dc.references | Staniec, I. (2018), Modelowanie równań strukturalnych w naukach o zarządzaniu, “Organizacja i Kierowanie”, 2, pp. 65–77. | en |
dc.references | Szewczyk-Jarocka, M. (2011), Analiza wybranych metod bezpośrednich i pośrednich służących do badania szarej strefy, “Zeszyty Naukowe PWSZ w Płocku. Nauki Ekonomiczne”, XIV, pp. 31–44. | en |
dc.references | Urząd Statystyczny w Kielcach (2011), Gospodarka nieobserwowana w rachunkach narodowych, non-published materials, Kielce. | en |
dc.references | Zagoršek, H., Jaklič, M., Hribernik, A. (2009), The Shadow Economy and Its Impact on National Competitiveness: The Case of Slovenia, “South East European Journal of Economics and Business”, 4 (1), pp. 37–50, https://doi.org/10.2478/v10033-009-0003-6 | en |
dc.contributor.authorEmail | Brzozowska‑Rup, Katarzyna - k.brzozowska‑rup@stat.gov.pl | |
dc.contributor.authorEmail | Chrzanowska, Mariola - m.chrzanowska@stat.gov.pl | |
dc.contributor.authorEmail | Piotrowska‑Piątek, Agnieszka - a.piotrowska‑piatek@stat.gov.pl | |
dc.contributor.authorEmail | Sobieraj, Małgorzata - m.sobieraj@stat.gov.pl | |
dc.contributor.authorEmail | Kozłowski, Maciej - maciej.kozlowski@uni.lodz.pl | |
dc.identifier.doi | 10.18778/1508-2008.27.14 | |
dc.relation.volume | 27 | |