Show simple item record

dc.contributor.authorBrzozowska‑Rup, Katarzyna
dc.contributor.authorChrzanowska, Mariola
dc.contributor.authorPiotrowska‑Piątek, Agnieszka
dc.contributor.authorSobieraj, Małgorzata
dc.contributor.authorKozłowski, Maciej
dc.date.accessioned2024-07-01T08:27:41Z
dc.date.available2024-07-01T08:27:41Z
dc.date.issued2024-06-28
dc.identifier.issn1508-2008
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11089/52718
dc.description.abstractThe 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.abstractW 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.isoen
dc.publisherWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiegopl
dc.relation.ispartofseriesComparative Economic Research. Central and Eastern Europe;2pl
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.subjectshadow economyen
dc.subjectnational statistical officesen
dc.subjectstructural equation modelsen
dc.subjectunobserved variablesen
dc.subjectinternational economyen
dc.subjectszara strefapl
dc.subjectkrajowe urzędy statystycznepl
dc.subjectmodele równań strukturalnychpl
dc.subjectzmienne nieobserwowanepl
dc.subjectgospodarka międzynarodowapl
dc.titleThe Concept of Structural Equation Modelling for Measuring the Shadow Economy – International and Polish Perspectivesen
dc.title.alternativeKoncepcja modeli równań strukturalnych w pomiarze szarej strefy – perspektywa międzynarodowa i polskapl
dc.typeArticle
dc.page.number93-112
dc.contributor.authorAffiliationBrzozowska‑Rup, Katarzyna - Statistical Office in Kielce, Poland; Kielce University of Technology, Kielce, Polanden
dc.contributor.authorAffiliationChrzanowska, Mariola - Warsaw University of Life Sciences, Warsaw, Poland; Statistical Office in Kielce, Polanden
dc.contributor.authorAffiliationPiotrowska‑Piątek, Agnieszka - Statistical Office in Kielce, Poland; Kielce University of Technology, Kielce, Polanden
dc.contributor.authorAffiliationSobieraj, Małgorzata - Statistical Office in Kielce, Kielce, Polanden
dc.contributor.authorAffiliationKozłowski, Maciej - University of Lodz, Lodz, Polanden
dc.identifier.eissn2082-6737
dc.referencesAigner, 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/CBO9780511664342.015en
dc.referencesBłasiak, 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.2018.10.2-10en
dc.referencesBollen, K.A. (1989), Structural Equations with Latent Variables, John Wiley & Sons, New York–Chichester–Brisbane–Toronto–Singapore, https://doi.org/10.1002/9781118619179en
dc.referencesBreusch, 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.referencesBuehn, 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.1135882en
dc.referencesBuehn, 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.referencesCichocki, S. (2006), Przegląd metod pomiaru szarej strefy, “Gospodarka Narodowa”, 205 (1–2), pp. 37–61, https://doi.org/10.33119/GN/101449en
dc.referencesCliff, 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_7en
dc.referencesDell’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/10.1332/251569203X15668905422009en
dc.referencesDell’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.referencesDell’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/s00181-007-0138-1en
dc.referencesDybka, 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/20.500.12182/1168en
dc.referencesDymarski, 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.referencesEfendic, 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-2018-0029en
dc.referencesFrey, 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)90020-5en
dc.referencesFundowicz, J., Łapiński, K., Wyżnikiewicz, B., Wyżnikiewicz, D. (2019), Szara strefa 2019, Instytut Prognoz i Analiz Gospodarczych, Warszawa.en
dc.referencesGatnar, E. (2003), Statystyczne modele struktury przyczynowej zjawisk ekonomicznych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Katowicach, Katowice.en
dc.referencesGiles, 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.referencesGiles, 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/s001810050076en
dc.referencesGiles, D.E.A., Tedds, L.M. (2002), Taxes and the Canadian Underground Economy, “Canadian Tax Paper”, 106, Canadian Tax Foundation, Toronto.en
dc.referencesGrzegorzewska-Mischka, E., Wyrzykowski, W. (2015), Szara strefa jako skutek polityki podatkowej państwa, “Zarządzanie i Finanse”, 3, pp. 149–164.en
dc.referencesGUS (2022), Rachunki narodowe według sektorów i podsektorów instytucjonalnych w latach 2017–2020, Zakład Wydawnictw Statystycznych, Warszawa.en
dc.referencesJöreskog, 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.referencesJöreskog, K.G., Sörbom, D. (1993), LISREL 8: Structural Equation Modeling with the SIMPLIS Command Language, Scientific Software International, Chicago.en
dc.referencesKaplan, D. (2000), Structural equation modeling: foundations and extensions, Sage Publications, Thousand Oaks.en
dc.referencesKline, R.B. (2011), Principles and Practice of Structural Equation Modeling, Guilford Press, New York.en
dc.referencesKonarski, R. (2014), Modele równań strukturalnych. Teoria i praktyka, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.en
dc.referencesLackó, 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/10.1111/1468-0351.00038en
dc.referencesMalczewska, P. (2019), Szara strefa gospodarki. Determinanty i mechanizmy kształtowania, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź, https://doi.org/10.18778/8142-229-1en
dc.referencesMedina, 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/10.5089/9781484338636.001en
dc.referencesMisztal, 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.2018.10.2-2en
dc.referencesMróz, B. (2002), Gospodarka nieoficjalna w systemie ekonomicznym, Wydawnictwo Szkoły Głównej Handlowej, Warszawa.en
dc.referencesOECD (2002), Measuring the Non-Observed Economy: A Handbook, OECD, Paris.en
dc.referencesOrsi, 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.2013.11.001en
dc.referencesPiecuch, T., Szczygieł, E. (2018), Przedsiębiorczość szarej strefy, “Roczniki Ekonomii i Zarządzania”, 10 (46), p. 2, https://doi.org/10.18290/reiz.2018.10.2-6en
dc.referencesRegulation (EU) No. 549/2013 of the European Parliament and of the Council of May 21, 2013.en
dc.referencesSchneider, 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.2004.10.002en
dc.referencesStaniec, I. (2018), Modelowanie równań strukturalnych w naukach o zarządzaniu, “Organizacja i Kierowanie”, 2, pp. 65–77.en
dc.referencesSzewczyk-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.referencesUrząd Statystyczny w Kielcach (2011), Gospodarka nieobserwowana w rachunkach narodowych, non-published materials, Kielce.en
dc.referencesZagoršek, 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/v10033-009-0003-6en
dc.contributor.authorEmailBrzozowska‑Rup, Katarzyna - k.brzozowska‑rup@stat.gov.pl
dc.contributor.authorEmailChrzanowska, Mariola - m.chrzanowska@stat.gov.pl
dc.contributor.authorEmailPiotrowska‑Piątek, Agnieszka - a.piotrowska‑piatek@stat.gov.pl
dc.contributor.authorEmailSobieraj, Małgorzata - m.sobieraj@stat.gov.pl
dc.contributor.authorEmailKozłowski, Maciej - maciej.kozlowski@uni.lodz.pl
dc.identifier.doi10.18778/1508-2008.27.14
dc.relation.volume27


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Except where otherwise noted, this item's license is described as https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0