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Raising the accuracy of shadow economy measurements

En este artículo se estima el tamaño de la economía sumergida en una región española (Navarra) para el período 1986-2016. Se han empleado métodos macroeconométricos indirectos, como el enfoque de Demanda de efectivo, dos métodos de Consumo de electricidad (inputs físicos) y el enfoque de Múltiples Indicadores y Múltiples Causas (MIMIC). Una característica diferencial del análisis empírico es la incorporación de varias innovaciones metodológicas (por ejemplo, el promediado bayesiano de modelos, un modelo de parámetros que varían en el tiempo, o la normalización de la variable latente) para refinar y aumentar la precisión de medición de cada uno de los métodos indirectos considerados. El patrón temporal del tamaño de la economía sumergida que surge de los diferentes enfoques es similar, lo que sugiere que las estimaciones obtenidas son sólidas y capturan la dinámica subyacente del sector oculto. Después de cuantificar la economía sumergida, se analizan sus determinantes mediante técnicas de promediado bayesiano de modelos. Encontramos que la evolución de la economía sumergida en Navarra puede explicarse por un conjunto pequeño y robusto de factores: la carga fiscal, el empleo en el sector de la construcción, la tasa de inflación, la pertenencia a la zona euro y la ratio del efectivo fuera de los bancos en relación a M1.

This article estimates the size of the shadow economy in a Spanish region (Navarre) for the period 1986-2016. To this end, we employ indirect macro-econometric methods such as the Currency Demand approach, Electricity Consumption (Physical Input) methods and the multiple indicators multiple causes (MIMIC) approach. A differential feature of our empirical analysis is that we incorporate various methodological innovations (e. g. Bayesian Model Averaging, a Time-Varying Parameter model, normalization of the latent variable) to refne and increase the measurement accuracy of each of the indirect methods considered. The temporal pattern of the shadow economy’s size that emerges from the different approaches is similar, which suggests that the estimates obtained are robust and capture the underlying dynamics of the hidden sector. After quantifying the shadow economy, we analyze its determinants by means of Bayesian Model Averaging techniques. We find that the evolution of the shadow economy in Navarre can be explained by a small and robust set of factors, specifcally the tax burden, the share of employment in the construction sector, the infation rate, euro area membership and the ratio of currency outside the banks to M1.