cuantificarea Și analiza interacȚiunilor dintre economia … · academia de studii economice din...
TRANSCRIPT
ACADEMIA DE STUDII ECONOMICE DIN BUCUREŞTI
ADRIANA ANAMARIA DAVIDESCU
CUANTIFICAREA ȘI ANALIZA
INTERACȚIUNILOR
DINTRE ECONOMIA INFORMALĂ
ȘI ECONOMIA OFICIALĂ A ROMÂNIEI
Colecţia
Cercetare avansată postdoctorală în ştiinţe economice
ISBN 978-606-505-958-0
Editura ASE
Bucureşti
2015
2
Copyright © 2015, Davidescu Adriana AnaMaria
Toate drepturile asupra acestei ediţii sunt rezervate autorului.
Editura ASE
Piaţa Romană nr. 6, sector 1, Bucureşti, România
cod 010374
www.ase.ro
www.editura.ase.ro
Referenţi:
Prof. univ. dr. Gabriela ȚIGU
Prof. univ. dr. Eugeniu ȚURLEA
ISBN 978-606-505-958-0
Autorul îşi asumă întreaga responsabilitate pentru ideile exprimate, pentru originalitatea
materialului şi pentru sursele bibliografice menţionate.
Această lucrare a fost cofinanţată din Fondul Social European, prin Programul Operaţional
Sectorial Dezvoltarea Resurselor Umane 2007-2013, proiect POSDRU/159/1.5/S/142115
„Performanţă şi excelenţă în cercetarea doctorală şi postdoctorală în domeniul ştiinţelor economice
din România”.
3
CUPRINS
INTRODUCERE ......................................................................................................... 11
CAPITOLUL I. ECONOMIA INFORMALĂ.ASPECTE TEORETICE ............. 15
1.1.Definiții ale economiei informale ......................................................................... 16 1.2. Cauze ale economiei informale ........................................................................... 18
1.2.1.Povara fiscală și contribuțiile la sistemul asigurărilor sociale....................... 19
1.2.2. Intensitatea reglementărilor ........................................................................... 20 1.2.3.Serviciile Sectorului Public.............................................................................. 21
1.2.4.Reglementări ale pieței muncii ........................................................................ 22
1.2.5. Economia oficială ............................................................................................ 25 1.3.Indicatori ai economiei informale........................................................................ 39
1.3.1 Indicatori ai stării economiei oficiale.............................................................. 39 1.3.2. Indicatori ai pieței muncii ............................................................................... 39
1.3.3.Indicatori monetari .......................................................................................... 39 1.4.Metode de estimare a dimensiunii economiei informale ................................... 40
1.4.1. Metoda cererii de lichidități ........................................................................... 44 1.4.2. Metoda raportului numerar-depozite ............................................................. 47 1.4.3. Modelele cu ecuații structurale ...................................................................... 48
1.4.4. Metoda forței de muncă .................................................................................. 52 1.5.Estimări ale economiei informale a României .................................................... 54
CAPITOLUL II. ESTIMAREA DIMENSIUNII ECONOMIEI INFORMALE
A ROMÂNIEI ................................................................................ 56
2.1. Metoda cererii de lichidități ................................................................................ 57
2.1.1. Datele și metodologia de estimare .................................................................. 57 2.1.2. Rezultate empirice ........................................................................................... 61
2.2. Metoda raportului numerar-depozite ................................................................ 68 2.2.1. Datele și metodologia de estimare .................................................................. 68 2.2.2. Rezultate empirice ........................................................................................... 70
2.3. Modelele cu ecuații structurale ........................................................................... 75 2.3.1. Datele și metodologia de estimare .................................................................. 75
2.3.2. Rezultate empirice ........................................................................................... 78 2.4. Metoda forței de muncă....................................................................................... 85
2.4.1. Datele și metodologia de estimare .................................................................. 85 2.4.2. Rezultate empirice ........................................................................................... 86
2.5. Analize comparative ale principalelor estimații
ale dimensiunii economiei informale în România ............................................ 89 2.6. Construirea unui indice compozit al economiei informale în România.......... 91
4
CAPITOLUL III. ECONOMIA INFORMALĂ ȘI ECONOMIA OFICIALĂ.
SUBSTITUTE SAU COMPLEMENTE ..................................... 95
3.1. Analiza de cauzalitate Granger bazată pe modele VECM............................. 103
3.2. Analiza de cauzalitate Toda-Yamamoto .......................................................... 108 3.3. Analiza de cauzalitate Granger bazată pe modele ARDL ............................. 109 3.4. Analiza SVAR.................................................................................................... 115 3.5. Concluzii preliminare ........................................................................................ 118
CONCLUZII……...................................................................................................... 120
SURSE BIBLIOGRAFICE ...................................................................................... 124
5
CONTENTS
INTRODUCTION ....................................................................................................... 11
CHAPTER I. INFORMAL ECONOMY. THEORETICAL ASPECTS ............... 15
1.1.Defining the informal economy............................................................................ 16
1.2. Main causes of informal economy ...................................................................... 18 1.2.1.Tax and social security contributions burdens ............................................. 19 1.2.2. Intensity of regulations ................................................................................ 20
1.2.3.Public sector services ................................................................................... 21
1.2.4.Regulations of labour market ....................................................................... 22
1.2.5. Official economy .......................................................................................... 25
1.3.Indicators of informal economy ........................................................................... 39
1.3.1 Indicators of official economy ...................................................................... 39
1.3.2. Indicators of labour market ......................................................................... 39
1.3.3.Monetary indicators ...................................................................................... 39
1.4.Methods of estimation of the informal economy ................................................ 40 1.4.1. Currency demand approach ........................................................................ 44
1.4.2. Currency ratio approach ............................................................................. 47
1.4.3. Structural equation modelling ..................................................................... 48
1.4.4. Labour approach ......................................................................................... 52
1.5.Estimates of Romanian informal economy ......................................................... 54
CHAPTER II. ESTIMATING THE SIZE OF ROMANIAN INFORMAL
ECONOMY ....................................................................................... 56
2.1. Currency demand approach ............................................................................... 57 2.1.1. Data and methodology ................................................................................. 57
2.1.2. Empirical results .......................................................................................... 61
2.2. Currency ratio approach ..................................................................................... 68
2.2.1. Data and methodology ................................................................................. 68
2.2.2. Empirical results .......................................................................................... 70
2.3. Structural equation modelling ............................................................................ 75
2.3.1. Data and methodology ................................................................................. 75
2.3.2. Empirical results .......................................................................................... 78
2.4. Labour approach ................................................................................................. 85 2.4.1. Data and methodology ................................................................................. 85
2.4.2. Empirical results .......................................................................................... 86
2.5. Comparisons between different estimations of Romanian informal economy89 2.6. Building a composite index of Romanian informal economy .......................... 91
6
CHAPTER III. INFORMAL ECONOMY AND OFFICIAL ECONOMY.
SUBSTITUTES OR COMPLEMENTS? .................................... 95
3.1. Granger causality analysis based on VECM models ...................................... 103
3.2. Toda-Yamamoto causality analysis .................................................................. 108 3.3. Granger causality analysis based on ARDL models ....................................... 109 3.4. SVAR analysis .................................................................................................... 115 3.5. Preliminary conclusions .................................................................................... 118
CONCLUSIONS ....................................................................................................... 120
REFERENCES ....................................................................................................... 124
7
SUMMARY
The shadow economy is a persistent worldwide phenomenon. As Schneider and Williams
(2013) states it is very difficult to estimate the size of shadow economy given the specificity of the
phenomenon, who relies on the attempt to capture all economic activities which is deliberately
concealed from public authorities.
At the this moment, there isn’t a common accepted definition of the shadow in the literature.
Schneider et al.(2010) defines the shadow economy as „including all market-based legal
production of goods and services that are deliberately concealed from public authorities for the
following reasons: to avoid payment of income, value added or other taxes ; to avoid payment of
social security contributions; to avoid having to meet certain legal labor market standards, such
as minimum wages, maximum working hours, safety standards ; to avoid complying with certain
administrative procedures, such as completing statistical questionnaires or other administrative
forms”. The definition does not include economic (classical crime) activities and informal
household sector (household services and production).
Starting from the observation of Schneider and Buehn(2013), the concept of shadow used
in this book will include apart of the shadow economy defined by Schneider et al.(2010) also the
informal activity due to breaches of laws regarding the companies registration and not necessarily
a deliberate evasion.
The overall objective of the paper is represented by the quantification of interactions
between informal economy and official economy in Romania based on the analysis and the
estimation of the shadow economy using complex econometric models.
The paper is divided into three chapters. First chapter named “Informal economy.
Theoretical considerations” presented the definition of informal economy, the main causes and
indicators of unofficial economy increasing highlighted by the literature. Also the chapter includes
a brief analysis of the main methods of estimation of the shadow economy, presenting four of them-
the currency demand approach, the MIMIC model, currency ratio approach and labour approach,
who will be use in the next chapter.
For the present, there isn’t a best method of estimating the size of shadow economy, each
methods has its own advantages and disadvantages; none of them will produce exact results of
the shadow economy, given the particular characteristics of the phenomenon.
8
The chapter ends highlighting the main empirical results on the Romanian informal
economy obtained by both national and international studies using different estimation methods.
The next chapter is dedicated to the estimation of the Romanian shadow economy as % of
official GDP using the currency demand approach, the MIMIC model, the simple currency ratio
method and labour approach for quarterly data covering the period 2000-2014.
The empirical results revealed that, according to the currency demand approach and
MIMIC model, the size of the shadow economy reaches the values of 35%-38% of official GDP in
2000 and followed a descendent trend until 2009. For the years 2010 and 2011 the size of the
shadow activities increased to 28%-32% of official GDP. For the last years, the shadow economy
is estimated to be decreasing to 26%-30% of official GDP. According to currency ratio approach
and labor approach, the size of the shadow economy measures 18% of official GDP in 2000 and
decreased for the last years to about 11% of official GDP.
Using different estimations of the size of the informal economy obtained previously, it is
constructed a composite index of the shadow economy in Romania using a principal component
analysis and taking into account quarterly data for the period 2000-2014.
The empirical results highlighted that the composite index of shadow economy combines
trends from individual estimations, taking in into account that all informality estimations intend
to approximate the same unobserved variable, revealing a more complex picture of informality in
Romania.
Given the specificities of this phenomenon, it is quite clear that there isnot any possibility
to quantify the shadow economy exactly and every attempt to do it should be regarded with caution
and treated always as an approximation.
The last chapter entitled “Informal economy and official economy. Substitutes or
complements?” analyses the interdependencies between shadow economy and official one using
complex econometric models.
The situation of official economy is decisive for the people to work or not in the unofficial
economy. If the official economy is on expansion, the people will have the opportunity to earn
extra money and to supplement their revenues. Instead of this, in the periods of recession, the
people are more likely forced to go in the unoffical sector in order to compensate their losses.
Taking into account this, we can mention that shadow economy manifests both positive and
negative effects on official economy.
9
On the one hand, there are studies that concluded that the official and unofficial economies
are positively correlated, which means that growth in the formal economy is related with an
increase in the informal economy and viceversa, leading to the idea of complementarity between
the sectors.
But, there are also empirical studies whose results strongly support the idea that the
informal economy and the official economy would actually substitute itself, growth in the formal
economy being associated with a reduction in the informal economy.
Schneider (2005) considers that „the effects of SE on the official economic growth are
conditioned to the degree of economic development, revealing a negative relationship for low-
income countries and a positive one in industrialized and transition countries. The explanation
was that in high-income countries citizens are overburdened by taxes and regulation so that an
increasing SE stimulated the official economy as the additional income earned in the SE was spent
in the official sector. On the contrary, for low-income countries, an increasing SE erodes the tax
base, with the consequence of a lower provision of public infrastructure and basic public services
with the final consequence of lower official economy”(Davidescu, 2015a).
According to Schneider’s studies, there is a high probability to have a negative relationship
between informal and formal economies for developing countries and a positive one for
industrialized and transition countries, meaning that SE is pro-cyclical for developed and
transition countries and countercyclical for developing economies.
Furthermore, using the composite index of shadow economy, the relationship between
shadow economy and official economy was investigated using Granger causality tests based on
VECM and ARDL models, Toda-Yamamoto causality analysis and SVAR analysis of shocks.
Empirical results based on VECM and ARDL models have shown for Romania, the
existence of a negative long-run relationship between both sectors. Moreover, Granger causality
tests have revealed the existence of a long-run unidirectional causal relationship running from the
official economy to shadow economy.
Instead, the empirical results of Toda-Yamamoto causality analysis do not support the
presence of any causality between the formal and informal economy, regardless of proxy variable
used.
10
Based on the SVAR analysis, the response of the informal economy to a temporary positive
aggregate supply shock (official economy) was examined. Impulse response function confirms that
on the short run, a positive aggregate supply shock leads to a decrease in the size of the informal
economy, in the second quarter from the initial shock. In the third quarter, official economy leads
to a slight increase in the size of the informal economy. Subsequently, the impact of the shock in
the informal economy is absorbed so that it reaches the baseline after six quarters from the initial
shock.
Given this, we can conclude that Romania's formal economy show a significant negative
impact on informal economy on long-term, but the empirical evidence does not support any
possible impact of informal economy of official one.
This can be translated into the fact that the two sectors are rather complements than
substitutes, basically justifying the assumption that informal activities creates unfair competition
and adversely interfere with market allocation.
Thus, a growing informal economy stronlgy influenced the tax base, with direct negative
consequences on public infrastructure and on the quality of public goods and services and
subsequently on the official economic growth.
It is important the mention that any empirical analysis of the shadow economy and also
any empirical analysis that uses shadow economy estimates must be valued very carefully and
regarded with due reserve, given the limitations of the methods and the specificity of the phenomenon.
11
INTRODUCERE
Economia informală reprezintă un fenomen persistent la nivel mondial. Prezența
activităților neînregistrate cunoscute sub numele de economie ascunsă, neagră, subterană sau
informală-reprezintă un fenomen comun în țările lumii, indiferent de gradul de dezvoltare.
Prezența lor distorsionează alocarea resurselor, schimbă distribuția veniturilor în moduri
imprevizibile și reduce colectarea taxelor. Ca răspuns, guvernele întreprind acțiuni spre reducerea
dimensiunilor lor.
Este de notorietate faptul că economia informală este dificil de cuantificat.Având în vedere
dificultățile în măsurare, estimările statistice privind cauzele sale si modul de gestionare al acesteia
sunt destul de problematice.
Este important de menționat faptul că conceptul de economie informală definit în această
carte include atât conceptul de economie ascunsă definit de Schneider (2006, 2010), cât și termenul
generic de economie informală, în care activitatea economică informală apare din cauza
inadvertențelor sistemelor juridice, atunci când se pune problema formalizării înregistrării
firmelor, mai degrabă decât ca un rezultat al unei activități de evaziune deliberată. De asemenea,
se face mențiunea potrivit căreia conceptul definit mai sus nu se referă la sectorul informal și nu
include activitățile criminale ori activitățile ilegale.
Obiectivul general al cărții îl reprezintă cuantificarea interacțiunilor dintre economia
informală și cea oficială pe baza analizei și estimării dimensiunii economiei informale utilizand
metode (monetare, modele cu ecuații structurale etc.) bazate pe modele econometrice complexe.
Lucrarea este divizată în trei capitole. Capitolul intitulat „Economia informală. Aspecte
teoretice” debutează cu definiția economiei informale și prezintă o analiză a principalelor cauze
și consecințe asupra economiei informale existente în literatura de specialitate.
Acest capitol oferă o trecere în revistă a principalelor avantaje și dezavantaje ale celor mai
importante metode de estimare a dimensiunii economiei informale existente în literatură,
reliefându-se faptul că cea mai frecvent utilizată metodă de estimare se bazează pe o combinație a
procedurii MIMIC și a metodei cererii de lichidități.
Așa cum Schneider și Buehn (2013), nu există o metodă ideală de estimare a dimensiunii
și dezvoltării economiei informale. Toate metodele au probleme și deficiențe grave. Toate
12
metodele au probleme și limitări. Fiecare are punctele ei tari și punctele ei forte, și nici una nu este
aproape de a fi considerată perfectă. Dar tocmai din această cauzaă, se recomandă utilizarea mai
multor metode pentru a putea surprinde valoarea reală a economiei informale.
În cadrul capitolului, au fost prezentate sumar principiile și ipotezele metodei forței de
muncă, metodei cererii de lichidități și metodei raportului numerar-depozite ca și metode monetare
dar și ale procedurii de estimare MIMIC, cu ajutorul cărora se va estima dimensiunea economiei
informale în cadrul capitolului următor.
Capitolul se încheie cu reliefarea celor mai importante rezultate empirice referitoare la
economia informală a României obținute atât pe baza studiilor naționale cât și internaționale
utilizând diferite metode de estimare.
Obiectivul principal al celui de-al doilea capitolul “Estimarea dimensiunii economiei
informale a României” rezidă în conturarea unei imagini de ansamblu asupra dimensiunii și
dezvoltării economiei informale în România, utilizând diferite metode de estimare complementare
menite să ofere perspective ale fenomenului din diverse unghiuri.
Utilizarea a cât mai multor metode este considerata a fi esentiala, datorită faptului ca fiecare
surprinde fenomenul din perspective diferite. Aceasta abordare integrata permite conturarea
imaginii de ansamblu cu privire la dinamica fenomenului analizat.
Pentru estimarea dimensiunii economiei informale a României sunt utilizate: metoda
cererii de lichidități și metoda raportului numerar-depozite ca și metode monetare, metoda forței
de muncă dar și abordarea bazată pe variabile latente (modele cu ecuații structurale).
Odate obținute diverse estimări ale economiei informale exprimate ca % din PIB-ul oficial,
se analizează de o manieră comparativă rezultatele, plecând de la ipoteza potrivit căreia cât mai
multe estimații ale informalității pot contura o imagine de ansamblu asupra economiei informale
privită din puncte de vedere diferite, de vreme ce acestea încearcă să aproximeze aceeiași variabilă
latentă. Plecând de la acest punct de vedere se construiește un indice agregat (compozit) al
economiei informale, menit să surprindă complexitatea fenomenului analizat.
Însă, având în vedere natura și caracterul ocult al fenomenului analizat, dar și limitările
metodelor, o cuantificare exactă a activităților economice din economia infomală este aproape
imposibil a se realiza și prin urmare orice inferență empirică sau teoretică bazată pe astfel de
rezultate trebuie să fie considerată întotdeauna o aproximare și tratată în consecință corespunzător.
13
Ultimul capitol, „Economia informală și economia oficială. Substitute sau
complemente?“ analizează interdependențele dintre economia informală și economia oficială
utilizând modele econometrice complexe.
Tot ce se cunoaște astăzi despre natura relației dintre economia informală și cea oficială a
fost reliefat fie de studii comparative, fie de studii specifice unei singure țări. Întrebarea esențială,
care se ridică, în acest context este: Un produs intern brut mai mare încurajează sau reduce
activitățile economice informale?
Lucrurile trebuiesc privite cel puțin din două perspective. Cu cât PIB-ul oficial are o
valoarea mai mică, cu atât vor fi mai puține posibilități pentru indivizi de a câștiga bani în
economia formală și astfel sunt cu atât mai mult împinși către economia ascunsă. În consecință,
cel puțin pe termen scurt, se așteaptă o relație negativă între cele două economii. Pe termen lung,
economia informală și economia oficială se complementează mai degrabă decât să se substituie și
astfel între acestea se dezvoltă o relație pozitivă.
În termenii pieței bunurilor și serviciilor, creșterea economiei informale încurajează
mișcări ale inputurilor din sectorul formal către sectorul informal și această situație va reduce
productivitatea în sectorul formal măsurată prin rata de creștere oficială. În perioadele de
recesiune, inputurile (munca și capital) merg din economia oficială către sectorul neoficial,
reliefând o relație înversă între cele două economii.
Pe de o parte, sunt studii ce concluzionează că economia neoficială și cea oficială sunt
pozitiv corelate, ceea ce înseamnă că o creștere în economi oficială este în general asociată cu o
creștere în economia neoficială și viceversa, conducând către ideea de complementaritate între
cele două economii.
Însă sunt și studii empirice ale căror rezultate sprijină puternic ideea potrivit căreia
economia informală și cea oficială ar fi de fapt substitute, o creștere în economia oficială va fi
asociată unei reduceri în economia neoficială.
În cadrul capitolului este realizată o trecere în revistă a celor mai importante rezultate
empirice ale studiilor ce au vizat această relație în literatura de specialitate, reliefând faptul că
rezultate sunt contradictorii. Schneider (2005) însă, considera faptul că relația dintre cele două
economii depinde de nivelul de dezvoltare economică, susținând o corelație negativă pentru țările
în curs de dezvoltare și una pozitivă în țările industrializate și în tranziție. Astfel, în țările dezvoltate
(cu venituri ridicate), cetățenii sunt suprasaturați de taxe și reglementări astfel că o creștere a
14
economiei informale va stimula economia oficială, gândind că venitul supplimentar obținut în
economia informală va ajunge în sectorul oficial. În schimb, în țările în curs de dezvoltare (cu
venituri scăzute), o economie informală în creștere erodează baza de impozitare, cu consecințe
negative directe asupra infrastructurii publice și a calității bunurilor și serviciilor publice și ulterior
și asupra creșterii economice oficiale.
Astfel, utilizând indicele compozit al economie informale obținut în capitolul anterior,
cuantificarea și analiza interacțiunilor dintre economia oficială și economia informală se va realiza
în cadrul prezentului capitol utilizând analiza de cauzalitate Granger bazată pe modele VECM and
ARDL, analiza de cauzalitate Toda-Yamamoto și analiza SVAR.
Dacă modelele VECM și ARDL permit testarea atât a cauzalității pe termen scurt cât și pe
termen lung, metodologia Toda-Yamamoto reprezintă o metodologie econometrică inovativă ce
testează doar cauzalitatea pe termen scurt și este bazată pe ecuațiile cauzalității Granger dar extinsă
cu extra laguri determinate de ordinul potențial de integrare al variabilelor.
Pentru a analiza relația dintre economia informală și economia oficială este utilizată
metodologia SVAR propusă de Blanchard și Quah (1989) prin impunerea unei restricții pe termen
lung în cadrul modelului VAR Structural.
Funcția de răspuns la impuls este utilizată pentru a evalua răspunsul economiei informale
la propagarea unui șoc temporar pozitiv în oferta agregată (economia oficială).
Lucrarea se incheie cu reliefarea celor mai importante concluzii empirice dar și a
implicațiilor de politică cu privire la natura relației dintre economia informală și cea oficială.
15
CAPITOLUL I. ECONOMIA INFORMALĂ. ASPECTE TEORETICE
Reducerea dimensiunii economiei informale a reprezentat un obiectiv politic important al
țărilor OECD în ultimele decenii. Este de notorietate faptul că economia informală este dificil de
cuantificat. Având în vedere dificultățile în măsurare, estimările statistice privind cauzele sale si
modul de gestionare al acesteia sunt destul de problematice.
Activitatea economică informală este problematică din mai multe motive. Unul din
scopurile guvernului este de a oferi cadrul legal în care activitatea economică se desfășoară; și
societățile cu instituțiile bune prosperă. Dar când se pune problema activității ascunse, aceste
instituții juridice sunt evitate. O economie informală mare presupune că ratele ratele de impozitare
sunt mai mari pentru cei care lucrează în economia formală.
Ca atare, înțelegerea mecanismelor ce guvernează economia informală are puternice
implicații politice, din perspectiva creării unui mediu în care activitatea economică să poată fi ușor
formalizată, din perspectiva necesității educării indivizilor cu privire la scopul impozitării pentru
a îmbunătăți moralitatea fiscală și conformitatea fiscală.
Când se pune problema măsurării dimensiunii economiei informale, sunt utilizate mai
multe metode în practică care tind să ofere rezultate destul de diferite.Anchetele statistice tind să
subevalueze dimensiunea economiei informale deoarece oamenii nu vor să admită că ei desfășoară
activitiăți economice care nu sunt raportate autorițătilor. Au fost dezvoltate tehnici statistice noi,
ce pot oferi mai multe dovezi credibile cu privire dimensiunea economiei informale ce utilizează
variabile ce sunt recunoscute a fi relaționate cu activitatea neoficială(numerarul în circulație dintr-
o economie).
În ceea ce privește analiza estimațiilor obținute pentru economia informală în diferite țări,
se poate constata faptul că o economie informală de 12% din activitatea economică totală nu este
atipică pentru o țară anglo-saxonă, iar nivelul de 20%-30% este unul normal pentru țările din sudul
Europei. Dimensiunea economiei informale nu a variat dramatic in ultimul deceniu; cel mult a
scăzut ușor, cel puțin până la izbucnirea crizei economice, însă în multe dintre țările mai puțin
dezvoltate, economia informală are o pondere însemnată (Schneider si Williams, 2013).
Există un cerc vicios între economia informală și nivelul de impozitare; dacă taxele cresc,
am putea obține mai multe venituri în sfera informalului, venituri fiscale mai mici și apoi rate de
16
impozitare mai mari pentru ca guvernul să incerce să crească veniturile dintr-o bază de impozitare
mai mică. Acest fapt va conduce la creșteri în economia informală și așa mai departe.
Un alt factor ce influențează dimensiunea economiei informale este moralitatea fiscală.
Dacă oamenii ajung să consideră că sistemul fiscal a devenit incorect și mai mult vecinii lor
eludează taxele, atunci le crește probabilitatea de a lucra și ei în sectorul neoficial. Și acest factor
contribuie la acest cerc vicios.
1.1.Definiții ale economiei informale
Prezența activităților neînregistrate cunoscute sub numele de economie ascunsă, neagră,
subterană sau informală-reprezintă un fenomen comun în țările lumii, indiferent de gradul de
dezvoltare. Prezența lor distorsionează alocarea resurselor, schimbă distribuția veniturilor în
moduri imprevizibile și reduce colectarea taxelor. Ca răspuns, guvernele întreprind acțiuni spre
reducerea dimensiunilor lor.
Sunt motive importante ce ar trebui luate în calcul de decidenții de politică în ceea ce
privește dimensiunea economiei informale: (1) activitățile informale reduc baza de taxare, limitând
astfel finanțare bunurilor publice și protecția socială (Loayza, 1996); (2) creșterea economiei
informale poate distorsiona indicatorii sociali, având ca efect alocarea ineficientă a resurselor
publice (Schneider și Enste, 2000); (3) un sector informale în creștere poate atrage muncitorii din
sectorul formal creând astfel o competiție neloială firmelor din mediul formal (Schneider și Enste,
2000).
Conceptul de economie informală este de fapt destul de greu de definit. Schneider (2005)
și Schneider et al. (2010) definește economia ascunsă ca reprezentând „baza cererii pentru
producţia legală de bunuri şi servicii ce este în mod deliberat ascunsă autorităţilor publice pentru
a evita plata impozitului pe venit, a TVA-ului sau a altor impozite; plata contribuţiilor la sistemul
asigurărilor sociale; pentru a evita îndeplinirea unor standarde juridice ale pieţei muncii (salariul
minim, numărul maxim de ore de muncă, standarde de siguranţă); pentru a evita respectarea unor
proceduri admnistrative (completarea chestionarelor statistice sau a altor forme administrative)”.
Alm, Schneider și Martinez-Vazquez (2004) consideră economia informală ca fiind
totalitatea activităților economice ce contribuie la calculul PIB-ul oficial și care nu sunt înregistrate
în statisticile oficiale. Dell’Anno și Schneider (2003) definesc economia informală ca reprezentând
totalitatea bunurilor și serviciile (legale sau ilegale) ce scapă înregistrării în statisticile oficiale.
17
O trecere în revistă a celor mai importante definiții ale economiei informale în literatura de
specialitate, incluzând și clasificarea Eurostat este dată de Davidescu (2014a).
In literatura de specialitate, termenul de “economie ascunsă” este specific mai mult țărilor
dezvoltate în care activitățile de eludare a legislației sunt deliberate, în timp ce cazul țărilor în curs
de dezvoltare și mai puțin dezvoltare, termenul generic este acela de “economie informală” având
în vedere faptul că caracteristicile acestuia sunt diferite de cele ale economiei ascunse tipice țărilor
din Vest (Schneider si Williams, 2013).
Sectorul informal în țările sărace este de obicei situat la aproape 25%-40% din venitul
național și poate reprezenta până la 70% din ocuparea formală fără a lua în calcul sectorul agricol.
În astfel de țări, activitatea informală apare de cele mai multe ori din cauza inadvertențelor
sistemelor juridice atunci când se pune problema formalizării înregistrării firmelor, mai degrabă
decât ca un rezultat al unei activități de evaziune deliberată.
De asemenea, se face mențiunea potrivit căreia conceptul definit mai sus nu se referă la
sectorul informal și nu include activitățile criminale ori activitățile ilegale, așa cum sunt acestea
definite de legislația diferitelor entități suverane (state) de pe mapamond.
IMPORTANT: Conceptul de economie informală definit în această carte include
atât conceptul de economie ascunsă definit de Schneider (2006, 2010), cât și termenul
generic de economie informală, în care activitatea economică informală apare din cauza
inadvertențelor sistemelor juridice, atunci când se pune problema formalizării
înregistrării firmelor, mai degrabă decât ca un rezultat al unei activități de evaziune
deliberată.
18
1.2. Cauze ale economiei informale
Indivizii sunt ființe raționale ce judecă costurile și beneficiile pe care le presupune un status
legal. Decizia acestora de a participa parțial sau total în economia ascunsă este o alegere în condiții
de incertitudine, aflându-se în fața unui compromis între câștigurile ce ar putea fi obținute dacă
activitățile prestate nu ar fi descoperite și pierderile pe care le-ar avea dacă ar fi descoperiți și
penalizați.
Astfel, Schneider (2014) afirmă că activitățile din economia informală depind negativ de
probabilitatea de detecție și de potențialele amenzi și depind pozitiv de costul de oportunitate de a
rămâne în sectorul formal, ce este determinat de povara impozitării și costurile ridicate ale muncii
– venitul individual generat în economia ascunsă este denumit deseori ca venit din muncă și nu
venit din capital – ca urmare a reglementărilor pieței fortei de muncă.
Astfel, cu cât este mai mare povara fiscală și costurile de muncă, cu atât indivizii vor avea
mai multe stimulente în a evita aceste costuri lucrând în sectorul neoficial. Probabilitatea de
detecție depinde de actiunile puse în aplicare de autoritatea fiscală și de activitățile de facilitare
realizate de persoane fizice pentru a reduce detectarea activităților economice neoficiale.
Prin urmare, activitățile economice din sfera informalului pot fi definite ca acele activități
economice și venituri obținute care se sustrag reglementării, impozitării și observării
guvernamentale. Putem spune că economia ascunsă include tranzacții monetare și non-monetare
de natură juridică, prin urmare toate activitățile economice productive care ar fi în general
impozabile ar trebui raportate autorității fiscale. Însă aceste activități sunt în mod deliberat
autorităților publice pentru a evita plata taxelor. Astfel, economia ascunsă se concentrează astfel
pe activități economice productive care ar fi în mod normal incluse în conturile naționale, dar care
rămân în subteran din cauza poverii fiscale sau reglementărilor.
Deși astfel de activități legale ar contribui la valoarea adăugată a țării, ele nu sunt
înregistrate în conturile naționale, deoarece acestea sunt produse într-un mod ilicit. Activitățile
economice informale de uz casnic, cum ar fi activități do-it-yourself și ajutorul oferit de vecini
sunt de obicei excluse din analiza eonomiei ascunse.
Schneider et al.(2004) argumentează că majorările de taxe vor crește în mod clar economia
informală, în timp ce disponibilitatea bunurilor publice finanțate de taxele plătite va modera
19
participarea în informal, dar acesta va depinde de abilitatea de a accesa aceste bunuri publice. Feld
și Frey (2007) consideră că gradul de conformare fiscală al indivizilor este rezultatul interacțiuniii
dintre moralitatea fiscală și măsurile de descurajare.
Moralitatea fiscală va crește dacă contribuabilii percep bunurile publice primite în
schimbul plăților fiscale. De asemenea, se poate reduce în cazul în care persoanele fizice percep
deciziile politice pentru activități publice sau tratamentul contribuabililor de către autoritățile
fiscale ca a fi nedrept. Moralitatea fiscală impozit nu este dată exogen, ci mai degrabă influențată
de măsurile de descurajare și de calitatea instituțiilor statului.
Tabelul 1 prezintă o privire de ansamblu asupra celor mai importanti determinanți ce
influențează economia informală, dar și asupra indicatorilor economiei informale.
1.2.1.Povara fiscală și contribuțiile la sistemul asigurărilor sociale
Potrivit studiilor din literatura de specialitate, uan dintre cele mai importante și
semnificative cauze ale existenței și creșterii economomiei informale o reprezintă creșterea poverii
fiscale și a contribuțiilor sociale (Tanzi, 1999; Schneider și Enste, 2000; Lippert și Walker (1997);
Schneider (1994a,b, 1997, 1998a,b, 2000, 2003b, 2005, 2007); Johnson, Kaufmann, and Zoido-
Lobatón (1998a,1998b); Tanzi (1999); Giles and Tedds (2002), Dell’Anno (2003, 2007).
Cu cât este mai mare rata fiscalității cu atât va fi mai mică moralitatea fiscală sau atitudinea
oamenilor față de plata taxelor și impozitelor, încurajând oamenii să muncească în economia
informală pentru a eluda taxele (Torgler și Schneider, 2009; Alm și Torgler, 2006; Alm, Martinez
și Torgler, 2006).
Numeroase studii concluzionează faptul că, cu cât este mai mare venitul net în economia
oficială, cu atât mai fi mai mic numărul persoanelor care vor lucra în subteran. În plus, dacă gapul
dintre venitul brut și cel net crește, din ce în ce mai mulți oameni vor merge în economia neoficială.
O astfel de diferență dintre venitul brut și cel net depinde puternic de povara fiscală și de nivelul
contribuțiilor la bugetul asigurărilor sociale.
Variabilele proxy utilizate în cadrul studiilor menite a cuantifica impactul poverii fiscale
asupra economiei informale se regăsesc în tabelul 1.1. O variabila particulară utilizat ca și variabila
proxy pentru povara fiscală este: „Fiscal freedom”, indicele libertății fiscală ce determină măsura
20
în care reglementările guvernului afectează persoanele fizice și juridice. Este o subcomponentă a
indicelui libertății economice calculat de Fundația Heritage (2014). Acesta variază între 0 și 100,
unde 0 reprezintă nivelul cel mai mic de libertate fiscală, iar 100 cel mai înalt nivel.
În procesul de estimare a dimensiunii economiei informale a României vor fi utilizate ca
și variabile proxy pentru povara fiscală și contribuțiile sociale: venituri fiscale/PIB; taxe
directe/PIB; taxe indirecte/PIB; contribuții sociale/PIB; consumul guvernamental/PIB.
1.2.2. Intensitatea reglementărilor
Schneider și Enste (2000) și Schneider, Buehn și Montenegro (2010) argumentează faptul
că o creștere a intensității reglementărilor va conduce la reducerea libertății de alegere pentru
indivizii care munces în economia oficială. O măsură a acestei intensității poate fi dată și de
numărul de reglementări. În Germania, numeroasele reglementări ale guvernului au condus la
creșterea costului muncii în economia oficială, iar în prealabil firmele au redus numărul de joburi
cerute și ca consecință, muncitorii au mers în subteran unde costurile pot fi eludate.
Studiile lui Johnson, Kaufmann si Shleifer (1997) și Johnson, Kuafmann și Zoido-Lobaton
(1999) evidențiază faptul că țările ce au mai multe reglementări aplicate activităților economice
tind sp aibă o pondere a dimensiunii economiei neoficiale în PIB-ul total mai mare.
Pentru a măsura intensitatea reglementărilor sau impactului acestora asupra deciziei de a
lucra sau nu în economia informală, Schneider et.al (2010) utilizează următoarele variabile cauzale
pentru care impactul așteptat este unul negativ:
(1) “Business Freedom” este o subcomponentă a indicelui libertății economice a
Fundației Heritage; oferă o măsură a gradului în care indivizii pot stabili și conduce o afacere
ce nu este raportată guvernului. Reglementările inutile și nejustificate vor crește fără doar și
poate costurile afacerii. Aceste reglementări vor juca rolul unor bariere în activitatea de
business să poate fi declarată oficial. Aceasta poate lua valori de la 0 la 100, unde 0 reprezintă
cel mai redus grad de libertate în business, iar 100 gradul maxim de libertate.
(2) “Economic freedom” este indicele libertății economice al Fundației Heritage; ia
valori între 0 și 100, unde 0 reprezintă gradul minim de libertate economică, iar 100 gradul
maxim.
21
(3) “Labour freedom” este indicele libertății în muncă și măsoară nivelul la care
indivizii pot lucra oriunde fără nici o reglementare din partea guvernului. Acesta este
considerat a fi unul dintre cei mai importanți indici dezvoltați de Fundația Heritage.Astfel se
argumentează faptul că atunci când libertatea în muncă crește, business-urile vor avea o mai
mare capacitate de a oferi joburi muncitorilor și astfel va scădea șomajul. Prin acest mecanism
se va îmbunătăți productivitatea și creșterea economică va fi asigurată deoarece piața muncii
este la fel de importantă ca și piața bunurilor și serviciilor.
Alanon si Gomez (2010) sugereau faptul ca efectul reglementărilor poate fi ambiguu, de
vreme ce prezența într-o mai mare măsură a guvernului în domenii specifice conduce la diminuarea
activităților corupte, reducand nivelul economiei ascunse.
Indicatorul care masoară cel mai bine gradul de reglementare este reprezentat de costurile
unitare cu forța de muncă, ce au un impact pozitiv semnificativ. O componentă importantă a
costurilor unitare ale forței de muncă este cea cauzată de rigiditatea pieței muncii, care este strâns
legată cu gradul de reglementare al economiei.
În procesul de estimare a dimensiunii economiei informale a României vor fi utilizate ca
și variabile proxy pentru reglementările guvernului: populația ocupată din sectorul public
exprimată ca și % din forța de muncă și costul real al forței de muncă.
1.2.3. Serviciile Sectorului Public
Conform studiilor lui Johnson, Kaufmann and Zoido-Lobaton (1998), o creștere în
dimensiunea economiei informale este asociată cu o reducere în veniturile guvernamentale și
conduce la o scădere a calității bunurilor și serviciilor publice oferite. Pentru a asigura o creștere a
calițătii acestor bunuri și servicii publice se așteaptă o creștere a taxelor în economia oficială.
Această creștere în povara fiscală va conduce la o creștere a activităților economice din
sfera informalului și astfel indivizii și firmele au mai multe stimulente de a intra in sectorul
neoficial.
Totodată, rezultatele studiului susțin și ipoteza potrivit căreia o țară cu o economie
informală relativ scăzută este caracterizată de un nivel ridicat de colectare a veniturilor, o
intensitate redusă a reglementărilor și un nivel scăzut de corupție.
22
Ca atare, cheltuiala guvernamentală este utilizată ca și indicator al calității serviciilor
publice și reprezintă capacitatea guvernului de a oferi bunuri și servicii publice. Ea măsoară
cheltuiala totală a guvernului în comparație cu cheltuiala totală a economiei ce include cheltuiala
publică și cheltuială privată. Cheltuiala guvernamentală are două componente: investiția
guvernamentală (infrastructură, fonduri de cerctare și investiția în capitalul uman) și furnizarea de
bunuri și servicii publice.
Fundația Heritage determină un indice ce reprezintă nivelul de cheltuială guvernamentală
al țărilor și ia valori între 0 și 100.
Există și indicele Băncii Mondiale, Government Effectiveness ce măsoară eficacitatea
guvernamentală-percepția oamenilor cu privire la calitatea serviciilor publice, calitatea serviciului
civil și gradului său de independență față de presiunile politice, calitătea formulării și aplicării
politicilor precum și credibilitățea Guvernului în asumarea unor astfel de politici. Acest indice
poate lua valori între -2.5 și +2.5, valorile ridicate reprezentând rezultate mai bune.
1.2.4. Reglementări ale pieței muncii
Este deja de notorietate faptul că ocuparea informală ia forme diferite în funcție de țară.
În acest context, două chestiuni merită o atenție sporită: ponderea lucrătorilor pe cont propriu
și influența ratei șomajului asupra creșterii dimensiunii economiei informale (Dell’Anno și
Solomon, 2007).
În unele țări ocuparea pe cont propriu (auto-ocuparea) nu este descurajată și are un statut
fiscal diferențiat, în timp ce în altele auto-ocuparea poate implică aranjamente neoficiale fără
contracte clare. Lucrătorul pe cont propriu de cele mai multe ori nu va plăti aceleași contribuții la
bugetul asigurărilor sociale ca și angajatul, dar în același timp nici nu va avea aceleași
beneficii.Acest fapt este perfect valabil, doar în situația în care sistemul ar garanta că cel ce
contribuie de-a lungul vieții platindu-și taxele va beneficia de pe urma contribuției sale. Însă așa
cum este construit sistemul în România, lucrurile nu par a fi foarte clare în acest sens. Datorită
formei sale de funcționare de tip “pay as you go” și a îmbâtrănirii populației acest tip de sistem
23
pare a nu mai fi sustenabil în viitor, deoarece generațiile viitoare nu pot garanta că vor contribui
pentru cele anterioare lor.
Situația celor care lucrează câteva ore pe săptămână în sfera informalului, având
concomitent și un job cu normă întreagă în formal este foarte diferită de a celor ce muncesc full
time în economia informală.
Există o multitudine de moduri în care se poate desfășura activități economice informale și
aici se pot include indivizii care nu sunt înregistrați la sistemul contribuțiilor sociale pentru a evita
aceste contribuții, indivizii care lucrează fără contract de muncă, cei care au un alt doilea job și
declară doar unul dintre aceste joburi, imigranți ilegali care nu se pot înregistra legal și cei care
muncesc ocazional și primesc bani cash.
Un studiu OECD (2008) a examinat formele diferite de ocupare informală în șapte țări
OECD: Republica Cehă, Ungaria, Korea, Mexic, Polonia, Republică Slovacă și Turcia. Muncitorii
informali au fost grupați în funcție de joburi informale și muncitori pe cont propriu, lucrători
familiali neremunerați, lucrătorii cu mai multe joburi și cei cu venit nedeclarat. Mexicul are cele
mai mari valori pentru aproape toate cele șapte categorii, urmat de Turcia și Korea. Există de
asemenea și variații mari în formele de muncă informală între țări. Fostele tari comuniste au o
foarte mică proporție a lucrătorilor familiali neremunerați, dar un procent destul de mare a
lucrătorilor cu mai multe locuri de muncă comparativ cu alte forme de ocupare informală.
După Bordignon și Zanardi (1997) difuziunea semnificativă a firmelor mici şi proporţia
mare a liber-profesioniştilor şi a lucrătorilor pe cont propriu1 în ceea ce priveşte forţa totală de
muncă sunt caracteristici importante ce justifică nivelul ridicat al economiei informale. Acest gen
de muncitori au mai multe posibilităţi de a scăpa, deoarece în mod obişnuit ei au un număr mai
mare de deduceri de bază şi de deduceri de deviz din taxele pe venitul personal. Deci, ceteris
paribus, cu cât rata lucrătorilor pe cont propriu este mai mare cu atât dimensiunea economiei
informale va fi mai mare.
1 Lucrătorii independenți (pe cont propriu) reprezintă persoane care unici proprietari sau coproprietari ai unei
întreprinderi fără personalitate juridică, în care muncesc. Din această categorie mai fac parte: lucrători familiali
neremunerați și lucrătorii la domiciliu care produc pentru piață, lucrătorii care exercită, individual sau colectiv,
activități de producție destinate în întregime consumului final propriu sau formării proprii de capital (Anuarul
Statistic al României, 2009).
24
Teoria sugerează faptul că cu cât este mai mare numărul de salariați din economie cu atât
va fi mai mică dimensiunea economiei informale, de vreme ce acest colectiv este cel mai puțin
probabil să se sustragă plății impozitelor și în consecință o relație negativă este așteptată. Și aceasta
se întâmplă deoarece angajații non-salariați – cei mai mulți firme mici și lucrători pe cont propriu
– au o probabilitate mai mare de a dezvolta activități neoficiale (Bordignon și Zanardi, 1997).
Firmele mici și lucrătorii pe cont propriu sunt mai apropiați de clienți, astfel că pot să conlucreze
cu ei și să se sustragă de la plata taxelor indirecte și, de asemenea, au mai puține controale de audit
extern în comparație cu firmele mari. Dell’Anno (2003) și Dell’Anno, Gomez si Alanon (2007)
evidențiază o corelație semnificativă pozitivă între auto-ocupare și economia informală.
În ceea ce privește natura relației dintre rata șomajului și economia informală, Bajada și
Schneider (2009) examinează gradul de participare al șomerilor în economia informală și
concluzionează că economia informală este slab corelată cu fenomenul șomajului.
În analiza relației dintre rata șomajului și economia informală, lucruile pot fi gândite în
termenii unui efect de substituție ce implică creșterea activităților desfășurate în sfera informalului
odată cu intensificarea șomajului, în sensul că economia informală acționează ca un substitut
pentru lipsa locurilor de muncă disponibile în economia formală. Măsura acestui efect poate fi
analizată examinând variațiile ciclice în șomaj.
Modelul sugerează faptul că economia neoficială va crește de- a lungul perioadelor de
declin ale activităților economice legitime ( și prin urmare creșterea șomajului) deoarece munca în
economia informală înlocuiește munca în sectorul formal. Astfel relația pare a fi de directă
simetrică atât în semn cît și în magnitudine, economia informală acționând ca o sursă de sprijin
financiar în perioadele de șomaj ciclic pentru cei care doresc cu adevărat să participe în economia
oficială, deși acest lucru nu exclude posibilitatea ca șomerii pe termen lung să participe de
asemenea, în economia informală, si ca cei cu locuri de muncă pot constitui majoritatea acelor ce
lucrează în informal, chiar dacă rata de participare este mai mare în randul șomerilor.
Evidența empirică a demonstrat faptul că programele destinate șomerilor sau beneficiile
diverselor rate de înlocuire par să nu aibă un efect semnificativ asupra deciziei șomerilor de a lucra
sa nu în sectorul neoficial. O rată mare de înlocuire poate face mai probabil ca un șomer să lucreze
25
în informal pentru a-și suplimenta venitul. Este mult mai probabil ca el să continue să fie șomer și
să decidă să-și suplimenteze venitul în mod ilegal.
După opinia lui Giles şi Tedds (2002), două forţe opuse determină relaţia dintre rata
şomajului (Schneider, 2002, 2002, 2004, 2006, 2007; Dell’Anno, 2003, 2004, 2007, Dell’Anno et
al. (2007,2008)) şi economia informală. Pe de o parte, o creştere în rata şomajului poate implica o
scădere în economia neoficială deoarece economia informală este pozitiv relaţionată cu rata de
creştere a PIB-ului şi în cele din urmă negativ corelată cu şomajul. Pe de altă parte, unii salariaţi
ce muncesc în economia oficială îşi petrec o parte din timpul de lucru muncind în economia
informală, astfel încât se poate găsi şi o corelare pozitivă.
Rata șomajului face parte din categoria indicatorilor ce definesc starea unei economii, și
când aceasta este în creștere, mediul de afaceri oferă mai puține joburi indiferent dacă ele sunt
oficiale sau clandestine. Tanzi (1999) remarca faptul că forţa de muncă din economia informală
este compusă din oameni extrem de eterogeni: forţa de muncă neangajată oficial (persoane
pensionate, imigranţi ilegali, minori sau gospodine) şi în plus erau oameni care aveau în acelaşi
timp un job oficial şi unul neoficial. Așadar, semnul așteptat pentru acest indicator este ambiguu.
Deoarece teoria economică nu oferă un indiciu în privinţa semnului pozitiv sau negativ al acestei
variabile, acesta trebuie obţinut pe baza analizei empirice din fiecare ţară.
1.2.5. Economia oficială
Situaţia economiei oficiale joacă un rol crucial în decizia oamenilor de a munci sau nu în
sectorul neoficial (Bajada și Schneider, 2005; Schneider et al., 2010). Într-o economie oficială
aflată în plină expansiune, oamenii au o mulţime de posibilităţi de a câştiga un salariu bun şi chiar
bani în plus în economia oficială. Acesta nu este în schimb, cazul unei economii aflate în recesiune,
oamenii încearcă să compenseze pierderile de venit din economia oficială prin implicarea în
activităţi suplimentare in economia informală. Pentru a cuantifica efectul economiei oficiale se pot
utiliza următoarele variabile:
(1) PIB-ul per capita: PIB-ul per capita măsurat la paritatea puterii de cumpărare în
prețurile (U.S.$) anului 2005 (semn negativ).
26
(2) Venitul disponibil per capita: dacă indivizii au un nivel al venitului disponibil scăzut,
este de așteptat că ei vor dori să facă diverse joburi, unele dintre ele în economia
informală, iar semnul așteptat este unul negativ. Totuși, evidența empirică a demonstrat
faptul că cu cât este mai mare venitul disponibil per capita, cu atât va fi mai ridicat
nivelul ocupării neoficiale (Alanon, Gomez, 2010).
(3) Rata șomajului: șomajul total - % din forța totală de muncă (semn pozitiv): Relația
dintre economia informală și rata șomajului este ambiguă ((Tanzi, 1999), Gilles și
Tedds (2002)). Cu cât numărul șomerilor este mai mare, cu atât mai mulți indivizi vor
dori să aibe un job in economia informală. Pe de altă parte, este posibil ca oportunitățile
de a lucra în economia informală să fie limitate când nivelul șomajului este extrem de
ridicat (Alanon, Gomez, 2010). Rata șomajului este unul dintre principalii indicatori ce
refectă starea economiei și când aceasta este în creștere, sectorul de afaceri oferă mai
puține joburi indiferent dacă ele sunt oficiale sau clandestine.
(4) Rata inflației: deflatorul PIB (rată anuală - %); inflația este măsurată prin rata anuală
de creșterea a deflatorului PIB (semn pozitiv): Rata inflației este înțeleasă ca o taxă sau
impozit, care accentuează efectul taxelor asupra activității economice. Povara fiscală
efectivă a familiilor și afacerilor crește pe măsură ce inflația crește, ceea ce înseamnă
că efectul asupra dimensiunii economiei subterane va fi mai mare.
(5) Gradul de deschidere al economiei: suma importurilor și exporturilor de bunuri și
servicii - % din PIB (semn negativ).
(6) Rata dobanzii (semn negativ): Rata dobanzii poate avea un efect semnificativ, de vreme
ce o valoare ridicata a acesteia, va conduce la un număr cât mai mic de proiecte de
investiții în economia oficială, in timp ce o parte din aceste proiecte iși vor găsi
implementarea în economia informală.
27
Tabel 1.1. Principalele cauze și indicatori ai economiei informale
Raționamente teoretice Variabile utilizate Referințe
Cauze ale economiei informale
Povara fiscală
şi contribuţiile
la sistemul
asigurărilor sociale
Povara fiscală reprezintă un factor
imporant în deciziile oamenilor de
a lucra sau nu în sectorul informal.
Diferența dintre venitul brut și cel
net obținut în economia oficială
conduce la creșterea probabilității
de a munci în subteran.
Impactul asteptat al acestei
variabile este unul pozitiv: cu cat
este mai mare povara fiscala cu
atat vor fi mai mari stimulentele de
a ramane in economia informala
(Alanon, Gomez, 2010).
-impozite directe/PIB
(semn pozitiv)
-impozite indirecte/PIB
(semn pozitiv)
-contributii sociale/PIB
(semn pozitiv)
-consumul final al
administrației publice2
/PIB (semn pozitiv)
-transferuri/PIB (semn
pozitiv)
-subventii/PIB(semn
pozitiv)
-venituri fiscale/PIB (semn
pozitiv)
-Fiscal Freedom index
(semn negativ asteptat).
Thomas (1992),
Johnson, Kaufmann și
Zoido-Lobatón
(1998a,b), Giles (1999),
Tanzi (1999), (2003,
2005), Dell’Anno
(2007), Schneider
(1994, 1997, 2003,
2005), Dell’Anno,
Gomez-Antonio și
Alanon Pardo (2007),
Buehn and Schneider
(2008, 2012), Giles si
Tedds (2002), Giles et
al. (2002), Dell’Anno si
Schneider (2003),
(Schneider et al., 2010).
2 care include toate cheltuielile curente guvernamentale pentru achiziții de bunuri și servicii;
28
Raționamente teoretice Variabile utilizate Referințe
Cauze ale economiei informale
Calitatea instituțiilor
Calitatea instituțiilor publice este
un alt factor-cheie pentru
dezvoltarea sectorului informal.
În special aplicarea eficientă
și discreționară a codului fiscal și
reglementările guvernamentale
joacă un rol crucial în decizia
de a lucra în subteran, chiar mai
important decât povara fiscală
și a reglementărilor. În special, o
birocrație cu oficiali guvernamentali
extrem de corupți pare a fi asociată
cu o activitate neoficială mai mare,
în timp ce un bun stat de drept prin
asigurarea drepturilor de proprietate
și a executării contractelor crește
beneficiile de a fi oficial.
Un anumit nivel de impozitare, din
serviciile publice productive,
caracterizează politicile eficiente.
De fapt, producția din sectorul
formal beneficiază de o furnizare
mai mare de servicii publice
productive și este afectată negativ
de impozitare, în timp ce economia
ascunsă reacționează în sens
invers. Un sector informal în curs
de dezvoltare ca o consecință a
eșecului instituțiilor politice în
promovarea unei economii de piață
Johnson et al.
(1998a,b), Friedman,
Johnson, Kaufmann, și
Zoido-Lobaton (2000),
Dreher și Schneider
(2009), Dreher,
Kotsogiannis și
Macorriston (2009),
Schneider (2010),
Buehn și Schneider
(2012), Teobaldelli
(2011), Teobaldelli
și Schneider (2012),
Amendola și Dell’Anno
(2010), Schneider
și Williams (2013)
29
Raționamente teoretice Variabile utilizate Referințe
Cauze ale economiei informale
eficiente, precum și antreprenorii
care merg în subteran, deoarece
există o furnizare ineficientă de
bunuri publice, se poate reduce în
cazul în care instituțiile pot fi
consolidate și politica fiscală se
apropie preferințele medialene ale
alegătorilor.
Intensitatea
reglementărilor
Reglementările pieței muncii sau
barierele comerciale sunt un alt
factor important care reduce
libertatea (de alegere), pentru
persoanele fizice în economia
oficială. Ele conduc la o creștere
substanțială a costurilor forței de
muncă în economia oficială și,
astfel, oferă un alt stimulent pentru
a lucra în economia subterană: țări
care sunt mai puternic
reglementate tind să aibă o
pondere mai mare a economiei
subterane în PIB-ul total. În special
aplicarea și nu măsura globală a
reglementării este factorul-cheie
pentru povara percepută de firme
și persoane fizice, ceea ce le face
să opereze în economia subterană.
-populatia ocupata in
administratia
publica3/forta de munca
(semn pozitiv asteptat)
-indicele libertății
economice (semn negativ
asteptat);
-Business Freedom index
(semn negativ asteptat);
-Labour Freedom index
(semn negativ asteptat);
-Economic Freedom index
(semn negativ asteptat);
-costurile unitare ale forței
de muncă (indice,
2000=100);
Johnson, Kaufmann
și Shleifer (1997),
Johnson, Kaufmann
și Zoido-Lobatón
(1998b), Friedman,
Johnson, Kaufmann
și Zoido-Lobaton
(2000), Schneider
(2011),
Buehn
și Schneider (2013),
Alanon
și Gomez (2010).
3 Government employment/labour force
30
Raționamente teoretice Variabile utilizate Referințe
Cauze ale economiei informale
Calitatea serviciilor
publice
O creștere a economiei subterane
ar putea duce la mai puține venituri
către stat, care, la rândul său,
reduce calitatea și cantitatea de
bunuri și servicii furnizate în mod
public. În cele din urmă, acest
lucru poate duce la creșterea
ratelor de impozitare pentru firme
și persoane fizice, deși deteriorarerea
în calitatea bunurilor publice (cum
ar fi infrastructura publică) și a
administrației continuă.
Consecința este un stimulent și mai
puternic pentru a participa în
economia subterană. Țările cu
venituri fiscale mai mari realizate
de rate mai mici de impozitare, mai
puține legi și regulamente, un mai
bun stat de drept și niveluri mai
scăzute de corupție, ar trebui să
aibă, astfel, economii informale
mai mici.
-cheltuiala
guvernamentală/PIB(semn
pozitiv asteptat);
-Government Spending
index(Heritage
Foundation)(semn negativ
asteptat);
-Government Effectiveness
index(semn negativ
asteptat).
Johnson, Kaufmann
și Zoido-Lobatón
(1998a,b),
Feld și Schneider
(2010)
31
Raționamente teoretice Variabile utilizate Referințe
Cauze ale economiei informale
Moralitatea fiscală
Eficiența sectorului public are, de
asemenea, un efect indirect asupra
dimensiunii economiei informale
pentru că afectează moralitatea
fiscală. Respectarea obligațiilor
fiscale este condusă de un contract
psihologic de impozitare care
presupune drepturi și obligații din
partea contribuabililor și cetățenilor
pe de o parte, dar, de asemenea, din
partea statului și a autorităților
fiscale pe de altă parte.
Contribuabilii sunt mult mai
înclinați să plătească impozitele,
dacă primesc în schimb servicii
publice de calitate. Tratamentul
oferit contribuabililor de către
autoritatea fiscală joacă de asemenea
un rol. Dacă contribuabilii sunt
tratati ca și parteneri într-un contract
fiscal în locul entităților
subordonate într-o relație ierarhică,
aceștia își vor onora obligațiile care
le revin din contractul psihologic de
impozit mai ușor. Prin urmare, o
moralitate fiscală mai ridicată și
norme sociale mai puternice pot
reduce probabilitatea indivizilor de a
lucra în subteran.
-Ponderea persoanelor ce
răspund la întrebarea de a
eluda plata impozitelor
dacă ar avea șansa(1=sub
nici o forma justificabil,
6-10=justificabil,
10=perfect justificabil).
Sursa este World Value
Survey.
Feld și Frey (2007),
Kirch-ler (2007),
Torgler și Schneider
(2009), Feld și Larsen
(2005, 2009),
Feld și Schneider
(2010)
Schneider
și Buehn (2009).
32
Raționamente teoretice Variabile utilizate Referințe
Cauze ale economiei informale
Politica de
intimidare/descurajare
In ciuda accentului puternic pus pe
descurajare în politicile de
combatere a economiei informale,
foarte puțin se cunoaște despre
efectele intimidiării în studiil
empirice.Aceasta se datorează
faptului că datele in privința
cadrului legal și frecvenței
auditurilor nu sunt disponibile la
nivel internațional:chiar și pentru
țările OECD este dificil de colectat
aceste date. Puținele dovezi
empirice disponibile demonstrează
că amenzile și pedepsele nu
exercită o influență negativă
asupra economiei informale, spre
deosebire de riscul subiectiv
perceput de detectare. Cu toate
acestea rezultatele sunt deseori
slabe și testele de cauzalitate
Granger arată că dimensiunea
economiei informale poate avea un
efect de descurajare în loc ca
descurajarea să conducă la
reducerea economiei informale.
Pedersen (2003),
Feld și Larsen
(2005, 2009),
Feld și Schneider
(2010)
33
Raționamente teoretice Variabile utilizate Referințe
Cauze ale economiei informale
Sectorul agricol
Importanța agriculturii în
economie este inclusă, deoarece
mai multe studii susțin ideea că
munca informală este concentrată
în sectoare foarte segmentate, cu
prevalenta clar pentru sectorul
agricol și conexe. Unul dintre cele
mai importante motive pentru
acest lucru este capacitatea minimă
de aplicare a guvernelor raspandita
in zonele rurale. Importanța
agriculturii este măsurată ca
ponderea agriculturii ca procent
din PIB.Cu cât este mai mare în
ponderea sectorului agricol, cu atât
este așteptat să fie mai mare
dimensiunea estimată a economiei
subterane, ceteris paribus.
-ponderea VAB-ului din
agricultura in PIB
Vuletin (2008),
De la Roca, Hernandez,
Robles, Torero
și Webber (2002),
Amendola și Dell’Anno
(2010)
Dezvoltarea economiei
oficiale
Dezvoltarea economiei oficiale
reprezintă un alt factor cheie al
economiei subterane.
Situaţia economiei oficiale joacă
un rol crucial în decizia oamenilor
de a munci sau nu în sectorul
neoficial (Bajada și Schneider,
2005; Schneider et al., 2010). Într-
o economie oficială aflată în plină
expansiune, oamenii au o mulţime
-PIB-ul per capita: PIB-ul
per capita măsurat la
paritatea puterii de
cumpărare în prețurile
(U.S.$) anului 2005
(semn negativ).
Schneider și Williams
(2013)
Feld și Schneider
(2010),
Buehn
și Schneider (2009).
34
Raționamente teoretice Variabile utilizate Referințe
Cauze ale economiei informale
de posibilităţi de a câştiga un
salariu bun şi chiar bani în plus în
economia oficială. Acesta nu este
în schimb, cazul unei economii
aflate în recesiune, oamenii
încearcă să compenseze pierderile
de venit din economia oficială prin
implicarea în activităţi din
economia informală. Cu cat este
mai ridicată (scăzută) rata
șomajului (creșterea PIB-ului), cu
atât este mai mare stimulentul de a
lucra în economia informală,
ceteris paribus.
Economia informala poate fi
considerata un raspuns negativ la o
impozitare ridicata si o
suprareglementare. Activitatile din
economia informala nu sunt
supuse impozitarii. Aducerea lor in
economia oficiala va conduce la
cresterea veniturilor fiscale ce
cresc calitatea si cantitatea
bunurilor publice.Infrastructura
este un element cheie al cresterii
economice, de accea o economie
informala in crestere reduce
cresterea in economia oficiala.
-venitul disponibil per
capita(semn negativ).
-Rata șomajului: șomajul
total - % din forța totală
de muncă (semn pozitiv).
-Rata inflației: deflatorul
PIB (rată anuală - %);
inflația este măsurată prin
rata anuală de creșterea a
deflatorului PIB (semn
pozitiv).
-Gradul de deschidere al
economiei: suma
importurilor și
exporturilor de bunuri și
servicii - % din PIB(semn
negativ)
-Rata dobanzii-%(semn
asteptat negativ).
35
Raționamente teoretice Variabile utilizate Referințe
Cauze ale economiei informale
Auto-ocuparea4
Cu cat este mai mare ponderea
lucratorilor pe cont propriu in
populatia ocupata, cu atat mai
multe activitati pot fi realizate in
economia informala.
Lucratori pe cont
propriu/populatia ocupata
(semn pozitiv asteptat)
Schneider și Williams
(2013)
Feld și Schneider (2010)
Modificări ale
condiţiilor de pe piaţa
forţei de muncă şi ale
sistemului de ocupare
a forţei de muncă
Numeroasele reglementări ale
pieţei oficiale a muncii precum şi
costurile totale salariale reprezintă
forţa motrice pentru economia
informală. Doi factori principali -
efectele reducerii orelor oficiale de
muncă şi influența ratei şomajului
asupra creşterii economiei
informale - sunt discutate deseori
în acest context (Dell’Anno si
Solomon, 2007).
-Numarul de ore lucrate
per angajat in total
economie5(indice
2000=100)
-costurile unitare ale fortei
de munca(indice,
2000=100);
-ocuparea forței de
muncă(15 ani și peste)-%
in total populatie
Buehn and Schneider
(2008)
Alanon și Gomez(2010)
(Dell’Anno și Solomon,
2007).
4 Exista dovezi empirice ce arata ca miscarile in (informal) in auto-ocupare sunt prociclice. Taylor(1996) sugereaza o translatie a antreprenorilor in categoria
lucratorilor independenti cand nivelul somajului este scazut si ofertele de locuri de munca salariate sunt abundente. In vremurile bune, indivizii puteau sa aleaga sa
fie lucratori pe cont prorpiu stiind ca daca afacerea lor esueaza, o oderta de munca salariata in mod oficial nu va fi greu de gasit. Lucratorii ce iau in considerare si
posibilitatea de a deveni lucratorii pe cont propriu asteapta climatul de business favorabil pentru a parasi un loc de munca salariat. Astfel, în perioade economice
favorabile, atunci când cererea agregată este mare și companiile sunt mult mai susceptibile de a înflori există întotdeauna o plasă de siguranță salariu-ocupare, care
reduce riscurile de a deveni un antreprenor. Maloney (1998a,b) prezinta evidenta unei miscari prociclice catre auto-ocupare in Mexic, Arango și Maloney (2000)
sugereaza ca ponderea lucratorilor pe cont propriu creste in Argentina de vreme ce conditiile economice se imbunatatesc.
5 Hours Worked per Employee in Total Economy(index 2000=100).
36
Raționamente teoretice Variabile utilizate Referințe
Cauze ale economiei informale
Indicatori ai economiei
informale
𝐌𝟏
Tranzactiile din economia
subterna se realizeaza utilizand
numerar (semn pozitiv).
Schneider și Buehn
(2009)
Buehn and Schneider
(2009),
M0/M1
Cu cat este mai mare economia
informala cu atat mai mult
numerar va circula, ceteris paribus.
Schneider și Buehn
(2009)
Buehn and Schneider
(2009),
C/M2
Cu cat este mai mare economia
informala, cu atat mai mult
numerar va circula, ceteris paribus.
Schneider și Buehn
(2009)
Buehn and Schneider
(2009),
M1/M2
Rata de crestere a PIB-
ului real
O crestere in dimensiunea
economiei informale poate cauza
factori productivi ce determină
mișcări din economia oficială către
sectorul neoficial.
Schneider și Buehn
(2009)
Buehn and Schneider
(2009),
37
Indicatori ai economiei informale
Rata de participare
a fortei de munca
Rata de participare a forței de
muncă poate servi, de asemenea,
ca un indicator important al
economiei subterane. Schimbări în
rata de participare reflecta empiric
un flux de resurse între economia
oficiala și economia subterană.
Giles (1998) susține că rata de
participare a forței de muncă
reflectă o mișcare de forței de
muncă din sectorul oficial catre
sectorul neoficial.
-rata de participare a forței
de munca -% din
populatia totala 15-64 ani
Buehn and Schneider
(2009),
Schneider și Buehn
(2009).
Rata de ocupare
-ponderea populatiei
ocupate(de peste 15 ani)
% din populatia totala
Schneider și Buehn
(2009)
Indicele GDP-ului real
Cu cat este mai mic PIB-ul oficial
masurat, cu atât sunt mai puține
posibilități ca oamenii sa câștige
bani în economia oficială, și in
mod plauzibil acestia sunt condusi
în economia subterană. Pe termen
scurt, semnul asteptat este unul
negativ, in schimb pe termen lung
economia informala si cea oficiala
sunt complemente mai degraba
decat substitute iar relatia este una
pozitiva.
-indicele PIB-ului real, an
de referință 2005=100.
Buehn and Schneider
(2008)
Schneider și Buehn
(2009)
Alanon și Gomez
(2010).
Sursa: adaptare dupa Buehn și Schneider(2013), Schneider(2014)
38
Schneider și Williams (2013) evidențiază care sunt cei mai importanți determinanți ai
activității economice informale, bazându-se pe rezultatele empirice a 22 de studii din literatura de
specialitate în care economia informală este estimată utilizând modelul MIMIC și metoda cererii de
lichidități.
Evidența empirică subliniază clar faptul că o creștere in nivelul taxelor și al contribuțiilor
sociale este de departe unul dintre cel mai important determinant al dimensiunii economiei informale.
explicând 45-52% din varianța economiei informale. Calitate instituțiilor statului explică între 12 %
și 17% din varianța economie informale, în timp ce reglementările specifice pieței muncii recuperează
7%-9% din varianța economiei informale. Evident ca acești determinanți pot interacționa cu alții și
se susțin reciproc. O economie informală mai mare poate reduce veniturile fiscale și calitatea
serviciilor publice și a instituțiilor statului, acest fapt poate crește nivelul taxelor și să scadă
moralitatea fiscală a indivizilor.
Tabel 1.2. Principalele cauze ale creşterii economiei informale
Cei mai importanţi factori Influența
asupra economiei informale*
1. Creşterea cotei de impozitare
şi contribuţiilor sociale 45-52%
2. Calitatea instituțiilor publice 12-17%
3. Reglementările pieței muncii 7-9%
4. Transferuri sociale 7-9%
5. Serviciile Sectorului Public 7-9%
6. Moralitatea fiscală -
7. Influenţa globală 78-86%
Notă: valori medii considerând rezultatele empirice a 22 studii;
* reprezintă influența normalizată și standardizată a mediei variabilei pentru 22 de studii.
Sursa: Schneider (2009)
39
1.2. Indicatori ai economiei informale
Având în vedere că economia informală nu poate fi măsurată direct, trebuiesc utilizați
indicatori care pot reflecta cel mai bine caracteristicile activităților economiei subterane.
Se diferențiază în acest context trei clase de indicatori (Schneider, Buehn si Montenegro (2010), Vo
și Ly (2014)):
1.3.1 Indicatori ai stării economiei oficiale
Se susține faptul că activitățile economice care au loc în economia neoficială vor contribui la
economia oficială. Banii câștigați din activitățile care au loc în sectorul neoficial se cheltuiesc în
sectorul oficial.
Astfel se folosesc ca și variabile proxy pentru starea economiei oficiale:
• PIB-ul per capita: PIB-ul la paritatea puterii de cumpărare și raportat la populația totală;
• Rata de creștere a PIB-ului per capita;
• Indicele PIB-ului real;
1.3.2. Indicatori ai pieței muncii
Activitățile economice neoficiale sunt reflectate și prin indicatori ai pieței muncii, menționând
aici:
• Rata de participare a forței de muncă determinată ca pondere a populației active în populația totală;
• Rata de creștere a forței totale de muncă: forța de muncă cuprinde persoanele cu vârste de
15 ani și peste ce corespund definiției oferite de Organizația Internațională a Muncii
referitoare la populația activă.
• Indicele pieței muncii utilizat pentru a măsura ponderea forței de muncă, reprezentând
proporția populației totale ce prestează activități economice producătoare de bunuri și
servicii de-a lungul unei perioade specificată de timp. Este construit de Banca Mondială în
2014.
1.3.3.Indicatori monetari
Pentru a evita a lăsa urme în tranzacțiile lor, oamenii implicați în activități informale preferă
a utiliza în primul rând numerarul. Prin urmare, majoritatea activităților specifice economiei
neoficiale sunt reflectate într-o utilizare suplimentară a numerarului. Pentru a lua în considerare acest
lucru, se pot folosi:
40
• Baza monetară 𝑀0, banii care pot fi cheltuiți instant.
• Masa monetară în sens restrâns 𝑀1, ce include pe lângă numerar și depozitele la vedere.
• Masa monetară 𝑀2 include 𝑀1 și depozitele la termen cu scadența de până la doi ani.
• Raportul 2
1
M
M.
• Ponderea numerarului in circulație în masa monetară 1M
C,
2M
C.
Indivizii și firmele ce desfășoară activități în economia informală vor evita în general
utilizarea băncilor în tranzacțiile lor, deoarece activitățile pot fi depistate de către guvern. Astfel,
numerarul este mijlocul preferat în tranzacțiile neoficiale. O prezentare detaliată a indicatorilor
economiei informale și a implicațiilor acestora se regăsește în Davidescu (2014b).
1.4. Metode de estimare a dimensiunii economiei informale
Măsurarea dimensiunii economiei informale este dificil de realizat având în vedere natura
activităților economice ascunse. Deși de-a lungul timpul au fost realizate estimări pentru diferite state
ale lumii, nu există o metodă unamim acceptată pentru estimarea dimensiunii acesteia.
Potrivit lui Schneider și Enste (2000, 2002) fiecare abordare are punctele ei tari şi punctele ei
slabe, propriile informaţii, rezultate şi nici una nu este aproape de a fi perfectă, însă are sens aplicarea
cît mai multor dintre aceste metode deoarece astfel se poate contura o imagine de ansamblu asupra
fenomenului privit din puncte de vedere diferite.
O analiză critică a principalelor metode de evaluare a dimensiunii economiei informale a fost
realizată de Bhattacharyya (1999), Breusch (2005a, 2005b), Dell’Anno și Schneider (2009), Feige
(1989), Feld and Schneider (2010), Giles (1999a, 1999b, 1999c), Schneider (1986, 2001, 2003, 2005,
2006, 2011), Schneider and Enste (2000a, 2000b, 2002, 2006), Schneider și Buehn (2013a, 2013b),
Schneider și Williams (2013), Tanzi (1999), Thomas (1992, 1999).
În general, există trei metode de evaluare a dimensiunii economiei informale:
metodele directe (metodele micro) prin carese obține dimensiunea economiei informale la
un anumit moment de timp (ancheta statistică).
metodele indirecte (metodele macro) ce utilizează indicatori macro pentru a determina
dimensiunea economiei informale de-a lungul timpului, dar nu pot determina structura
acesteia.
modelele cu variabile latente (modele cu ecuații structurale).
41
În categoria metodelor directe se înscriu ancheta statistică și auditul fiscal.
Metodele indirecte includ metoda decalajelor (metoda decalajelor conturilor nationale,
metoda decalajelor conturilor fiscale), metoda forței de muncă, metodele monetare (metoda raportului
numerar depozite (Gutmann (1977)), metoda volumului tranzacţiilor (Feige (1979)) și metoda cererii
de lichidităţi (Cagan(1958) și Tanzi (1983)), metodele bazate pe consumul de electricitate (metoda
Kaufmann-Kaliberda și metoda Lacko) (Davidescu, 2013). Spre deosebire de metodele precedente,
abordarea bazată pe variabile latente (modelele cu ecuații structurale) permite considerarea unor
cauze multiple dar și a unor efecte multiple asupra economiei informale. Modelele cu ecuații
structurale consideră economia informală ca și „variabilă latentă”, relaționată pe de o parte cu un set
de indicatori observabili (ce reflectă modificări în dimensiunea economiei informale), și pe de altă
parte cu un set de variabile cauzale observabile, considerate a fi cei mai importanți determinanți ai
activității economice neraportate (Dell’Anno, 2003).
Cea mai frecvent utilizată metodă de estimare se bazează pe o combinație a procedurii MIMIC
și a metodei cererii de lichidități sau alternativ doar utilizarea metoda cererii de lichidități.
Unul dintre principalele avantaje ale utilizării modelelor cu ecuații structurale, spre desebire
de metoda cererii de lichidități și metoda consumului de electricitate, ce au în vedere existența unui
unic indicator ce trebuie să cuantifice toate efectele economiei informale, se referă la posibilitatea de
lua în calcul faptul că economia informală este influențată de diverși factori ce se manifestă simultan
pe piața bunurilor și serviciilor, pe piața monetară și pe piața forței de muncă. Această abordare
permite considerarea simultană a cauze âlor și consecințelor asupra economiei informale. Literatura
de specialitate menționează trei cauze principale ce duc la prezența economiei informale: povara
fiscală (Tanzi, 1999; Schneider și Enste, 2000); intensitatea reglementărilor (Schneider și Enste,
2000; Kaufmann, Andrei, 1997; Friedman, Johnson, Kaufmann și Zoido-Lobaton, 1999) și
moralitatea fiscală (Schneider și Williams, 2013; Schneider și Buehn, 2013; Schneider, Buehn și
Montenegro, 2010). De asemenea, se pot menționa și trei consecințe ce apar atunci când economia
informală nu este manageriată: o creștere a ofertei de bani, modificări în indicatorii pieței muncii și
efecte pe piața bunurilor și serviciilor (Loayza, 1996).
Modelele econometrice sunt complexe și au de-a face cu un număr destul de mare de provocări
precum probleme de endogenitate sau necesitatea utilizării unui număr mare de date. Un dezavantaj
al acestei metode s-ar putea concretiza în producerea doar de estimații relative cu privire la
dimensiunea și dezvoltarea economiei informale, deoarece utilizează rezultatele metodei cererii de
lichidități pentru a calibra valoarea relativă într-o valoare absolută ( ca % din venitul național)
utilizând valori exogene ale economiei informale ca % din PIB-ul oficial.
42
Metoda monetară este una dintre cele mai utilizate metode de estimare a dimensiunii
economiei informale. Ea are cea mai largă aplicare, deoarece acoperă toate tranzacțiile monetare (nu
numai tranzacții industriale sau de consum), nu are nevoie de anchete costisitoare ce depind de un
eșantion și se permite estimarea anuală, trimestrială sau chiar lunară a dimensiunii economiei
informale cu date ușor accesibile.
Abordarea monetară pentru a măsura dimensiunea economiei subterane se bazează pe
presupunerea că numerarul este folosit pentru a face tranzacții atunci când care agenții doresc să le
păstreze ascunse registrelor oficiale. Tranzacțiile efectuate cu ajutorul numerarului sunt dificil de a
urmări, deoarece acesta nu lasă urme. Alte active sunt înregistrate în instituțiile financiare și utilizările
lor sunt înregistrate în așa fel încât tranzacțiile efectuate cu acestea pot fi ușor inspectate. Dacă
cantitatea de monedă folosită pentru a face tranzactii ascunse poate fi estimată, atunci această sumă
ar putea fi înmulțită cu viteza de rotație a banilor pentru a obține o măsură a dimensiunii economiei
informale (Davidescu, 2013).
Tehnica a fost aplicată pentru a măsura dimensiunea economiei ascunse din SUA, Italia,
Norvegia, Canada, Africa de Sud, Tanzania, Mexic, India, Australia, Austria, Belgia, Danemarca,
Franța, Germania, Marea Britanie, Irlanda,Olanda, Noua Zeelandă, Spania, Suedia, Elveția,
Argentina.
De asemenea, în estimarea dimensiunii economiei informale sunt utilizate și anchetele
statistice, însă aceste proceduri directe sunt susceptibile de a subevalua dimensiunea economiei
informale deoarece indivizii cel mai probabil își subdimensionează activitățile pe care încearcă să le
ascundă de autorități. Pentru a reduce numărul respondenților care fie nu răspund de o manieră onestă
la întrebările sensibile fie refuză să răspundă, au loc interviuri structurate, în care respondenții sunt în
mod gradual obișnuiți cu scopul principal al studiului. Cu toate acestea, rezultatele cu privire la
economia informală sunt mult reduse în comparație cu alte metode.
Principalul avantaj al acestei metode rezidă în informația detaliată cu privire la structura
economiei informale și a naturii activităților specifice acesteia precum și a caracteristicilor socio-
economice și a motivațiilor celor ce lucrează în această sferă, însă rezultatele sunt foarte sensibile la
modul de elaborare al chestionarului. În schimb, un dezavantaj al metodelor directe (ancheta fiscală
și auditul fiscal) este oferit de estimația punctuală.
Se poate menționa faptul că estimațiile obținute pe baza metodei cererii de lichidități și a
modelului MIMIC sunt în general considerate a fi relativ apropiate de limita superioară a valorii
adevărate a economiei informale, în timp ce estimările bazate pe anchetele statistice reprezintă mai
degrabă estimații situate la limita inferioară.
43
Evidențele empirice ale diverselor studii din literatura ce estimează economia informală atrag
atenția asupra următoarele neajunsuri ale metodelor:
- în anchetele statistice de cele mai multe ori sunt considerate doar gospodăriile, iar firmele
sunt parțial lăsate pe afară; ponderea non-răspunsurilor sau a răspunsurilor incorecte este
mare; sunt obținute rezultate cu privire la volumul financiar al orelor lucrate în economia
informală și a nu a valorii adăugate.
- în cadrul metodelor monetare, anumite estimații sunt foarte mari și sunt disponibile doar la
nivel macro; o clasificare pe sectoare sau industrii nu este posibilă.
- metoda cu variabile latente produce doar coeficienți relativi, nu valori absolute; estimațiile
sunt foarte sensitive la modificările în date și specificații ale modelului; există o dificulate
clară în selecția cauzelor și indicatorilor modelului; procedura de calibrare și valorile
exogene utilizate au o mare influență asupra rezultatelor. O prezentare detaliată a
principalelor avantaje și dezavantaje ale modelului MIMIC este oferită de Dell’Anno și
Shneider (2009).
Schneider și Buehn (2013) punctează de o manieră clară care sunt concluziile ce pot fi reliefate
după mulți ani de estimare a dimensiunii economiei informale:
Nu există o metodă ideală de estimare a dimensiunii și dezvoltării economiei informale.
Toate metodele au probleme și deficiențe grave.
Se recomandă utilizarea mai multor metode pentru a te apropia de valoarea reală a
economiei informale.
Se impune continuare cercetării în privința metodologiei de estimare și a rezultatelor
empirice pentru diferite țări și perioade.
Rămân în accepțiunea lui Schneider și Buehn (2013) câteva chestiuni încă nerezolvate:
Legătura dintre teoria economică și estimarea empirică a dimensiunii economiei
informale este încă nesatisfăcătoare; în cel mai bun caz teoria ne oferă informații depre
semnul derivat al cauzelor, însă care sunt cele mai importante cauze și indicatori ai acestui
fenomen rămâne încă o întrebare deschisă.
O validare satisfăcătoare a rezultatelor empirice trebuie dezvoltată.
O definiție comună și acceptată la nivel internațional a economiei informale încă lipsește
și este nevoie de ea pentru a putea face comparații între țări.
44
O prezentare detaliată a metodelor cunoscute în literatura de specialitate este oferită de
Davidescu (2014a, 2014b). Dintre aceste metode, se vor prezenta sumar principiile și ipotezele
metodei forței de muncă, metodei cererii de lichidități și metodei raportului numerar-depozite ca și
metode monetare dar și ale procedurii de estimare MIMIC, cu ajutorul cărora se va estima
dimensiunea economiei informale în cadrul capitolului următor.
1.4.1. Metoda cererii de lichidități
Metoda cererii de lichidități este una dintre metodele indirecte utilizate cel mai des in
estimarea dimensiunii economiei informale. Această metodă asociază utilizarea excesivă a
numerarului din economie cu un număr mai mare de activități informale, fiind propusă inițial de
Cagan în 1958. Ulterior, Gutmann (1977) și Tanzi (1983) au dezvoltat această abordare considerând
ipoteza potrivit căreia economia informală este un răspuns al poverii fiscale și utilizează primordial
numerarul. O funcție a cererii de lichidități corect definită trebuie să includă variabile fiscale proxy
pentru povara fiscală, ai căror parametrii să poată evidenția senzitivitatea numerarului la modificărilor
acestor variabile. Această metodă permite de asemenea determinarea numerarului utilizat în activități
formale dar și a celui ce merge în activități informale și conversia acestuia în venit din activități
informale utilizând o măsură adecvată a vitezi de circulație a venitului.
Printre studiile de referință ce utilizează această metodă monetară se pot enumera Cagan
(1958), Gutmann (1977), Tanzi (1980, 1983), Schneider (1997) și Johnson et al. (1998,
Bhattacharyya (1990), Spiro (1994), Ahumada et al. (2000), Schneider (2002), Hernandez (2009),
Gadea and Serrano-Sanz (2002), Brambilla și Cazzavillan (2009), Alm și Embaye (2013),
În cadrul metodei cererii de lichidități, economia informală se referă la totalitatea activităților
care produc valoarea adăugată, dar nu sunt taxate sau în registrate, și prin urmare sunt în afara
canalelor oficiale de măsurare. Agenții economici aleg de o manieră rațională să se angajeze partial
sau total în activități informale analizând costurile și beneficiile pe care un statut legal le presupune.
Metoda cererii de lichidități se bazează pe două tipuri de ipoteze: una ce presupune că
tranzacțiile informale sunt de obicei întreprinse sub forma plăților cash pentru a nu lăsa urme
autorităților și astfel o intensificare a activităților informale poate rezulta într-o utilizare excesivă a
numerarului și a doua ce presupune existența unui set de variabile ce pot aproxima preferința pentru
numerar a agenților ce întreprind activități ascunse. În acest sens, se consideră că activitățile informale
sunt o consecință directă a reglementărilor guvernamentale, a complexități sistemului fiscal, atitudinii
plătitorilor față de stat și în particular a poverii fiscale. Pentru a putea izola cererea excesivă de
numerar, o specificare econometrică a cererii de lichidități a fost estimată în dinamică utilizînd
variabile economice convenționale, dar și variabile relaționate de evoluția activității informale.
45
Creșterea în valoarea numerarului din economie ce nu poate fi explicată de factorii conventionali este
atribuită creșterii poverii fiscale și altor factori ce cresc înclinația oamenilor de a merge în informal.
Estimarea dimensiunii si evolutiei sectorului informal presupune doua etape. Prima implică
estimarea cererii de lichidități pentru ambele tipuri de tranzactii formale si informale. Cererea de bani
pentru tranzactiile formale se determină considerând cazul în care taxele și reglementările guvernului
sunt situate la nivele minime (o povara fiscala foarte scăzută), în timp ce cealaltă se obține scăzând
din cererea totala de lichidități cea estimată a fi destinată tranzacțiile formale.
A doua etapă implică transformarea numerarului asociat economiei ascunse în venit utilizând
viteza de rotație a banilor. Ipoteza uzuală este aceea de a considera aceeiași viteză de circulație a
banilor în ambele sectoare formal/ informal, ceea ce reprezintă de altfel una dintre criticile6 majore
aduse acestei metode.Mărimea estimată a economiei ascunse este în final comparată cu PIB-ul oficial
sau înregistrat.
Conform lui Ahumada et al.(2000), cererea de lichidități are următoarea forma multiplicativă7:
𝐶0 = 𝑎(1 + 𝐹)𝛼𝑌0𝛽
𝑒𝛾𝑖 (1.1)
unde: 𝐶0 este numerarul observat exprimat în termeni reali, 𝐹 este variabila fiscală relaționată
cu evoluția activităților informale (venituri fiscale/PIB sau cheltuiala guvernamentală/PIB); 𝑌0 este
variabila asociată cu nivelul tranzacțiilor dintr-o economie (PIB-ul real observat); 𝑖 reprezintă costul
de oportunitate al deținerii numerarului (rata nominală a dobânzii sau rata inflației); 𝑎 este intercepul.
Semnul așteptat al coeficienților 𝛼 ș𝑖 𝛽 este unul pozitiv, în timp ce pentru coeficientul 𝛾
acesta este negativ. În ceea ce privește variabila fiscală 𝐹, se presupune că pe măsură ce nivelul
impozitării și intervenția guvernului cresc, indivizii sunt încurajați (sau mai degrabă au stimulente
mai mari) să muncească în activități informale, ce sunt înlesnite de utilizarea numerarului.
În cadrul metodei se face ipoteza că numerarul observat 𝐶0 este egal cu numerarul total 𝐶𝑡, ce
include atât numerarul destinat tranzacțiilor formale (𝐶𝑙) cât și informale (𝐶𝑖):
𝐶0 = 𝐶𝑡 = 𝐶𝑙 + 𝐶𝑖 (1.2)
În mod similar, se poate considera faptul că venitul observat 𝑌0 este egal cu venitul legal 𝑌𝑙.
6 In literatura de specialitate, există o mare incertitudine cu privire la modul de determinare a vitezei de rotație a banilor
ce trebuie aplicată în calcul dimensiunii economiei informale. Viteza in sectorul informal poate fi fie mai mare decat
cea din sectorul oficial datorită structurii sale productive(mai multe activități bazate pe servicii) fie mai mică datorită
nivelului mare de acumulare. Astfel este uzuală considerarea mai multor optiuni si determinarea senzitivității venitului
ascuns la fiecare dintre ele. Feige(1986) a propus scăderea sau adăugarea a 10% din viteza de rotație derivată dintr-un
indicator monetar de referință. Pe de altă parte Hill and Kabir(1996) consideră ipoteza unei viteze egale în ambele
sectoare rezonabilă, având în vedere această incertitudine. 7 Această formă multiplicativă a fost aspru criticată, deoarece presupune pierderea formei aditive inițiale a cererii de
lichidități în ambele sectoare formal/informal. Însă în majoritatea articolelor ce au tratat acest subiect este uzual a se
considera această forma log-liniară a funcției de cerere și a face ipoteza că cererea de lichidități nu poate fi împărțită
în două funcții separate, una pentru tranzacții formale și alta pentru tranzacții informale deoarece agenții economici
utilizează tot venitul lor(atât legal cât și ascuns) pentru decizii de economisire și consum ce sunt în egală măsură afectate
de rata dobânzii.
46
Astfel, venitul total va include venitul legal (𝑌𝑙) și venitul obținut din activități informale (𝑌𝑖):
𝑌𝑡 = 𝑌0 + 𝑌𝑖 = 𝑌𝑙 + 𝑌𝑖 (1.3)
În aceste condiții, o estimre econometrică a ecuației (1) va conduce negreșit la estimatori
deplasați având în vedere faptul că numerarul observat include numerarul utilizat în activitățile
informale, în timp ce venitul observat exclude venitul obținut în sectorul informal.
Setând variabila fiscală 𝐹 la un nivel apropiat de minimul ei istoric(când se consideră că
stimulentele de a merge în sectorul informale sunt minime) este posibil a se obține o estimație
nedeplasată pentru 𝐶𝑙 deoarece 𝑌0 = 𝑌𝑙.
Astfel numerarul în circulație destinat tranzacțiile formale poate fi determinat:
𝐶𝑙 = 𝑎(1 + 𝐹𝑚𝑖𝑛)𝛼𝑌0𝛽
𝑒𝛾𝑖 (1.4)
Prin scădere, numerarul destinat tranzacțiilor informale se determină:
𝐶𝑖 = 𝐶𝑡 − 𝐶𝑙 (1.5)
Viteza de rotație a banilor în economia legală este:
𝑣 =𝑌𝑙
𝐶𝑙 (1.6a)
Presupunând aceeiași viteza de rotație a banilor în ambele sectoare, valoarea venitului
obținut din tranzacții informale este egală cu:
𝑌𝑖 = 𝑣 ∙ 𝐶𝑖 (1.7)
Gadea și Serano-Sanz(2002) sugerează o estimare alternativă a vitezei de rotație a banilor în
economia oficială, ce ia în calcul ca și indicator de referință un agregat monetar 𝑀(𝑀1, 𝑀2, 𝑀3) utilizat
frecvent în sectorul formal pentru a întreprinde tranzacții și care ar putea să reflecte alte metode de
plată.
Astfel scăzând 𝐶𝑖 din 𝑀, se poate determina viteza de rotatie:
�� =𝑌𝑙
𝑀−𝐶𝑖 (1.6b)
Astfel raportarea la un agregat mai mare va conduce la scăderea vitezei de rotație și în final
la un venit mai mic obținut în economia neoficială.
Ipoteza vitezei egale de rotație a banilor în ambele sectoare este consistentă cu estimarea
ecuației (1.1) și cu presupunerea (1.2) doar dacă 𝛽 = 1. O valoare pozitivă a lui 𝑌𝑖 implică faptul că
venitul total 𝑌𝑡 este mai mare decât cel observat 𝑌𝑙 și conduce la o scădere(creștere) in viteza de rotație
𝑣 dacă 𝛽 > 1(𝛽 < 1).
Ahumada, Alvaredo şi Canavese (2007, 2008) evidenţiază faptul că în aproape toate studiile
empirice, paşii urmaţi pentru a măsura dimensiunea economiei informale sunt în contradicţie cu
ipoteza egalităţii vitezelor veniturilor din cele două sectoare (oficial şi neoficial) dacă elasticitatea
venitului în raport cu cererea de lichidităţi nu este unitară.
47
În studiile ce estimeaza cererea de lichidități și se obține un coeficient 1 , estimațiile
trebuiesc supuse unui proces de corecție (Ahumada et. al, 2007). Astfel se demonstrează că este greşit
a presupune aceeași viteza de rotaţie a banilor atunci când ipoteza 1 este respinsă de estimaţiile
econometrice ale modelului cererii de lichidităţi. Conform lui Ahumada et al.(2007) procedura de
corecție presupune:
11
ˆ
ˆ
t
l
t
l
t
l
Y
Y
C
C
Y
Y (1.8)
Metoda a constituit subiectul anumitor critici(Gile, 1999). Conform lui by Gadea și Serrano-
Sanz (2002), multe dintre aceste critici sunt relaționate de senzitivitatea rezultatelor la ipotezele de
bază ale modelului(ipoteza potrivit căreia majoritatea tranzacțiilor se fac in numerar; agregatul
monetar utilizat în procesul de estimare și viteza de circulație precum și ipoteza unei viteza de
circulație egale în ambele sectoare formal/informal; identificarea unei variabile fiscale adecvate care
să rezuma preferințele ce duc la utilizarea numerarului poate fi destul de dificilă). O prezentare
detaliată a acestor puncte de vedere a se regăsește în Davidescu(2014a).
1.4.2. Metoda raportului numerar-depozite
Metoda raportului numerar depozite (Gutmann, 1977; Feige, 1980, 1986, 1989) a fost intens
aplicată in estimarea dimensiunii economiei informale și are ca si ipoteza de baza faptul ca numerarul
este principalul mijloc de schimb pentru tranzacțiile sectorului neoficial(Davidescu, 2013).
Principalul instrument de investigare al dimensiunii economiei informale promovat de această
metodă este raportul numerar în circulația în afara sistemului bancar-depozite la vedere(overnight),
considerate a avea o lichiditate similară cu cea a numerarului.
Metoda Gutmann lui (1977) se bazează pe patru ipoteze principale:
(a) impozitele ridicate și reglementările guvernamentale sunt principalele cauze ale existenței
unui sector neoficial;
(b) numerarul este utilizat exclusiv pentru efectuarea de tranzacții în economia subterană;
(c) raportul numerar-depozite la vedere, C/D, este influențat doar de modifăcri în taxe și
reglementări;
(d) a existat în trecut un moment în timp, când nu a existat economiei informale.
Dacă raportul C/D a evidențiat de-a lungul timpului creșteri, cu excepția modificărilor în
nivelul impozitelor și reglementărilor, acestea sunt direct legate de extra numerarul utilizat în
economia informală. Metoda presupune că viteza de circulație, v, este egală pentru economiile
oficiale și neoficiale și astfel dimensiunea sectorului neoficial este de v ori extra numerarul utilizat.
48
Gutmann și Feige au inaugurat două tradiții în utilizarea metodelor monetare pentru a măsura
dimensiunea economiei subterane. Ambele presupun că doar unele agregatele monetare sunt utilizate
pentru finanțarea operațiunilor ascunse, dar ele diferă în modul în care banii folosiți în economia
subterană sunt contabilizați: abordarea lui Gutmann se bazează pe o metodă de selecție a portofoliului
in timp Feige calculează cererea de bani.
Este important de subliniat faptul că ambele abordări atât Gutmann cât și Feige presupun că
a existat o perioadă în trecut în care nu s-au realizat tranzacții ascunse: aceasta „condiție (stare)
inițială” este necesară pentru a obține dimensiunea economiei informale.
Metoda prezintă o serie de neajunsuri și dezavantaje: numerarul este unicul mijloc de schimb
în economia informală; existenta unei perioade de referință în care se presupune că tranzactiile
neoficiale au avut o dimensiune neglijabila; egalitatea vitezei de rotație a banilor în ambele sectoare;
utilizarea depozitelor la vedere ca si benckmark (Davidescu, 2014a).
1.2.3.Modelele cu ecuații structurale
Spre deosebire de abordările anterioare, ce iau în calcul un singur indicator menit să cuantifice
efectele economiei informale și care merg pe ipoteza că rata fiscalității este principală a creșterii
economiei informale, modelele cu ecuații structurale (modelele cu variabile latente) permit
considerarea unor cauze multiple dar și a unor efecte multiple asupra economiei informale. Modelele
cu ecuații structurale consideră economia informală ca și “variabilă latentă”, relaționată pe de o parte
cu un set de indicatori observabili (ce reflectă modificări în dimensiunea economiei informale) și pe
de altă parte cu un set de variabile cauzale observabile considerate a fi cei mai importanți determinanți
ai activității economice neraportate (Dell’Anno, 2003).
Cum dimensiunea economiei informale este necunoscută, o abordare bazată pe variabile
latente este aplicată. În acest context, un tip special de modele cu variabile latente este modelul
MIMIC (Cauze Multiple, Indicatori Multipli), ce este construit pe teoria statistică a variabilelor
neobservate.
Principiul de bază al acestui tip de model cu ecuații structurale rezidă în compararea matricei
de convarianță a eșantionului (a variabilelor observabile) cu o structura parametrică imposă asupra
acestei matrice de un model ipotetic. Utilizând informațiile din matricea de covarianță a variabilelor
observabile, variabila latentă este într-o primă etaă relaționată cu variabilele observabile în cadrul
unui model factor analitic ce poartă numele de model de măsurare. În a doua etapă, relațiile dintre
variabilele observabile și variabila latentă sunt specificate cu ajutorul unui model structural. Astfel,
modelul MIMIC este o specificare simultană a două modele: structural și de măsurare.
În acest sens, este foarte important a se menționa faptul că modelul MIMIC testează
consistența teoriei structurale utilizând datele și astfel este o tehnică confirmatorie, mai degrabă decât
49
una exploratorie (Schneider și Buehn, 2013). Astfel, teoria economică este testată examinând
consistența datelor reale cu relațiile ipotetice dintre variabila latentă și variabilele observabile
(măsurabile)8.
În general, o analiză factorială confirmatorie are două obiective: să estimeze parametrii
(coeficienții și varianțele) și să evalueze gradul de justare al modelului. În cazul analizei dimensiunii
economiei informale aceste două obiective înseamnă estimarea relației dintre un set de variabile
observabile, divizate în cauze și indicatori și economia informală (variabilă latentă) și să testeze dacă
teoria sau ipotezele derivate ajustează datele.
Ideea aplicării modelului MIMIC este de a examnia relațiile dintre variabila latentă (economia
informală) și variabilele observabile în termeni ai relațiilor unui set de variabile observabile utilizând
informații din matricea lor de covarianță. Principalul avantaj este faptul că ia în calcul determinanți
multipli (cauze) și efecte multiple (indicatori).
O abordare factorială este utilizată a măsura dimensiunea economiei informale ca o variabilă
latentă de-a lungul timpului. Coeficienții necunoscuți sunt estimați într-un set de ecuații structurale.
Secțiunea dedicată descrierii matematice a modelului MIMIC urmează studiile lui (Buhn și
Schneider, 2008; Schneider și Buehn 2013; Schneider et al.(2010)), Dell’Anno(2003),
Dell’Anno(2007), Dell’Anno(2008), Dell’Anno și Schneider (2009).
Modelul MIMIC este format din două părți: modelul structural și cel de măsurare. Modelul
structural este dat de relația:
ttt x (1.9)
unde: ),......,(' 21 qxxxx vectorul cauzelor exogene observabile de dimensiune ( q1 );
),.....,(' 21 q vectorul coeficienţilor în modelul structural ce descrie relaţiile cauzale dintre
variabila latentă şi posibilele sale cauze de dimensiune )1( q . Astfel, variabila latentă ( ) este
determinată de set de cauze exogene. Cum cauzele explică doar parțial variabila latentă, t , eroarea
t reprezintă componenta neexplicată.
Varianţa erorilor t este notată cu şi matricea de covarianţă a cauzelor tx de dimensiune
).( qq este notată cu .
8 Long(1983) explica faptul că într-o analiză factorială exploratorie un model nu este specifică în avans, dincolo de
specificarea numărului de variabile latente (factori) și a variabilelor observate, cercetătorul nu specifică nici o structură
a modelului. Aceasta înseamnă că se presupune că toți factorii sunt corelați, toate variabilele observabile sunt influențate
direct de toți factorii și toate erorile de măsurare sunt necorelate între ele. Lovindu-se de modele cu un grad de ajustare
slab, cercetatorii ce folosc modelul MIMIC modifică de multe ori modelele lor într-un mod exploratoriu în vederea
îmbunătățirii ajustării. Astfel, cele mai multe aplicații se încadrează între cele două cazuri extreme de analiza factorială
exploratorie(structura modelului nu este specificată) și confirmatorie (structură specificată ex-ante).
50
În modelul de măsurare, variabila latentă t determină un vector p )',....,(' 21 ptttt yyyy ai
indicatorilor, variabile observabile ce reflectă activitățile economice informale și un vector p al
erorilor
),.......,(' 21 ptttt vectorul erorilor de măsurare de dimensiune ).1( p
Ecuația de măsurare este dată de relația:
ttty (1.10)
unde: ),......,(' 21 p este vectorul coeficienţilor în modelul de măsurare de dimensiune
)1( p , care exprimă cu cât se modifică respectivul indicator la o modificare cu o unitate a variabilei
latente. Ca şi cauzele modelului MIMIC. Matricea de covarianţă a erorilor de măsurare t de
dimensiune )( pp se notează cu .
În cadrul modelului MIMIC se face ipoteza că variabilele (cauze și indicatori) sunt măsurate
ca abateri faţă de mediile lor (variabile centralizate) şi astfel termenul rezidual nu este corelat cu
cauzele (Buehn și Schneider, 2008):
0)()()( ttt ExEE şi 0)'()'( tttt xExE
0)()( tt EyE (1.11)
51
Substituind ecuaţia (1.10) în ecuaţia (1.9), obţinem o formă redusă care exprimă relaţia dintre
variabilele observate tx şi indicatorii ty :
ttt zxy ' (1.12)
unde: '' este matricea coeficienţilor formei reduse de dimensiune )( pq şi are rangul
1 exprimat în termenii elementelor q şi p ale si ; tttz este vectorul erorilor formei reduse;
acesta este vectorul combinațiilor liniare ale erorilor (zgomot alb) , din modelul structural și de
măsurare de dimensiune 1( p ), ),0( z .
Matricea de covarianță implicită a modelului este:
]))([()cov( Ez (1.13)
Identificarea și estimarea modelului necesită normalizarea unui element al vectorului cu o
valoare stabilită aprioric (Bollen, 1989).
Ecuațiile (1.9)-(1.10) ne permit determinarea matricei de covarianță a modelului MIMIC
(Buhn și Schneider, 2008; Schneider și Buehn 2013; Schneider et al.(2010)):
(1.14)
Dacă modelul ipotetic este corect și se cunosc parametrii, matricea de covarianță a populației
va fi reprodusă în mod exact de estimarea modelului, ).( Obiectivul major al procedurii de
estimare este acela de a estima parametrii și covarianțele ce produc o estimație a )( , )ˆ(ˆ ,
care să fie pe cât posibil cât mai apropiată de matricea de covarianţă a eșantionului( a cauzelor și
indicatorilor modelului). Funcția care măsoară cât de aproape este de matricea de covarianță a
eșantionului S poartă denumirea de funcția de ajutare.
Cea mai utilizată funcție de ajustare în cadrul modelelor cu ecuații structurale a fost funcția
de verosimilitate maximă.
O chestiune destul de importantă în cadrul modelelor MIMIC este cea legată de verificarea
normalității multivariate. Pentru aceasta se poate utiliza testul Mardia. Pasul de plecare este
investigarea normalității univariate ce nu asigură neapărat îndeplinirea și normalității multivariate.
Metoda verosimilității maxime este destul de rezistentă la diferitele încălcări ale iptotezei de
normalitate multivariată oferind rezultate relativ robuste dacă seriile nu sunt departe de distribuția
normală multivariată. Se recomandă atunci când normalitatea multivariată este încălcată, utilizarea
unui alt estimator, ce păstrează eficienţa asimptotică și anume metoda WLS (Weighted Least Squares)
sau RML (Robust Maximum Likelihood)-în cazul datelor continue și a existenței unui eșantion de
volum redus.
'
'')'()(
52
Este important de menționat faptul că modelul MIMIC produce doar estimații relative ale
economiei informale și este nevoie de o procedură de calibrare pentru a putea determina valorile
absolute ale dimensiunii economiei informale. Dell’Anno și Schneider (2009) evidențiază patru
strategii diferite de calibrare pentru a converti indicele economiei informale în valori absolute.
Așa cum Schneider și Buehn (2013) menționau este important să nu pierdem din vedere faptul
că nu există o metoda dominanta de estimare a economiei informale, insa are sens estimarea acesteia
prin diferite metode astfel fenomenul poate fi privit din unghiuri diferite.
O analiză detaliată a acestor avantaje și dezavantaje se regăsește în Dell’Anno și Schneider
(2009). Printre cele mai importante critici aduse modelului MIMIC se pot menționa: sensul variabilei
latente, instabilitatea coeficienților privind modificările în dimensiunea eşantionului sau la
specificările alternative ale modelului, implementarea procedurii de calibrare și senzitivitatea la
valoarea exogenă a economiei informale, ambiguitatea în ceea ce privește alegerea variabilelor care
să fie incluse în model ca și cauze sau indicatori.
Schneider, Buehn și Montenegro (2010) atrag atenția cu privire la problema identificării
variabilelor cauză vs. variabilelor indicator, menționând faptul că nu există o separare clară între
variabilele cauzale care influențează în mod direct economia informală și variabilele indicator, în care
activitățile economiei informale sunt reflectate și propun ca și criteriu de selecție criteriul
omogenității9 țărilor analizate.
1.2.4. Metoda forței de muncă
Metoda discrepanței dintre forța de muncă oficială și cea reală pornește de la ipoteza potrivit
căreia o scădere în rata de participare a forței de muncă din economia oficială ar putea indica o creștere
a activității în economia informală (Schneider si Buehn, 2013). Însă, aceste diferențe în rate de
participare pot avea și au alte cauze, acesta fiind una dintre limitările metodei. De asemenea oamenii
pot munci în economia informală și să aibe simultan și un job în economia oficială și tocmai de aceea
estimațiile obținute prin această metodă oferă o imagine slabă asupra magnitudinii și dezvoltării
economiei informale.
9 Atunci când economia este în recesiune cu un nivel ridicat al șomajului, oamenii au un stimulent foarte puternic de a
lucra în economia informală și acest lucru poate fi înterpretat ca o posibilă cauză a economiei informale, dar PIB-ul per
capita și alte măsuri sunt utilizate ca și variabile indicator în care activitățile economiei informale sunt reflectate. Astfel
există un grad destul de mare de arbitraritate în alegerea anumitor variabile ca și cauze sau indicatori. Schneider et
al.(2010) au propus ca și criteriu de selecție criteriul omogenității țărilor analizate. Astfel au considerat PIB-ul per
capita ca și variabila cauzală în specificațiile cu un eșantion relativ eterogen(țările în curs de dezvoltare) și a utilizat
rata de creștere a PIB-ului per capita ca și variabilă indicator pentru țările în curs de dezvoltare și în tranziție. Având în
vedere faptul că țările OECD sunt relativ omogene, a fost utilizat PIB-ul per capita ca și variabilă indicator.
53
Metoda a fost aplicată de Crnkovic-Pozaic (1999) și Svec (2009) pentru Croația, Nastav şi
Bojnec (2007) pentru Slovenia. Metoda are ca și punct de plecare diferențele dintre forțea de muncă
reală și cea oficială (înregistrată). Pe de o parte, Ancheta Forței de Muncă în Gospodării (LFS)
evidențiază forța de muncă reală și pe de altă parte Agențiile de Ocupare ale Forței de Muncă
(ANOFM) sau Institutul de Statistică (INS) furnizează informații despre forța de muncă oficială din
piață. Altfel spus, discrepanța dintre forța de muncă reală și cea oficială poate fi aproximată prin
ocuparea reală și cea înregistrată.
Pentru a putea obține o estimație finală a economiei informale ca % din PIB, pasul următor ar
fi obținerea unor evidențe statistice cu privire la productivitatea acestor persoane.
Printre limitările metodei putem menționa: imposibilitatea obținerii unor estimații ale
productivității în sectorul neoficial, presupunerea cum că toți șomerii ar lucra full-tine în economia
informală și că nimeni din economia oficială nu participă măcar part-time în economia informală,
problema subraportării datelor atât în anchetă cît și în datele oficiale.
În ceea ce privește productivitatea muncitorilor din economia informală, Isachsen și Strom
(1985) distingeau între lucrători ce au fost concediați și cei care au mers voluntar în sectorul informal,
argumentând faptul că productivitățile celor două grupuri diferă. Cum în economia informală, plata
se face în funcție de productivitate, este de asteptat ca cei mai productivi să meargă în subteran. Dar,
însă pe de altă parte, cei care au fost concediați sunt de obicei muncitori cu o productivitate scăzută
și aceasta va duce la scăderea productivității și în informal. Astfel au fost creionate trei scenarii de
productivitate:
• În primul, se consideră aceeiași productivitate în ambele sectoare;
• În cel de-al doilea, se consideră că productivitatea din economia informală este cu 10%
mai mică decât cea din economia oficială;
• În ultimul, se consideră că economia informală este cu 10% mai productivă decât
economia oficială.
Secțiunea dedicată prezentării metodei urmează etapizarea lui Crnković-Pozaić (1997).
54
În prima etapă se calculează populația activă de facto10:
(2.9)
În cea de-a doua etapă, rata de activitate se determină fie ca pondere a populației active în
populația în vârstă de muncă, fie ca pondere a populației active în populația totală.
În cea de-a treia etapă, “rata de activitate zero” calculată în oricare din variantele anterioare
este considerată a fi rata de activitate a perioadei de referință.
Populația activă ipotetică pentru o perioada t - hypothetically active population - se determină
înmulțind rata de activitate zero cu populația totală din anul t.
În a patra etapă, se determină numărul persoanelor ocupate în economia informală:
(2.10)
Populația activă de facto ar trebui să aibă un nivel mai scăzut, iar diferența dintre populația
activă ipotetică și cea de facto poate fi o măsură a numărului persoanelor ce lucrează în economia
informală.
1.5. Estimări ale economiei informale a României
Estimări cu privire la dimensiunea economiei informale au fost realizate atât la nivel național
cât și internațional. În tabelul 1.3. sunt prezentate rezultate empirice ale principalelor studii naționale
cât și internaționale utilizând diferite metode de estimare. În ciuda rezultatelor contradictorii, cât mai
multe estimații ale informalității pot contura o imagine de ansamblu asupra economiei informale
privită din puncte de vedere diferite, de vreme ce acestea încearcă să aproximeze aceeiași variabilă
latentă.
Dacă potrivit Institutului Național de Statistică, activitatea informală reprezintă între 14.3%
și 23.5% din PIB-ul oficial, Schneider et al.(2010) consideră că aceasta atinge pragul de 30% în 2010,
și înregistrează un trend ușor descendent pentru ultimii ani, înregistrând valoarea de 28% din PIB-ul
oficial la finele anului 2014.
10 de facto active population
Ponderea persoanelor ocupate în economia informală = (populația activă ipotetică
– populația activă de facto) / populația activă de facto
Populația ocupată + numărul de șomeri = forța de muncă (oferta de muncă,
populația în vârstă de muncă, populația activă de facto)
55
Tabel 1.3. Estimări ale dimensiunii economiei informale a României
Autori Metode estimare Perioada
Dimensiuea economiei
informale
(% din PIB-ul oficial)
Albu
(2003, 2008, 2010, 2011)
Metoda decalajelor
dintre venituri și
cheltuieli
1995-2007
18.2%(1995),
21.7%(2000),
14.6%(2007).
Institutul Național
de Statistică
Metoda inputurilor
forței de muncă
2003-2010
14.3%(2003),
14.5%(2004)
16.6%(2005),
19.2%(2006),
20.0%(2007),
19.6%(2008),
21.3%(2009),
23.5%(2010).
Johnson et al. (1997, 1998) Metoda consumului de
electricitate 1990-1995
18%(1989/1990),
26%(1990/93),
28.3%(1994/95).
Lacko (1999) Metoda consumului de
electricitate 1990-1995
20.9%(1989/90),
29%(1990/93),
31.3%(1994/95).
Schneider, Buehn and
Montenegro (2010) Modelul MIMIC 1999-2007
34.3%(1999),
33.5%(2002),
31.7%(2005),
30.2%(2007).
Schneider and Buehn (2012,
2013) Modelul MIMIC 1999-2010
34.3%(1999),
33.5%(2002),
31.7%(2005),
30.8%(2007),
31.5%(2008),
30.0%(2009),
30.9%(2010).
Schneider, Buehn and
Montenegro (2010),
Schneider (2013, 2014)
Modelul MIMIC
și metoda cererii
de lichidități
2000-2014
34.4%(2000),
33.5%(2002),
32.2%(2005),
30.2%(2007),
29.4%(2008),
29.8%(2010),
29.1%(2012),
28.4%(2013),
28.1%(2014).
Alexandru and Dobre (2008,
2009, 2010, 2011, 2014,
2015)
Metoda cererii
de lichidități
Modele VECM
Modele ARDL
Metoda raportului
numerar-depozite
2000-2010
2000-2010
2000-2014
38%(2000)
33.6%(2005)
32.1%(2008)
31.6%(2010)
45%(2000)
39.8%(2005)
38.1%(2008)
37.5%(2010)
14.8%(2000)
10.7%(2005)
9.3%(2010)
13.2%(2013)
12.6%(2014)
56
CAPITOLUL II. ESTIMAREA DIMENSIUNII ECONOMIEI INFORMALE
A ROMÂNIEI
Reducerea dimensiunii economiei informale a reprezentat un obiectiv politic important al
țărilor OECD în ultimele decenii. Este de notorietate faptul că economia informală este dificil de
cuantificat și că nu exită cea mai bună metodă de estimare a dimensiunii economiei informale, însă
are sens aplicarea cît mai multor dintre aceste metode deoarece astfel se poate contura o imagine de
ansamblu asupra fenomenului privit din puncte de vedere diferite.
De asemenea, nu este de neglijat faptul că prezența economiei informale poate distorsiona
variabilele macroeconomice importante (baza de impozitare, nivelul șomajului, rata de creștere economică)
utilizate cel mai adesea pentru a evalua starea economiei naționale.
Obiectivul principal al capitolului rezidă în conturarea unei imagini de ansamblu asupra
dimensiunii și dezvoltării economiei informale în România, utilizând diferite metode de estimare
complementare ce oferă perspective ale fenomenului din diverse unghiuri.
Utilizarea mai multe metode este considerata a fi esentiala, datorita faptului ca fiecare
surprinde fenomenul din perspective diferite. Aceasta abordare integrata ne permite conturarea
imaginii de ansamblu cu privire la dinamica fenomenului analizat.
Pentru estimarea dimensiunii economiei informale a României vor fi utilizate: metoda cererii
de lichidități și metoda raportului numerar-depozite ca și metode monetare, metoda forței de muncă
dar și o abordare bazate pe variabile latente (modele cu ecuații structurale).
Odate obținute diverse estimări ale economiei informale exprimate ca % din PIB-ul oficial, se
realizează comparații între diferitele rezultate, mergând pe ipoteza potrivit căreia cât mai multe
estimații ale informalității pot contura o imagine de ansamblu asupra economiei informale privită din
puncte de vedere diferite, de vreme ce acestea încearcă să aproximeze aceeiași variabilă latentă.
Plecând de la acest punct de vedere se construiește un indice agregat (compozit) al economiei
informale, menit să surprindă complexitatea fenomenului analizat.
Însă, având în vedere natura și caracterul ocult al fenomenului analizat, dar și limitările
metodelor, o cuantificare exactă a activităților economice din economia infomală este aproape
imposibil a se realiza și prin urmare orice inferență empirică sau teoretică bazată pe astfel de rezultate
trebuie să fie considerată întotdeauna o aproximare și tratată în consecință corespunzător.
57
2.1. Metoda cererii de lichidități
2.1.1. Datele și metodologia de estimare
Metoda cererii de lichidități se fundamentează pe ipoteza utilizarii numerarului în tranzacțiile
neoficiale, acesta având avantajul faptului că nu lasă urme depistabile de autorități.
In cadrul studiului a fost cosniderata perioada 2000Q1-2014Q4, datele fiind colectate
utilizand buletinele lunare ale Băncii Naționale a României 2000-2014, baza de date Tempo a
Institutului Național de Statistică și bazele de date trimestriale ale Eurostat-ului și Fondului Monetar
Înternațional. Descrierea detaliată a variabilelor și a surselor acestora este prezentată în anexa 1.
În cadrul metodei cererii de lichidități, este imporant modul în care alegem să raportăm
numerarul în circulație. Spiro (1996) argumenta faptul că raportarea la masa monetară intermediară
2M propusă de Tanzi nu este recomandabilă, având în vedere aceasta include depozitele la termen
(depozitele de economii) ce sunt specifice mai mult unei acumulări pe termen lung, spre deosebire de
numerar ce este utilizat prepondent în tranzacții. Schneider și Enste, 2000, Ögunç și Yilmaz, 2000,
Brambilla, și Cazzavillan, 2009 propun utilizarea numerarului în circulație exprimat în termeni reali
sau a numerarului per capita în termeni reali. În cadrul studiului a fost adoptată deflaționarea seriilor
cu ajutorul deflatorului PIB.
Cu excepția ratei a dobânzii, a ratei inflației și a numerarului în circulație în afara sistemului
bancar, seriile au fost ajustate sezonier utilizând metoda Census X-13. Datele au fost exprimate în
formă logaritmică11.
Pornind de la modelul lui Cagan (1958), Tanzi (1983), Ahumada (2000), Alm și Embaye
(2013), Brambilla și Cazzavillan (2009), Hernandez (2011) se pleacă de la următorul model de bază:
(2.1)
unde:
ln(𝐶𝑡) este logaritmul natural al numerarului în circulație în afara sistemului bancar exprimat
în termeni reali; ln(1 + 𝐹) este logaritmul natural al (1+veniturile fiscale)/PIB; 𝑙𝑛𝑌𝑡 este logaritmul
natural al PIB-ului real; ln(1 + 𝜋) este logaritmul natural al (1+rata inflației); R reprezintă rata
nominală a dobânzii la depozite; urb_empl este rata de ocupare din mediul urban.
11
Exprimarea datelor în logaritmi naturali poate reduce problema heteroscedasticității comprimând scala în care
variabilele sunt măsurate, reducând astfel o diferență de zece ori dintre două valori la o diferență dublă (Gujarati, 2003).
ln(𝐶𝑡) = 𝑎 + 𝛼 ∙ ln(1 + 𝐹𝑡) + 𝛽 ∙ 𝑙𝑛𝑌𝑡 + 𝛾1 ∙ ln(1 + 𝜋𝑡) + 𝛾2 ∙ 𝑅𝑡 + 𝛾3 ∙ 𝑈𝑟𝑏_𝑒𝑚𝑝𝑙𝑡 + 𝜀𝑡
58
Pornind de la acest model, au fost propuse mai multe modele cererii de lichidități12, modele
înlocuind anumite variabile sau adăugând altele.
Forma generală a modelului va fi:
(2.2)
unde: ln(𝐶𝑡) este vectorul valorilor logaritmate ale variabilei dependente, X este matricea
variabilelor exogene formată din factori de evaziune fiscală și de non-evaziune fiscală, iar 𝛽 vectorul
coeficienților și 𝜀 este vectorul erorilor.
În categoria altor variabile proxy pentru numerarul în circulație au fost considerate și
capitaC _ logaritmul natural al numerarului în circulație în afara sistemului bancar exprimat în
termeni reali per capita; 1M
C logaritmul natural al numerarului din exteriorul băncilor raportat la 1M
; 2M
Clogaritmul natural al numerarului din exteriorul băncilor raportat la 2M .
Ca și potențiale alte variabile independente ce pot fi considerate în cadrul modelelor cererii
de lichidități menționez: logaritmul natural al PIB-ului real per capita sau '
dY logaritmul natural
al venitului real disponibil calculat (PIB în prețuri curente-taxe)/deflator PIB; Rr rata reală a dobânzii
la depozite; WS logaritmul natural al salariilor/PIB; Gov logaritmul natural al cheltuielilor pentru
consumul final al administrațiilor publice/PIB; indicele eficacității guvernamentale; indicele calității
reglementărilor; indicele calității legislației; indicele aplicării legislației. O prezentare detaliată a
tuturor acestor variabile este realizată în cadrul anexei 1.
Un prim important factor considerat în cadrul modelelor cererii de lichidități este rata
fiscalității, despre care se așteaptă să aibă un impact pozitiv asupra cererii de lichidități. De vreme ce
numerarul oferă anonimatul, indivizii care doresc să eludeze taxele vor utiliza mai mult numerarul și
mai puțin depozitele overnight. O rata a fiscalității mai mare crește câștigul obținut din evaziunea
fiscală și astfel va crește și cererea de lichidități. De asemenea impactul pozitiv al taxelor asupra
cererii de lichidități a fost interpretat de Tanzi astfel: dacă nivelul de impozitare crește, agenții
ecoonomici vor fi încurajați să se angajeze în activități menite să eludeze statul, care sunt facilitate
de utilizarea numerarului datorită carcaterului său anonim și astfel cererea de lichidități va crește.
O componentă fiscală alternativă la utilizarea ratei fiscalității o reprezintă consumul
guvernamental exprimată ca % din PIB și ideea rezidă în a compara estimații ale magnitudinii
12 Modelele reprezintă o log-liniarizare (o liniarizare prin logaritmare) a ecuației din capitolul anterior.
pcY
ln(𝐶𝑡) = 𝛽 ∑ 𝑋𝑖𝑡 + 𝜀𝑡
59
tranzacțiilor informale, derivate in utilizarea excesivă a umerarului utilizând două variabile fiscale
diferite (Hernandez, 2013). Un semn pozitiv al acestui coeficient va susține ipoteza potrivit căreia prezența
statului și creșterea reglementărilor oferă un stimulent de operă în economia neoficială.
Inflația este un alt potențial factor important care a fost omis din studiile ce tratează cererea
de lichidități. Când sistemele fiscale nu sunt indexate, inflația mai mare crește contribuațiile fiscale
ale contribuabililor, crescând stimulentele pentru o mai mare evaziune fiscală. Fishburn (1981)
argumentează faptul că inflația poate afecta decizia de a eluda taxele dacă aceasta erodează valoarea
reală a venitului nominal disponibil, ce oferă contribuabililor stimulentul de a eluda și mai mult taxele
pentru a-și restaura puterea de cumpărare. Inflația poate avea un efect negativ asupra cererii de
numerar dacă indivizii substituie numerarul cu activele purtătoare de dobândă pentru a preveni
eroziunea inflaționistă a puterii de cumpărare a avuției lor prin inflație.
Pornind de la observația lui Alm și Embaye (2013), a fost inclusă inflația în cadrul modelelor
ca și factor de evaziune fiscală deoarece inflația este un instrument de impozitare pe care multe
guverne îl folosesc pentru a compensa veniturile fiscale pe care nu le pot colecta din cauza evaziunii
fiscale; din moment ce ponderea veniturilor fiscale în PIB este o măsură imperfectă a ratei de
impozitare efective impusă de guvern, din cauza evaziunii fiscale, rata inflației poate transmite
informații cu privire la rata de impozitare efectivă. Multe țări în curs de dezvoltare au o ponderea mai
mică a veniturilor fiscale în PIB, nu pentru că impun rate mai mici de impozitare, dar, ci deoarece
acestea prezintă o evaziune fiscală mai mare. Răspunsul este de a este de a tipări bani pentru a
compensa deficitul, ceea ce duce la creșterea inflației ca un impozit implicit asupra persoanelor fizice
și firme.
Teoria economică sugerează faptul că o creștere în rata inflației va reduce atractivitatea
soldului de bani. Acest efect ar trebui să fie mai pronunțat pentru masa monetară în sens restrâns care
are în mod convețional un randament nominal zero, decât pentru masa monetară în sens mai larg, ce
includ depozitele la termen și cele de economisire, al cărui randament poate fi ajustat pentru a
compensa așteptările inflaționiste.
În mod similar, rata dobânzii reprezintă costul de oportunitate al deținerii banilor mai degrabă
decât a activelor purtătoare de dobândă precum depozitele la termen sau depozitele de economisire.
O mai mare rata a dobânzii va conduce la o mai mică cerere de numerar. În literatura se sugerează
utilizarea ratei dobânzii pe termen scurt (60zile sau 90 zile) ce reprezintă cel mai apropiat substitut
pentru numerar, deoarece poate influența decizia de a ține active sub forma de numerar sau nu. Ratele
dobânzilor pe termen lung nu influențează cantitatea cerută de numerar.
Venitul real este unul dintre cei mai importanți determinanți ai cererii reală de numerar. Astfel
că dacă venitul crește, mai mulți bani sunt necesari pentru a face tranzacții și astfel există o relație
pozitivă între venit și cererea de bani. Un venit per capita mai mare se așteaptă însă să scadă raportul
60
numerar depozite, deoarece depozitele la cerere sunt active superioare în comparație cu numerarul.
Dezvoltarea economică a unei țări (cuantificată prin PIB-ul per capita) va conduce la o utilizare mai
redusă a numerarului și la o creștere a utilizării cecurilor (Alm și Embaye, 2013)
Cagan (1958) sugera posibilitatea considerării gradului de urbanizare un determinant potențial
al raportului numerar-depozite. Urbanizarea forțează oamenii să tranzacționeze în locuri necunoscute
și astfel se reduce utilizarea cecurilor și creșterea utilizării numerarului.Oricum utilizarea cecurilor
este mai mică în mediul rural în comparație cu orașele, însă efectul gradului de urbanizare asupra
cererii de lichidități este ambiguu. Deoarece gradul de urbanizare măsurat ca și procent al populației
ce locuiesc în mediul urban nu este o serie disponibilă trimestrial, a fost considerată rata de ocupare
din mediul urban ca și variabilă proxy pentru gradul de urbanizare.
În cadrul modelului au fost incluși o serie de indici ce țin de domeniul legislativ și instituțional:
indicele eficacității guvernamentale; indicele calității reglementărilor; indicele calității legislației;
indicele aplicării legislației. Atunci când contribuabilii plănuiesc să subraporteze venitul, este foarte
probabil că aceștia să ia în calcul eficiența sau puterea birocrației în lupta împotriva evaziunii fiscale.
Într-o administrație fiscală coruptă, ar fi destul de ușor a scape de evaziune, chiar și în momentul
depistării, dacă se mituiește inspectorul fiscal. Astfel indicii ai calității instituționale și legislative pot
fi proxy pentru nivelul de eficiență a administrației fiscale (Alm și Embaye, 2013).
De asemenea, a fost inclusă în analiză o variabilă dummy, construită astfel încât să poată
surprinde efectele crizei economice. Astfel aceasta ia valoarea 1 pentru perioada 2008Q3-2011Q4 și
0 altfel.
Referitor la semnul variabilelor, se așteaptă un impact pozitiv asupra cererii de lichidități din
partea venitului, taxelor13, salariilor, consumului guvernamental, inflației, gradului de urbanizare și
un efect negativ din partea ratei dobânzii, a indicilor calității instituționale și legislative dar și a
variabilei dummy.
Pentru a determina dimensiunea economiei informale, ne vom folosi de estimațiile ecuației
(2.1) astfel: în prima etapă, vom calcula valoarea estimată a cererii de lichidități (suma numerarului
din economie (atât oficial cât și informal)) luând în calcul toți factorii (de evaziune fiscală și non-
fiscală) și aceasta va fi notată cu C*. Având estimațiile parametrilor determinate, în a doua etapă,
vom calcula valoarea estimată a cererii de lichidități (C**) necesară doar pentru tranzacții formale
sub ipoteza unui nivel mult redus al evaziunii fiscale, setând rata fiscalității și rata inflației chiar sub
13 Se presupune că o creștere a poverii fiscale va conduce la o sporire a activităților informale ce necesită un nivel mai
ridicat al cererii de lichidități, deci impactul așteptat este unul pozitiv. Potrivit lui Tanzi, impactul pozitiv al taxelor
asupra cererii de lichidități poate fi interpretat astfel: cel mai probabil daca nivelul taxelor va spori, acesta va conduce
la o crestere a evaziunii fiscale ce are in spate utilizarea numerarului.
61
minimul lor istoric14. În a treia etapă, se scade C** din C* și se determină stocul de numerar atribuit
evaziunii fiscale. În a patra etapă, se multiplică acest stoc de numerar cu viteza de rotație a banilor
(care se consideră a fi egală cu cea din economia oficială) și se determină mărimea absolută a venitului
determinat de acest stock de numerar ilegal. În etapa finală, se împarte acest venit informal la PIB
pentru a exprima economia informală ca % din economia oficială.
Staționaritatea variabilelor endogene și exogene utilizate în estimarea ecuației (2.1) a fost
verificată utilizând testele de rădăcină unitate (ADF și PP). După identificarea ordinului de integrare
al variabilelor și stabilirea faptului că toate sunt integrate de același ordin, testul de cointegrare
multivariată Johansen a fost aplicat pentru a verifica dacă există o relație de echilibru între variabilele
modelului sau cu alte cuvinte de a depista dacă variabilele sunt cointegrate. Dacă variabilele se
dovedesc a nu fi cointegrate atunci modelul VAR va fi estimat, altfel va fi estimat un model de tip
VECM.
Modelul cererii delichidități al lui Cagan nu este bazat pe o structura dinamică. De-a lungul
ultimilor 20 de ani, mai multe reprezentări ale cererii de lichidități au fost dezvoltate pentru a lua în
calcul proprietăți ale seriilor de timp care sunt fie integrate fie putenic persistente. De la „ajustarea
parțială” la “corecția echilibrului”, aceste modele dinamice admit două tipuri de estimații: one pe
termen lung și o alta pe termen scurt. Ahumada (2000) argumentează faptul că estimațiile pe termen
lung sunt preferabile celor pe termen scurt care includ variabila dependentă cu lag pentru a obține
dimensiunea economiei informale. În cadrul modelelor pe termen scurt, reapare problema condiției
inițiale, fiind necesare valori anterioare ale economiei informale pentru a putea determina
dimensiunea economiei informale.
Utilizand estimațiile obținute, au fost aplicate instrumente de cuantificare a interactiunilor
dintre variabile-IRF (impuls response function) si VD (variance decomposition). O analiză detaliată a
tehnicilor econometrice utilizate se regăsește în Davidescu (2014a).
2.1.2. Rezultate empirice
Analizând evoluția numerarul în circulația în afara sistemului bancar, a depozitelor la vedere
dar si a cvasibanilor în termeni reali, se poate constata faptul că numerarul în circulație a avut o
tendință ascendentă pe întreaga perioadă 2000-2014, însă inferioară depozitele la vedere ce
marchează o creștere puternică continuă până în anul 2008. După acest an, acestea manifestă un declin
abrupt odată cu apariției crizei economice.
14 Mai multe studii setează această valoare la 0, deși această ipoteză este cel mai probabil puțin credibilă în
practică(Hernandez, 2011).
Deoarece variabila fiscală și rata inflației au valori ce se apropie de 0, ln(1 + 𝐹𝑡) ș𝑖 ln (1 + 𝜋) explică transformarea
realizată astfel încât termenul logaritmat să se apropie de asemenea de 0.
62
Cash-ul din economie a înregistrat creşteri anuale de două cifre în ultimul deceniu, cu doar
câteva excepţii în perioada de criză, astfel că faţă de nivelul din 2004 numerarul aflat în circulaţie
este de şase ori mai mare. Nivelul banilor existenţi în economie a crescut accelerat între anii 2004 şi
2007, perioada de boom a economiei, când şi activitatea de creditare creştea spectaculos.
Cash-ul din economie este greu de controlat şi facilitează dezvoltarea economiei subterane,
iar creşterea acestuia vine în condiţiile în care plăţile cu cardul rămân la un nivel redus faţă de alte
ţări europene în pofida unor creşteri de două cifre în ultimii ani.
Și cvasibanii manifestă o tendință crescătoare de evoluție până la mijlocul lui 2007, după care
urmează o perioadă de scădere puternică, pentru ca începând cu anul 2009 seria se revină pe un trend
ușor crescător. O prezentare detaliată a evoluției numerarului în circulație și a depozitelor la vedere
este realizată în cadrul metodei raportului numerar-depozite la vedere.
Sursa: Buletinele BNR, 2000-2014
Fig.2.1. Evoluția componentelor masei monetare intermediare ( 2M ) în perioada 2000-2014
Deoarece seriile de date păreau a prezenta caracteristici de non-staționaritate, seriile au fost
testate cu testele de rădăcină unitate Augmented Dickey-Fuller și Phillipps-Perron. A fost utilizat
criteriul SBC pentru a alege numărul maxim de laguri ce asigură eliminarea autocorelării reziduurilor.
Rezultatele empirice ale testelor de rădăcină unitate, prezentate în anexa 2, relevă faptul că seriile
sunt nestaționare în nivel și pentru a dobândi staționaritatea se impune calculul diferențelor de ordinul
1. Astfel putem afirma că avem de-a face cu serii integrate de ordin 1, care au devenit stationare după
prima diferențiere. Rezultatele testului ADF ( T&C și C) sugerau în cazul ratei inflației, ratei
0
10000
20000
30000
40000
50000
60000
70000
80000
90000
mil.
RO
N, 2
00
5=1
00
numerarul in circulatie depozitele la vedere cvasibanii
63
fiscalității și consumului guvernamental că seriile sunt staționare, însă în cazul modelului cel mai
restrictiv această ipoteză nu se verifică, astfel că le putem considera integrate de ordin 1.
De vreme ce variabilele sunt toate integrate de același ordin I (1), metoda cointegrării
multivariate a lui Johansen este aplicată pentru a determina dacă variabilele sunt cointegrate sau nu.
Primul pas în metoda Johansen este determinarea lagului optim și pentru aceasta este estimat
un model VAR pe seriile originale (nediferențiate) ce trebuie să verifice condiția de stabilitate și
ipotezele reziduurilor modelului. Pe baza criteriilor informaționale AIC și SBC, lagul optim al
modelelor a fost identificat a fi 3.
Aplicând principiul lui Pantula pentru identificarea tipul de restricții15 legate de intercept și
trend ce trebuiesc incluse în modelele VECM, rezultatele au evidențiat cazul al doilea (cu termen
liber și fără trend în relația de cointegrare (CE) și fără termen liber în VAR) pentru toate modelele
analizate. Rezultatele empirice ale testului Johasen au evidențiat pentru toate modelele analizate
prezența a cel puțin unei relații de echilibru pe termen lung între variabile la un nivel de semnificație
de 5%.
Astfel odată verificată existența relației de cointegrare între variabilele modelelor, se va aplica
vectorul de corecție a erorilor, ce permite analiza interacțiunilor dintre variabile atât pe termen lung
cât și pe termen scurt, spre deosebire de VAR ce oferă doar o analiză pe termen scurt. Rezultatele
empirice ale estimațiilor modelelor VECM sunt prezentate în tabelul 1. Este important de menționat
faptul că am estimat un număr relativ mare de specificații alternative și am decis să avem în tabel
doar o parte din modelele estimate. Au fost estimate și modele în care au fost utilizate ca și variabile
proxy ale numerarului in circulație-numerarul real per capita, raportul C/M1 sau C/M2 însă folosirea
acestora conducea la lipsa de semnificație a variabilei fiscale, de care este nevoie pentru continuarea
demersului științific. De asemenea utilizarea venitului disponibil real conduce la lipsa de semnificație
a variabilei fiscale. Includerea în cadrul diverselor modele a variabilelor ce țin de cadru instituțional
și legislativ-eficiența guvernului, calitatea reglementărilor, calitatea legislației și nivelul de punere în
practică a legislației măresc nejustificat valorile estimațiilor, motiv pentru care au fost excluși din
analize.
Au fost estimate în final șase modele ale cererii de lichidități. Primul model 1M are variabilele
independente semnificative statistic, astfel că outputul real (cuantificat prin PIB), rata fiscalității, rata reală a
dobânzii la depozite și ponderea salariilor în PIB manifestă un impact semnificativ asupra cererii de
lichidități, însă rata fiscalității are o estimație mult prea ridicată. Coeficienții pozitivi ai ratei
15 Din cele 5 tipuri de modele din testul Johansen, modelele 1 și 5 se aplică foarte greu în practică. Ar trebui utilizat cazul
1 numai dacă ştiţi că toate seriile au medie zero. In practică, se utilizează cazul 2 dacă nici una din serii nu pare să aibă
un trend. Pentru serii cu trend se utilizează cazul 3, dacă se consideră că toate trendurile sunt stocastice; dacă se
consideră că unele serii au un trend determinist, se utilizează cazul 4. O prezentare detaliată a mecanismului de alegere
a tipului de restrictii din testul Johansen este prezentat in Daivdescu(2014a).
64
fiscalității și outputului conduc la ideea că o creștere a ratei fiscalității va determina oamenii să își
suplimenteze veniturile în economia ascunsă. Coeficientul ratei dobânzii prezintă semnul negativ
așteptat, reflectând costul de oportunitate tot mai mare al deținerii de lichidități, atunci când rata
dobânzii crește.
Al doilea model, 2M reprezintă o aproximare a modelului original al lui Tanzi, însă doar
coeficientul outputului real are semnul pozitiv așteptat și este semnificativ statistic. În schimb,
atât rata fiscalității, cât și rata dobânzii, deși au semnul așteptat, nu îndeplinesc condiția semnificației
statistice. Variabila ponderea salariilor în PIB nu are nici semnul așteptat și nici semnificația statistică
cerută.
În cadrul modelului 3M , coeficienții variabilelor prezintă semnele așteptate și sunt la limită
semnificativ statistici.
Modelul 4M ce corespunde ecuației (2.1), coeficienții outputului, ratei fiscalității, ratei inflației și
ocupării din mediul urban au un efect pe termen lung pozitiv, în timp ce rata dobânzii manifestă un impact
negativ asupra cererii de lichidități. De asemenea în cadrul modelului a fost inclusă variabilă dummy ce
surprinde impactul crizei economice, subliniind un efect negativ pe termen lung. Toți coeficienții sunt puternic
semnificativi și atribuie ponderi relevante outputului cu un coeficient de 3.08 și taxelor cu un coeficient de
3.33.
În cadrul modelului 5M a fost utilizată sugestia lui Hernandez (2013) și Guissari (1987) de a
folosi consumul guvernamental ca și variabilă fiscală alternativă, însă rezultatele modelului sunt
inferioare modelului anterior. Astfle că outputul real per capita are impactul așteptat pe termen lung
semnificativ statistic, însă consumul guvernamental și rata inflației nu sunt semnificative din punct
de vedere statistic și nu prezintă semnele așteptate.
Performanța ultimului model este mult inferioară modelului 4M , coeficienții ratei inflației și
ratei fiscalității nefiind semnificativi din punct de vedere statistic.
Analiza validității modelului bazată pe testul Fisher relevă faptul că toate modelele sunt
valide, insă performanțele lor sunt diferite.
Analiza seriilor reziduurilor modelelor a evidențiat faptul că erorile sunt homoschedastice și
non-autocorelate până la lagul 4 în cazul tuturor modelelor. În schimb ipoteza de normalitate a
reziduurilor este respectată de majoritatea modelelor, excepție făcând ultimele două modele.
În ceea ce privește procentul varianței totale din variabila dependentă poate fi atribuită acțiunii
simultane a variabilelor exogene, media se situează în jurul pragului de 60%, excepție făcând modelul
.2M
65
Tabelul 2.1. Rezultatele empirice ale modelelor VECM Model
1M 2M 16 3M 4M 5M 6M
Trace Statistic 5% level 2 2 4 5 4 4
Max. eigenvalue
5% level 1 2 1 2 2 2
1tC17
1.00 1.00 1.00 1.00 1.00
12
)( tMC
1.00
1tY 1.14*
(0.49)
0.72*
(0.22)
2.06*
(0.25) 3.08*
(0.30)
1tYpc -12.42*
(0.3.05)
-14.94*
(2.92)
1t 25.67*
(7.00) 35.83*
(7.00)
95.65
(86.21)
48.98
(68.02)
1tTAX
20.23*
(4.76)
3.31
(1.99)
4.89**
(1.66) 3.33*
(1.65)
-31.55
(16.23)
1tRr -5.64*
(1.04)
-0.85
(0.49)
1tR -2.92*
(0.48) -2.78*
(0.48)
-25.52*
(6.93)
-28.57*
(5.53)
1tWS 0.50*
(0.47)
-0.06
(0.34)
1tGov -7.94
(15.55)
𝑼𝒓𝒃_𝒆𝒎𝒑𝒍𝒕 5.30*
(1.09) 1.41*
(0.28)
62.28*
(23.35)
91.00*
(17.52)
Dummy crisis -0.07*
(2.19)
-0.55*
(0.32)
Cons. 8.05
(1.61)
-11.21*
(2.23)
-18.16*
(2.23) -27.11*
(2.70)
80.18*
(18.73)
74.1*
(15.09)
1tECT 18 -0.20*
(0.03)
-0.18*
(0.04)
-0.55*
(0.11) -0.45*
(0.13)
-0.03*
(0.007)
-0.045*
(0.01) 2R 0.62 0.38 0.60 0.63 0.61 0.61
F-stat 7.12* 3.30* 5.76* 5.97* 5.95* 5.18*
Autocorrelation LM test 26.39
[0.38]
30.57
[0.20]
40.03
[0.29] 53.83
[0.29]
47.92
[0.08]
51.5
[0.37]
Normality test 15.05
[0.13]
2.67
[0.98]
8.62
[0.73] 214.19
[0.75]
53.15
[0.00]
450.11
[0.00]
White test 517
[0.11]
478.14
[0.51]
801.53
[0.45] 1218
[0.60]
832.13
[0.19]
1239
[0.43]
AIC -2.86 -4.51 -2.79 -2.89 -2.82 -2.78
SBC -2.28 -3.93 -2.11 -2.38 -2.13 -1.99
Notă: *, ** indică semnificația la nivelul de încredere de 95%, respectiv 90%.
16 Această formă reprezintă modelului inițial propus de Tanzi(1983). 17 Deoarece interesul major este referitor la mișcările în numerarul real, normalizarea logaritmului numerarului real
servește acestui scop. 18
Termenul de corecție a erorilor (error correction term-ECT) trebuie să fie negativ și semnificativ diferit de zero în
termenii testului t-test. Valoarea absolută a ECT poate fi supraunitară (Esso, 2010).
66
Termenul de corecție al erorilor este negativ și semnificativ din punct de vedere statistic în
toate modelele analizate, valoarea lui indicând viteza de convergență către starea de echilibru.
În concluzie, putem afirma faptul că cel mai adecvat model este modelul 4M . Coeficientul
outputului real este pozitiv și semnificativ statistic, astfel că o creștere de 1% a PIB-ului real implică o
creștere a cererii de lichidități pe termen lung de 3.08%. Coeficienții ratei fiscalității , ratei inflației și
al gradului de urbanziare sunt pozitivi și semificativi statistic. Rata dobanzii ca și variabila dummy au
coeficienți negativi semnificativi statistic.
În plus, coeficientul outputului real, al ratei fiscalității și ratei inflației și gradului de urbanziare
indică un efect elastic pozitiv asupra cererii de lichidități, în timp ce rata dobânzii manifestă un efect
elastic negativ asupra cererii de lichidității.
Termenul de corecție al erorilor este semnificativ din punct de vedere statistic și negativ,
valoarea sa, -0.45, evidențiind o rată medie de convergență către starea de echilibru, deviatia fata de
starea de echilibru fiind corectată cu 45% in fiecare trimestru.
2.1.2.1.Dimensiunea economiei informale
Astfel pe baza estimațiilor parametrilor din modelele de corecție a erorilor, se determină
valoarea numerarului total aflat în circulație pe baza ecuației:
ln(𝐶𝑡) ∗ = −27.11 + 3.33 ∙ ln(1 + 𝐹𝑡) + 3.08 ∙ 𝑙𝑛𝑌𝑡 + 35.83 ∙ ln(1 + 𝜋𝑡) − 2.78 ∙ 𝑅𝑡 +1.41 ∙ 𝑈𝑟𝑏_𝑒𝑚𝑝𝑙𝑡 − 0.068 ∙ 𝑑𝑢𝑚𝑚𝑦_𝑐𝑟𝑖𝑠𝑖𝑠𝑡 (2.3)
Acum se poate determina valoarea numerarului utilizat doar în tranzacții formale,
presupunând că nu avem evaziune fiscală, setând nivelul ratei fiscalității imediat sub nivelul
minimului ei19 istoric și al ratei inflației la nivelul său minim, și păstrând toți ceilalți coeficienți
nemodificați pentru a obține ln(𝐶𝑡) ∗ ∗ .
Diferenţa dintre cele două variabile exprimate în valori absolute reprezintă valoarea extra-
numerarului (EC) din economie sau stocul de numerar atribuit evaziunii fiscale.
Mergând pe ipoteza lui Tanzi (1983) ce presupune egalitatea ambele viteze de rotație a banilor
din cele două economii, viteza de circulaţie se determină pe baza relației (2.4.):
vECM
Y
1
(2.4)
Diferenţa dintre 1M şi EC reprezinta banii legali din economie. Pentru a obtine o estimare a
economiei informale, se multiplica banii ilegali cu viteza de rotatie astfel:
ormalYvEC inf (2.5)
19 ln(1 + 𝐹𝑚𝑖𝑛) = ln(1 + 0.307) = 0.268. Rata fiscalității a fost setată la valoarea de 0.265(26.5%).
67
În final, divizând venitul obținut din utilizarea banilor ilegali din economie la produsul intern
brut se obtine economia informala ca % din PIB-ul oficial.
Însă, plecând de la observația lui Ahumada, Alvaredo şi Canavese (2007, 2008) potrivit căreia
estimațiile economiei informale sunt deplasate și contrazic ipoteza egalităţii vitezelor veniturilor din
cele două sectoare (oficial şi neoficial) dacă elasticitatea venitului în raport cu cererea de lichidităţi
nu este unitară.
Cum în cazul nostru, elasticitatea outputului este diferită de 1, se va aplica procedura de
corecție produsă de Ahumada et al.(2007):
1
inf
1
infinf )ˆ
ˆ()(
formal
ormal
formal
ormal
formal
ormal
Y
Y
C
C
Y
Y (2.6)
Fig.2.1.Dimensiunea economiei informale a României-% din PIB-ul oficial
În ceea ce privește evoluția activităților economice informale, putem afirma faptul că acestea
manifestă un trend descendent până la începutul anului 2009. În anul următor se constată o schimbare
de trend, astfel că se încadrează pe un trend ușor ascendent. Începând cu anul 2011, se constată un
trend ușor descendent al dimensiunii economiei informale în România.
Rezultatele empirice obținute se subscriu celor mai recente studii empirice în domeniu. Astfel
Schneider et al. (2010) și Schneider (2013) estimează dimensiunea economiei informale a României
utilizând metoda cererii de lichidități și modelul MIMIC evidențiind o pondere de 34.4% în 2000 și
ajungând la pragul de 28% în 2014. Dacă ar fi să considerăm dimensiunea economiei informale din
ultimii doi ani (2012 și 2013) și să o comparăm cu perioada 2008/2009, se poate constata faptul că în
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
% d
in P
IB-u
l ofi
cial
68
multe țări, s-a înregistrat o scădere a acesteia, datorită recuperării de după criza economică. Cel mai
important motiv pentru această scădere poate fi faptul că dacă economia oficială își revine sau chiar
crește, oamenii vor fi mult mai puțin atrași a munci în activități economice informale din care să
câștige bani negri (Schneider, 2013).
Analizând estimațiile anuale20 ale dimensiunii economiei informale comparativ cu estimațiile
lui Schneider (2013, 2014) și Schneider et al. (2010) se poate constata faptul că trendul se păstrează,
în schimb se evidențiază mult mai pronunțat în cadrul seriei perioada 2008-2009 de început a crizei
economice.
Fig.2.2.Analiza comprativă a rezultatelor empirice ale economiei informale
2.2. Metoda raportului numerar-depozite
2.2.1. Datele și metodologia de estimare
Propunerea teoretică principală a acestei metode avansate de Guttmann este ca fondurile de
unică folosință sunt utilizate în principal în tranzacții economia informală. În același timp, cum
activele nemonetare nu sunt utilizate în localități, relația "numerar / așa numitele economii", poate
reprezenta un indicator al economiei informale. Dacă economia informală nu ar exista, atunci această
relație ar fi stabilă de-a lunugl timpului. În schimb, dacă această relație crește, atunci cererea de
lichidități a fost înbumătățită și reprezintă o evidență a unei economii informale în creștere.
20 Estimațiile anuale au fost calculate ca medii ale estimațiilor trimetriale.
0
5
10
15
20
25
30
35
40
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
% d
in P
IB-u
l ofi
cial
SE-seria estimata
SE-Schneider et al(2010) si Schneider(2013) si Schneider(2014)
69
Ipotezele metodei sunt:
• Viteza de rotație a banilor, calculată în funcție de raportul dintre produsul intern brut (Yr) și
stocul de numerar este egală atât în sectorul public și cât și in cel neoficial (Vr = Vg).
• Unitatea de lucru în economia subterană este reprezentară de fondul de numerar (C).
Valoarea totală a fondurilor de numerar (C) este egală cu suma fondurilor de numerar
utilizate atât în economia oficială (Cr) și economia informală (Cg) (C = Cr + Cg).
• Proporția numerarului în depozitele la vedere rămâne stabilă în perioada în care tranzacțiile
economiei informale nu au fost realizate (k=C/D). Creșterea k este o dovadă a unei economii
subterane în creștere.
• "Anul de referință" include acei ani fără activitate economică informală sau cu un nivel
insuficient de activitate informală și este considerat ca an de bază și este determinat ca fiind
anul în care raportul k are valoare aminimă. Acesta va fi C /D = Cr /D într-un an.
Pe baza ipotezelor stabilite, pașii pentru estimarea cantitativă ai dimensiunii economiei
informale sunt următorii:
• Se determină valoarea minimă a raportului k=C/D și se selectează perioada
corespunzătoare acestei valori ca fiind perioada de referință. Rezultatele sunt sensibile la
alegerea acestei perioade.
• Excesul de numerar utilizand in tranzactii informale se obtine efectuand diferenta dintre
valoarea raportului din perioada curenta fata de cea din perioada de referinta.
• Se multiplică depozitele la vedere cu acest exces de numerar și se determină numerarul
“ilegal” folosit în activitățile economice informale(Cg=C-Cr).
• Se multiplică acest numerar „ilegal”(Cg) cu viteza de rotație a banilor determinată ca
raport Yr/ 1M și astfel se obține dimensiunea absolută a economiei informale exprimată în
termeni monetari (Yg)(Davidescu, 2013).
Studiul utilizează date trimestriale ce acoperă perioada 2000-2014 pentru analiza evoluției raportului
numerar-depozite la vedere, datele fiind colectate din baza de date Quarterly Monetary and Financial
Statistics a Eurostat-ului, buletinele lunare ale Băncii Naționale a României si baza de date Tempo
Institutul National de Statistică. O descriere detaliată a variabilelor utilizate este prezentată în Anexa 1.
70
În analiza evoluției diverselor agregate monetare M1 si M2, dar si a componentelor lor, este
important de menționat transformarea ce a fost adoptată de Banca Nationala a României, prin
adoptarea metodologiei Băncii Central Europene începând cu anul 2007. Incepand cu 2007, masa
monetara M1 cuprinde in plus si economiile populaţiei la vedere în lei şi depozitele la vedere în valută
ale populaţiei şi agenţilor economici (incluse anterior în cvasi-bani).
Astfel, se majorează depozitele overnight cu economiile populaţiei la vedere în lei şi
depozitele la vedere în valută ale populaţiei şi agenţilor economici, ceea ce conduce la o realocare a
componentelor masei monetare internediare 2M . Masa monetară în sens restrâns ( 1M ) și depozitele
overnight au fost recalculate pentru perioada 2000-2004 utilizând Buletinele lunare ale Băncii
Naționale a României.
2.2.2. Rezultate empirice
Dimensiunea economiei informale se poate estima examinând componentele masei monetare
M1-stocul de numerar în circulație și depozitele la vedere.
Pe măsură ce o economie se dezvoltă, mult mai multe tranzacții sunt realizate utilizând
conturile bancare și astfel depozitele la vedere cresc mai mult rapid decît numerarul. Analizând
evoluțai numerarului în circulație și a depozitelor la vedere de-a lungul perioadei 2000-2014
exprimate în prețurile anului 2005 se poate constata prezența unui trend crescător al numerarului, însă
depozitele la vedere cresc abrupt până în al treilea trimestru al anului 2008, pentru ca apoi să se înscrie
pe un trend puternic descendent, cu tendințe de ameliorare pe ultimul an.
Analiza a fost realizată pe serie recalculată a depozitelor la vedere, ce cuprind, începând cu
2007, economiile populaţiei la vedere în lei şi depozitele la vedere în valută ale populaţiei şi agenţilor
economici, ce făceau parte, înainte de decembrie 2006, din componenta M2, cvasibanii.
Înainte de adoptarea metodologiei Băncii Central Europene în 2007, numerarul în afara
sistemului bancar depășea valoric disponibilitățile la vedere până la mijlocul lui 2005, însă această
valoare poate fi susținută mai degrabă de o reticență a acestora în a folosi operațiile bancare pentru a
face tranzacții. La începutul anului 2006, ponderea lui scade dramatic la doar 30% din masa monetară
M1.
71
Sursa: Buletinele lunare ale Băncii Naționale a României 2000-2014
Fig.2.3. Evoluția numerarului în circulație și a depozitelor la vedere
Această scădere a fost pusă la aceea dată pe seama refacerii încrederii populaţiei în sistemul
bancar după falimentul unor bănci importante; implementării sistemului electronic de plăţi (2005); a
retragerii din circulație a anumitor bacnote ca urmare a implementării procesului de denominare a
monedei naționale (finele lui 2006) și într-o mai mică măsură utilizarea din ce în ce mai crescute a
cardurilor.
În decursul perioadei 2007-2014, numerarul în circulatie prezintă o ușoară tendință de
creștere, spre deosebire de depozitele la vedere ce marchează scăderi dramatice.
Analizând ponderea numerarului în depozitele la vedere se poate constata faptul că aceasta
înregistra valoarea de 55% în anul 2000 și scade ușor la 48% la finele anului 2004. Începând cu anul
2005 se constata o ușoară creștere a acestei ponderi, ce ajunge la valoarea de 53% la mijlocul anului
2006. Sfârșitul anului 2004 a marcat începutul unei perioade de creștere puternică în economia
românească. Perspectiva destul de apropiată a aderării la Uniunea Europeană, precum și propagarea
efectului ratelor istorice scăzute ale dobânzilor în SUA a atras intrări financiare puternice pe piețele
emergente din Europa Centrală. Ca atare, leul a devenit un vehicul de investiții atractiv cu vârful
curbei coincizând cu întreaga perioadă de apreciere a leului în raport atât cu euro cât și cu dolarul.
Începând cu anul 2007, raportul scade dramatic atingând minimul istoric în cel de-am treilea
trimestru din 2008 (0.342). În ultimii ani se constata o creștere puternică a acestui raport ce
0
10000
20000
30000
40000
50000
60000
mil.
RO
N, 2
00
5=1
00
numerarul in circulatie depozitele la vedere
72
înregistrează la finele lui 2012 valoarea de 54%. Pentru ultimii doi ani (2013 și 2014) se constata o
scădere ușoară a ponderii numerarului în depozitele la vedere, valoarea acesteia situându-se la nivelul
de 51%.
Sursa: Buletinele lunare ale Băncii Naționale a României 2000-2014
Fig.2.4. Evoluția raportului numerar-depozite la vedere în România pentru perioada 2000-
2014
Estimarea dimensiunii economiei informale utilizând metoda lui Gutmann presupune alegerea
unei perioade de referință în care se consideră că tranzacțiile neoficiale au un nivel neglijabil.
Analizând raportul numerar-depozite, valoarea minimă a acestuia se înregistrează în cel de-al treilea
trimestru din 2008 (0.342 sau 34.2%).
Diferența dintre această valoarea minimă și valorile recente ale acestui raport pot fi considerat
ca o măsură a valorii numerarului deținut pentru scopuri ilicite. În 2014Q4, din cele 39.9 mld. RON
aflate în circulație în afara sistemului bancar, 13.15 mld. RON sunt utilizate pentru tranzacții ilicite
iar 26.75 mld.RON pentru scopuri legale.
Din cei 118.22 mld. RON ce formează masa monetară, 13.15 mld.RON sunt utilizați în
scopuri ilicite, reprezentând 11.2% din total. Diferența de 104.99 mld. RON sunt utilizați în scopuri
legale și reprezintând 88.8% din total ofertei de bani.
Cele 104.99 mld. RON deținuți în scopuri legale sunt necesare pentru a produce un venit
oficial de 149.55 în 2014Q4, în timp ce cele 13.15 mld. Ron utilizate în scopuri ilicite generează un
venit neoficial estimat la 18.86 mld. Ron.
0.00
0.10
0.20
0.30
0.40
0.50
0.60
0.70
2000Q1 2002Q1 2004Q1 2006Q1 2008Q1 2010Q1 2012Q1 2014q1
73
Tabel 2.2. Evaluarea dimensiunii economiei informale
2008Q3 2014Q4 1M
(miliarde) % PIB (miliarde)
Numerar în
circulație
Ilegal 0% 16.8%b
13.15
11.2%
18.86c
Legal 34.2% 34.2%a
26.75 88.8%
149.55 Depozite la vedere 100% 100%
78.24
Total
118.22
100%
168.42
Notă:
a Numerarul în circulație necesar pentru tranzacții legale în 2014 este presupus a avea aceeași pondere în
depozitele la vedere ca în 2008Q3. Facand diferenta dintre numerarul din perioada curenta si cel din
perioada de referinta se obtine numerarul pentrutranzacții neoficiale.
b Ponderea numerarului ilegal se determina prin raportarea numerarul ilegal la depozitele la vedere.
c Valoarea produsului intern brut obținut de 1 RON din 1M - indiferent dacă este numerar în circulație sau
depozite la vedere - este presupusă a fi aceeași atât pentru activitățile legale cât și ilegale.
Fig. 2.5. Numerarul legal vs. numerarul ilicit în România în perioada 2000-2014
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
14000
16000
18000
20000
2000Q1 2002Q1 2004Q1 2006Q1 2008Q1 2010Q1 2012Q1 2014q1
mil.
RO
N
numerarul legal(2005=100) numerarul ilicit(2005=100)
74
Analizând evoluția numerarului legal vs. a celui ilicit de-a lungul perioadei 2000-2014, putem
observa faptul că până la finele anului 2006, diferența dintre cele două serii este relativ scăzută, în
timp ce începând cu anul 2007, distanța se mărește considerabil, în principal datorită și senzitivității
metodei la alegerea perioadei de bază în care se presupune că activitatea ilicită este neglijabilă.
Începând cu anul 2012, acest gap începe să se micșoreze și în paralele valoarea numerarului ilicit a
început să crească din nou.
Metoda raportului numerar-depozite determină valoarea numerarului ilicit din economie de-a
lungul perioadei 2000-2014, măsurând 1 mld. RON la mijlocul anului 2000, reprezentând 18.82%
din PIB. În perioada 2000-2006, activitățile ilegale urmează un trend descendent, reprezentând
12.35% din PIB la mijlocul anului 2006. Pentru perioada 2007-2008, datorită ipotezei restrictive a
raportului minim numerar-depozite, sectorul informal manifestă un trend descendent, susținând
ipoteza dimensiunii neglijabile a activităților din sectorul neoficial în cel de-al treilea trimestru al
anului 2008. În perioada 2009-2010, activitățile ilicite exprimate ca % din PIB-ul oficial au crescut
în intensitate, pentru ca în ultimii ani tendință să fie una descendentă, reprezentând 13.5% din PIB la
finalul anului 2014.
Fig. 2.6. Dimensiunea economiei informale a României (% din PIB-ul oficial)
în perioada 2000-2014
0.00
2.00
4.00
6.00
8.00
10.00
12.00
14.00
16.00
18.00
20.00
% d
in P
IB-u
l ofi
cial
75
Este important de menționat faptul că, datorită naturii sale nedectabile, este aproape imposibil
măsurarea precisă a activităților ce au loc în economia informală și că orice inferență teoretică sau
practică trebuie privită întotdeauna ca o aproximare, având în vedere limitările metodei. În acest
context, ipoteza potrivit căreia creșterea dimensiunii economiei informale este unica cauză a creșterii
C/D poate fi infirmată, argumentându-se faptul că economia informală nu este singurul factor al
raportului numerar depozite. Alți factori precum eșecul sistemului bancar, inovarea prematură în
sistemul financiar, schimbarea legislației în sectorul bancar, nivelurile instabile de creștere economică
și de inflație, conduc populația să-și retragă banii, ca urmare a unei crize sau a ratelor negative ale
dobânzilor.
2.3. Modelele cu ecuații structurale
2.3.1. Datele și metodologia de estimare
În demersul dedicat estimării dimensiunii economiei informale a României, a fost considerat
un model MIMIC 11-1-3. Astfel variabilele cauzale considerate au fost: regimul fiscal dar și
componentele sale taxe directe, taxe indirecte și contribuții sociale, rata șomajului, lucrători pe cont
propriu, persoanele ce dețin al doilea job, populația ocupată din administrația publică, consumul
guvernamental, rata reală a dobânzii la depozite și indicele calității reglementărilor din economie.
Ca și potențiali indicatori(consecințe) ai economiei informale au fost considerați: indicele
PIB-ului real, raportul C/M1 și rata de participare a persoanelor de sex feminin. O descriere detaliată
a variabilelor, a unităților de măsură și a sursei datelor este oferită în anexa 1.
Regimul fiscal dar și componentele acestuia este considerat în marea majoritate a studiilor a
fi principala cauză a sporirii dimeniunii economiei informale, prin urmare un semn pozitiv este
așteptat.Cu cât vor crește taxele , cu atât va crește stimulentul de a merge în informal.
În privința ratei șomajului, evidența empirică nu face lumină. Tanzi (1999) afirma faptul că
cu cât numărul șomerilor va crește este evident că măcar o parte din ei vor căuta un job în informal,
însă există posibilitatea din cauza condițiilor economice ca și acolo șansele de a lucra să fie limitate.
Însă semnul economic așteptat este pozitiv, demonstrând faptul că economia informală funcționează
ca o supapă de siguranță pentru persoanele șomere.
Creșterea numărului lucrătorilor pe cont propriu raportat la populația activă poate explica
măcar parțial sporirea dimensiunii economiei informale, deoarece agen acest de lucrători au un număr
mai mare de deduceri de bază şi de deduceri de deviz din taxele pe venitul personal și astfel se așteaptă
un semn pozitiv.
În conformitate cu literatura de specialitate, există o relație strânsă între persoanele angajate
pe piața muncii oficiale și cele din economia informală. Persoane angajate în economia oficială pot
fi, de asemenea, să lucreze și în sectorul neoficial.Piața informală a forței de muncă poate lua
următoarele forme: (1) șomerii din economia oficială; cei ce au al doilea job după (sau chiar in
76
timpul) ore de lucru obișnuite; (3) imigranți ilegali care nu se pot înregistra legal și cei care muncesc
ocazional și primesc bani cash.
Ocuparea forței de muncă din administrația publică reprezintă o variabilă proxy pentru
intensitatea reglementărilor din economie și se așteaptă un semn pozitiv în general mergând pe
ipoteza potrivit căreia intervenţia din ce în ce mai vizibilă a statului pe piaţă, oferă un stimulent pentru
a opera în economia neoficială.
Fig.2.7. Diagrama modelului MIMIC 11-1-3
Consumul guvernamental reprezintă o variabilă proxy pentru serviciile sectorului public, ce
cuantifică activitățile statului Dell’Anno, 2003). Se așteaptă un semn pozitiv al acestui indicator.
Regimul fiscal/PIB
Taxe Directe/PIB
Taxe Indirecte/PIB
Contribuții
sociale/PIB
Rata somajului
Economia
informala
Indicele PIB-ului
real
Rata de activitate a
populatei feminine
Auto-ocuparea/
Populatia activa
Cons.guv/PIB
Ocuparea din
administrația
publică și
apărare/PIB
Persoanele cu un al
doilea job/Pop.oc.
Indicele calitățiii
reglementărilor
Rata reală a
dobânzii
𝑋9
𝑋10
𝑋11
+𝛾9
+𝛾10
+𝛾11
77
Rata dobânzii, dar și rata inflației, ambele pusă sub umbrela ratei reale a dobânzii oferă stimulente
de a merge în economia informală. Cu cât rata rală a dobânzii este mai mare, cu atât vor fi mai mici investițiile
din economia oficială, în timp ce anume proiecte de investiții se vor desfășura în sectorul neoficial.
Indicele calității reglementărilor reflectă percepția oamenilor cu privire la capacitatea
guvernului de a formula și implementa politici și reglementări solide care permit și promovează
dezvoltarea sectorului privat. Indicele ia valori între -2.5 (performanța guv. slabă) și +2.5
(performanță guv. puternică). Se așteaptă un semn negativ, cu cât oamenii vor consideră mai slabă
performanță guvernamentală cu atât această percepție le va oferi stimulente de a merge în informal.
Ca și proxy al economiei oficiale a fost utilizat indicele PIB-ului real considerat pe scară largă
ca și variabilă de referință în procesul de identificare a modelului MIMIC (Dell’Anno, 2003, 2004,
2007; Dell’Anno et al. (2008)). Procesul de estimare a parametrilor modelului necesită fixarea unei
scale pentru pentru variabila neobservată, iar fixarea la o valoare unitară pozitivă sau negativă
ușurează procesul de identificare. Însă alegerea semnului acestei variabile are la bază considerente
teoretice dar și empirice.
Schneider (2005) consideră faptul că efectele economiei informale asupra creșterii economice
oficiale sunt condiționate de gradul de dezvoltare economică, evidențiind o relație negativă pentru
țările în tranziție și în curs de dezvoltare și una pozitivă pentru țările dezvoltate. Pe de o parte, în ţările
dezvoltate contribuabilii/antreprenorii sunt împovăraţi, astfel încât o economie informală în creştere
stimulează /creşte economia oficială deoarece se creează valoare adăugată suplimentară și veniturile
suplimentare obţinute în economia informală sunt cheltuite în cea oficială. Pe de altă parte, în ţările
în curs de dezvoltare, o economie informală în creştere duce la o eroziune considerabilă a bazei de
impozitare cu consecinţa unei furnizării mai scăzute a infrastructurii publice şi a serviciilor publice
de bază (un sistem juridic eficient) şi cu consecinţa finală a unei creşteri oficiale mai mici.
Ipoteza unei relații de natură inversă între cele două sectoare este argumentată și de semnele
variabilelor cauzale. Astfel dacă am presupune o relație pozitivă între cele două economii, toate
variabilele cauzale ar manifesta un impac negativ asupra economiei informale fapt ce ar contrazice
teoria economică dar și rezultatele empirice ale literaturii de specialitate. Coeficientul indicelui PIB-
ului real este normalizat la -1 pentru a identifica modelul în mod suficient ( 11 ), ceea ce
sugerează existența unei relații inverse între economia oficială și cea neoficială.
Ca și proxy pentru piața muncii a fost utilizată rata de participare a forței de muncă ce pare
a fi un indicator destul de slab pentru sectorul neoficial. Însă se așteaptă un semn negativ pornindu-
se de la ipoteza lui Dell’Anno (2004, 2007), cum că cu cât este mai mare participarea indivizilor în
economia informală, cu atât va fi mai mică oferta de muncă în economia oficială. Însă acest efect
poate conduce la un cerc vicios, cum oferta de forță de muncă pe piața oficială este mai redusă,
78
salariile reale pot crește și acest fapt îi creează firmei un stimulent de a intra în subteran. Cu alte
cuvinte, dacă oferta de forță de muncă crește în economia neoficială, aceasta va reduce economia
oficială prin creșterea nivelului salariilor și va conduce și firmele către sectorul neoficial.
Ca și indicator monetar, a fost considerat raportul C/M1, megând pe ipoteza metodei cererii
de lichidităti potrivit căreia o parte semnificativă din tranzacțiile informale utilizează ca principal mijloc de
schimb numerarul, pentru că acesta nu lasă urme.
Analiza de estimare a dimensiunii economiei informale a României avînd la bază modelele
cu ecuații structurale utilizează date trimestriale ce acoperă perioada 2000Q1-2014Q4. Principalele
surse utilizate pentru a colecta datele sunt reprezentate de bazele de date a Eurostat-ului baza de date
Tempo a INSSE și buletinele lunare ale Băncii Naționale a României.
Majoritatea variabilelor cu excepția ratei reale a dobânzii, raportului C/M1 si a indicelui
calitătii reglementărilor au fost desezonalizate utilizând metoda Census X-13.
De asemenea, variabilele au fost testate din perspectiva non-staționarității datelor cu ajutorul
testul ADF și PP, rezultatele evidențiind prezența rădăcinii unitate, astfel că seriile sunt non-staționare
în nivel și au fost diferențiate pentru a dobândi staționaritatea. Estimând modelul în prima diferență,
atunci și variabila latentă va fi exprimată tot în prima diferență.
Pentru a putea determina metoda de estimare ce trebuie utilizată, seriile de date au fost testate
din punct de vedere al normalității multivariate cu ajutorul testului Mardia. O discuție detaliată cu
privire la alegerea metodei de estimare în cadrul modelelor MIMIC a fost deja realizată în capitolul
anterior.
Rezultatele empirice ale testului Mardia, prezentate în anexa 3, sugerează încălcarea clară a
ipotezei de normalitate multivariată, motiv pentru care nu se recomanda aplicarea metodei
verosimilității maxime MLE(maximum likelihood estimator) ci mai degrabă a metodei RML21(robust
maximum likelihood).
2.3.2. Rezultate empirice
Procedura de indentificare porneşte de la cea mai generală specificare (MIMIC 10-1-3) şi
elimina variabilele care nu au parametrii semnificativi din punct de vedere statistic. Au fost
considerate diferite specificații ale modelului. Estimațiile au fost obținute utilizând softul statistic
STATA versiunea 13.
21 Această metodă permite utilizarea MLE în ciuda ipotezei de non-normalitate și corectează bias-ul în erorile standard.
Hoyle(2014) sugerează în cartea sa Handbook of Structural Equation Modeling, utilizarea în cazul variabilelor continue
non-normale, a estimatorului ML cu erori standard robuste, ce oferă aceleași estimații ale parametrilor ca și ML, dar
atât statisticile de bonitate ale modelului(hi-patrat) cât și erorile standard ale estimațiilor parametrilor modelului sunt
corectate, în eșantioanele mari(p.368).
79
Tabel 2.3. Coeficienții estimați pentru modelul MIMIC, pentru cazul României
Modele
Regimul
fiscal/ PIB
Taxe
ind./ PIB
Taxe
dir./ PIB
Contr.
Soc./ PIB
Cons.
Guv./ PIb
Rata
șomajului
Lucr. pe cont
propriu/
pop.activă
Ocup. Adm.
Publică/
Pop.activa
Pers. cu al doilea job/
pop.activă
Indicele Calitatii
Reglem.
Rata reală a
dob.
1X 2X 3X
4X 5X 6X 7X 8X 9X 10X 11X
MIMIC
10-1-3 -
0.397
(0.301)
0.242
(0.183)
0.08
(0.245)
0.226***
(0.117)
1.338*
(0.59)
0.566
(0.491)
1.91
(1.19)
0.96***
(050)
-9.70*
(3.72)
-0.006
(0.127)
MIMIC
9-1-3 -
0.399
(0.302)
0.242
(0.180)
0.08
(0.255)
0.227**
(0.112)
1.338*
(0.59)
0.57
(0.469)
1.91
(1.19)
0.69
(0.49)
-9.73*
(3.52) -
MIMIC
7-1-3 -
0.185
(0.19) - -
0.26**
(0.116)
1.39**
(0.69)
0.807***
(0.43)
2.03***
(1.04)
0.92**
(0.46)
-8.77*
(3.02) -
MIMIC
6-1-3a
0.199
(0.159) - - -
0.299*
(0.12)
1.30**
(0.60)
0.62***
(0.39) -
0.995**
(0.46)
-9.72*
(3.09) -
MIMIC
6-1-3b - - - -
0.252*
(0.112)
1.43**
(0.71)
0.79***
(0.43)
1.90***
(1.02)
0.924**
(0.45
-8.82*
(3.08) -
MIMIC
5-1-2 - - - -
0.25**
(0.11)
1.10
0.73
1.07*
(0.44)
1.92
(1.21)
0.86**
(0.44) - -
MIMIC
4-1-2 - - - -
0.27**
(0.13)
1.15**
(0.66)
1.09*
(0.43) -
0.78**
(0.43) - -
Modele
Indicele
PIB-ului
real22
C/M1
Rata
de
part.
SRMR23 CD24 AIC25 SBC df LL(model)
1Y 2Y 3Y
MIMIC 10-1-3
-1 0.30
(0.20) -0.03 (0.48)
0.047 0.346 1506.41 1545.89 19 -734.20
MIMIC
9-1-3 -1
0.30
(0.196)
-0.03
(0.47)
0.05 0.344 1274.97 1312.37 18 -619.48
MIMIC 7-1-3
-1 0.298
(0.196) -0.027 (0.04)
0.058 0.291 986.05 1019.29 16 -477.02
MIMIC
6-1-3a -1
0.322
(0.22)
-0.029
(0.47)
0.053 0.305 1097.73 1128.89 15 -533.86
MIMIC
6-1-3b -1
0.304***
(0.203)
-0.029
(0.05)
0.06 0.294 841.44 872.61 15 -405.72
MIMIC
5-1-2 -1
0.31
(0.28)
- 0.03 0.241 911.56 934.41 11 -444.78
MIMIC 4-1-2
-1 0.45*** (0.25)
- 0.02 0.29 950.58 971.35 10 -465.29
22 Perioada de referință 2005Q3=100. 23 SRMR(standardized root mean squared residual). O ajustare pefectă corespunde unui SRMR de 0. O ajustare bună corespunde unei valori mici, însă limitată la pragl 0.08. 24 CD corespunde raportului de determinatie R2. Trebuie să fie cât mai apropiat de 1. 25 AIC și SBC sunt criteriile informaționale pe baza cărora vom alege cel mai bun model (valori minime ale acestor criterii).
80
Rezultatele empirice ale diferitelor modele MIMIC estimate sunt prezentate în tabelul 2.3.
Semnul pozitiv al variabilelor cauzale confirmă presupunerea corectă făcută cu privirea la fixarea
variabilei scale.
Evidența empirică arată faptul că regimul fiscal precum și componentele sale (taxe directe,
indirecte și contributii sociale) nu manifestă un impact semnificativ statistic asupra economiei
informale.
Consumul guvernamental, măsură a serviciilor sectorului public (sau a intervențiilor
guvernului) manfestă un impact puternic semnificativ asupra dimensiunii economiei informale în
toate modelele.
De asemenea, factorul instituțional indicele calității reglemențărilor ce reflectă percepția
oamenilor cu privire la capacitatea guvernului de a formula și implementa politici și reglementări
solide care permit și promovează dezvoltarea sectorului privat manifestă un impact negativ
semnificativ statistic asupra dimensiunii economiei informale.
Decizia oamenilor de a lucra sau nu în informal este clădită și pe încrederea pe care o au
aceștia în instituțiile statutului (guvern).
Instabilitatea instituțională, lipsa de transparență și a statului de drept submină dorința
cetățenilor frustrați de a munci în economia formală. În plus, ar putea fi și un efect de prăbușire a
moralității administratorilor fiscali atunci când un număr mare dintre colegii lor sunt corupți.
Cetățenii vor simti inselați dacă ei cred că fenomenul corupției este larg răspândit, taxele
plătite de ei nu sunt cheltuite corespunzător și ei nu sunt protejași de statul de drept. Toate acestea
contribuie la creșterea motivației de a merge în sectorul neoficial.
Ideea de bază din spatele factorului instituțional este lipsa de încredere în guvern: cu taxe
din ce în ce mai mari ce încurajează mai mulți oameni să nu mai muncească în sectorul formal,
oameni percep din ce în ce mai acut sistemul fiscal ca fiind neonest, crescând probabilitatea ca și
ei să caute un loc de muncă ilicit.
Populația ocupată din administrația publică, proxy pentru intensitatea reglementărilor
manifestă un impact pozitiv semnificativ statistic asupra economiei informale.
De asemenea, variabilele pieței muncii, rata șomajului, ponderea lucrătorilor pe cont
propriu și a celor ce au al doilea job manifestă un impact pozitiv semnificativ asupra economiei
informale.
81
Fluctuațiile ratei reale a dobânzii la depozite nu impactează de o manieră semnificativă
activitatea economică informală.
În ceea ce privește indicatorii modelului, putem afirma faptul că economia informală
manifestă un impact pozitiv semnificativ statistic asupra numerarului în circulație și de asemenea
se constata existența unei relații negative din punct de vedere statistic între economia informală și
rata de activitate a populației, însă nesemnificativă statistic.
În mod adițional, cu cât mai mulți indivizi participă în activități economice ascunse, cu atât
mai puțini vor lucra în economia oficială. În schimb, corelația pozitivă a economiei informale cu
numerarul poate fi explicată de faptul că acesta reprezintă mijlocul preferat al celor ce operează în
informal.
2.2.3.1.Determinarea dimensiunii economiei informale a României
Urmând procedura MIMIC am identificat modelul optim ca fiind MIMIC 4-1-2 cu patru
variabile cauzale (consumul guvernamental, rata șomajului, auto-ocuparea, persoanelor ce dețin
doua joburi) și doi indicatori (indicele PIB-ului real și C/M1). Criteriile ce au stat la baza alegerii
modelului au fost: valoarea redusă a rădăcinei pătrate standardizate a mediei erorilor (SRMR),
valoarea ridicată a coeficientului de determinație, criteriile AIC si SBC. În alegerea modelului
optim, am avut în vedere modul de constuire a seriei indicelui calității reglementărilor și faptul că
este deja un indice compozit supus riscurilor și am decis eliminarea lui dar și a variabilei indicator
rata de participare a fortei de muncă și a cauzei ocuparea din administrația publică ce nu prezentau
coeficienți semnificativi.
Fig.2.8.Diagrama modelului MIMIC 4-1-2
82
Astfel principalii determinanți ai activității economice informale sunt rata șomajului, auto-
ocuparea, persoanele cu un al doilea job și consumul guvernamental, iar prezența economiei
informale se reflectă cel mai bine în creșterea numerarului raportat la totalul masei monetare.
În ceea ce privește relația dintre rata șomajului și economia informală, anumiți șomeri
„oficiali” petrec o parte din timpul lor de lucru în economia neoficială, semnul pozitiv indicând
existența unui flux de resurse de la economia oficială către la economia neoficială în perioadele de
recesiune.
S-ar putea considera că economia informală acționează ca o sursă de sprijin financiar în
perioadele de șomaj ciclic pentru cei care doresc cu adevărat să participe la economia oficială, deși
acest lucru nu exclude posibilitatea ca șomerii pe termen lung să participe de asemenea, în
economia informală și chiar și cei cu locuri de muncă să poată constitui majoritatea celor care
lucrează în economia neoficială, chiar dacă rata de participare este mai mare în rândul șomerilor.
Șomajul ar putea fi controlabil de către guvern prin politica economică în sensul tradițional
Keynesian.
Impactul auto-ocupării asupra economiei informale este mai mic și doar parțial controlabil
de către guvern.Un guvern poate relexa reglementările într-o economie sau a stimula ideea “ de a
fi propriul tău antreprenor”, care ar face auto-ocuparea mult mai ușoară, ar reduce probabil șomajul
și ar contribui pozitiv la eforturile de a controla cumva economia informală. Însă aceste acțiuni, ar
trebui însoțite de o întărire a încrederii în instituții și de o moralitate fiscală pentru a putea reduce
probabilitatea ca lucrătorul pe cont propriu să își schimbe de o manieră rezonabilă proporțiile
activitățile sale economice în economia informală. Principala provocare este încă aceea de a aduce
activitățile economice informale în economia oficială într-un mod în care bunurile și serviciile
produse în economia informală să fie încă produse și oferite însă în economia oficială. De abia
după aceea, guvernul poate primi taxe suplimentare și contribuții la bugetul asigurărilor sociale.
Relația strânsă dintre cei ce au ai doilea job și economia informală poate fi explicată prin
faptul că persoanele angajate în economia oficială pot desfășura după sau chiar în timpul
programului de lucru și activități economice informale.
Cheltuiala cu consumul guvernamental, variabilă proxy pentru calitatea serviciilor publice
reflectă capacitatea guvernului de a oferi bunuri și servicii publice. Când aceasta capacitate este
foarte redusă, oamenii au toate motivele să meargă în sectorul neoficial.
83
Cum modelul MIMIC oferă estimații relative cu privire la dimensiunea economiei
informale, pentru a putea obține estimații reale ale acesteia este nevoie în cadrul procedurii de
calibrare a modelului de o valoare exogenă a economiei informale pentru perioada de referință
2005, având în vedere variabila de referință, 32005Re
Re
Q
t
GDPalGDPal
.
Astfel s-a construit o medie a estimațiilor economiei informale pentru 2005 raportate la
PIB-ul oficial pornind de la media estimațiilor lui Schneider et al (2010) si Schneider (2013)-
32.2%.
Coeficienții ecuației structurale sunt folosiți pentru a construi un indice ordinal de tip serie
de timp pentru variabila latentă:
Ecuaţia structurală: tttt
Q
t XXXXGDP
9765
32005
78.009.115.127.0~
(2.7)
Utilizând valoarea exogenă determinată a dimensiunii economiei informale de 32.2% din
PIB-ul oficial, indicele este transformat din valorile perioadei de referință în valori ale PIB-ului
curent prin procedura de calibrare:
t
t
t
Q
Q
Q
Q
Q
Q
t
GDPGDP
GDPGDP
GDPGDP
ˆ~
~32005
32005
32005
32005
*
32005
32005
(2.8)
în care: 32005
~
Q
t
GDP
indicele economiei informale calculat prin ecuaţia (2.7);
%2.3232005
*
32005
Q
Q
GDP
este estimarea exogenă a economiei informale;
32005
32005~
Q
Q
GDP
este valoarea
indicelui determinat prin ecuația (2.7) în 2005Q3; t
Q
GDP
GDP 32005 este utilizat pentru a converti
indicele modificărilor exprimat în anul de bază în indicele economiei informale exprimat ca
pondere din PIB-ul curent; t
t
GDP
este economia informală estimată ca procent din PIB-ul oficial.
84
Fig.2.9. Dimensiunea economiei informale a României (% din PIB-ul oficial)
Având în vedere limitărilor metodei, ar fi utilă analiza dimensiunii economiei informale
privită nu în unități absolute ci mai degrabă ca și pattern (trend).
În perioada 2000-2008, dimensiunea economiei informale se încadrează pe un trend
descendent, până în momentul apariției crizei economice spre finalul anului 2008. Începând cu
anul 2009, își schimbă trendul și se poate observa un pattern relativ crescător până spre finalul lui
2010. Pentru ultima perioadă reiese o stabilizare a acesteia, poate cu ușoare accente de reducere
de la trimestru la altul.
Exprimată ca și % din PIB-ul oficial, aceasta reprezenta aproximativ 34% la începutul
anilor 2000, ajunge la o pondere de aproximativ 30% spre finele lui 2008 și ajunge în jurul valorii
de 33% la începutul anului 2010. După această perioadă, se încadrează pe un trend ușor descendent
atingând valoarea de aproape 29.7% la finele lui 2014.
25
27
29
31
33
35
37
% d
in P
IB-u
l ofi
cial
85
Fig. 2.10. Analiza comparativă a estimațiilor economiei informale
(pe baza modelului MIMIC)
Analizând estimațiile anuale ale dimensiunii economiei informale obținute pe baza
modelului MIMIC comparativ cu estimațiile lui Schneider (2013, 2014) și Schneider et al. (2010)
se poate constata faptul că până în anul 2005, seria obținută urmează fidel estimațiilor lui
Schneider, însă începând cu anul 2009, se poziționează deasupra estimațiilor lui Schneider, având
o creștere mai puternică în anul 2010, după care tinde să scadă în ultima perioadă.
2.4. Metoda forței de muncă26
2.4.1. Datele și metodologia de estimare
În esență, metoda presupune calcularea ratei de activitate pentru perioada de bază și
utilizarea acesteia ca și constantă pentru perioadele următoare. Astfel, ratele de activitate ipotetice
sunt calculate și pot fi comparate cu ratele de activitate de facto (oficiale). Acestea din urmă ar
trebui să fie mai mici (din cauza presupunerii făcute) și diferența dintre populația activă ipotetică
și cea de facto să constituie o măsură a numărului persoanelor cu muncesc în economia informală.
26 Metoda discrepanței dintre forța de muncă oficială și cea reală.
0
5
10
15
20
25
30
35
40
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
SE SE-Schneider et al(2010) si Schneider(2013), Schneider(2014)
86
Studiul utilizează în determinarea numărului muncitorilor ce lucrează în informal date
trimestriale ce acoperă perioada 2000Q1-2014Q4 referitoare la ratele de activitate, populația
activă, populația ocupată și număr de șomeri din Ancheta asupra forței de muncă în gospodării.
2.4.2. Rezultate empirice
Ca și perioadă de referință în cadrul analizei a fost considerată cel de-al treilea trimestru al primului
an de analiză (2000Q3), în care rate de activitate de facto își atinge maximul, 70.2%, perioadă în care
presupunem că activitățile economice din sfera informalului erau neglijabile.
Sursa: baza de date LFS, Eurostat
Fig.2.11. Evoluția ratei de activitate de facto în perioada 2000-2014
Se poate constata faptul că rata de activitate de facto evidențiază o tendință de scădere până
în 2005, pentru ca ulterior să aibe loc o schimbare de trend în serie, manifestându-se un trend ușor
ascendent care se va menține până la finele lui 2014. În linii mari,de-a lungul perioadei a oscilat
între 60% și 66%.
54
56
58
60
62
64
66
68
70
72
20
00
Q1
20
00
Q4
20
01
Q3
20
02
Q2
20
03
Q1
20
03
Q4
20
04
Q3
20
05
Q2
20
06
Q1
20
06
Q4
20
07
Q3
20
08
Q2
20
09
Q1
20
09
Q4
20
10
Q3
20
11
Q2
20
12
Q1
20
12
Q4
20
13
Q3
20
14
Q2
%
87
Fig.2.12. Populația ocupată în economia informală (ca % din populația ocupată)
Se poate constata faptul că între cele două serii ale ratei de activitate de facto și cea a
ponderii persoanelor ocupate în informal există o relație de inversă proporționalitate, ceea ce
confirmă ipoteza lui Dell’Anno (2003) cu privire la existența unui flux de resurse între cele două
sectoare.
Analizând seria ajustată sezonier cu metoda Census X-13, putem reliefa principalele
trenduri din perioada analizată. Astfel ponderea celor ce munceau în sectorul neoficial a urmat un
trend ascendent până în 2005 atingând valoarea de 19% din populația ocupată, după care s-a
încadrat pe un trend descendent atingând valoarea de 7% spre finalul anului 2010. Pentru ultimii
ani, s-a conturat un trend ușor descendent.
0.00
2.00
4.00
6.00
8.00
10.00
12.00
14.00
16.00
18.00
20
00
Q1
20
00
Q4
20
01
Q3
20
02
Q2
20
03
Q1
20
03
Q4
20
04
Q3
20
05
Q2
20
06
Q1
20
06
Q4
20
07
Q3
20
08
Q2
20
09
Q1
20
09
Q4
20
10
Q3
20
11
Q2
20
12
Q1
20
12
Q4
20
13
Q3
20
14
Q2
%
88
Fig.2.13. Ponderea populației ocupată în economia informală
(ca % din populația ocupată)
Pentru a determina dimensiunea economiei informale ca % din PIB-ul oficial, se merge pe
ipoteza celor trei scenarii de productivitate, urmând mai apoi a înmulți numărul celor ce operează
în sectorul informal cu productivitatea reală a muncii per angajat pentru a obține o astfel de măsură
a economiei informale.
Astfel au fost creionate trei scenarii de productivitate:
• În primul, se consideră aceeiași productivitate în ambele sectoare;
• În cel de-al doilea, se consideră că productivitatea din economia informală este cu 10%
mai mică decât cea din economia oficială;
• În ultimul se consideră că economia informală este cu 10% mai productivă decât
economia oficială.
89
Fig.2.14. Dimensiunea economiei informale-% din PIB-ul oficial(serii ajustate sezonier)
Analizând evoluția economiei informale exprimată ca % din PIB-ul oficial în cele trei
scenarii, putem constata existența a două perioade de minim în evoluția fenomenului (2006 și
2010) dar și a trei perioade de maxim în evoluția fenomenului (2005, 2008 și 2011).
2.5. Analize comparative ale principalelor estimații ale dimensiunii economiei
informale în România
Este important de menționat faptul că nu există o cea mai bună metodă de estimare a
dimensiunii economiei informale. Fiecare abordare are punctele ei tari şi punctele ei slabe,
propriile informaţii, rezultate şi nici una nu este aproape de a fi perfectă, însă are sens aplicarea cît
mai multor dintre aceste metode deoarece astfel se poate contura o imagine de ansamblu asupra
fenomenului privit din puncte de vedere diferite.
90
Analizând comparativ cele patru serii de estimații ale dimensiunii economiei informale,
putem constata faptul că metoda cererii de lichidități și modelul MIMIC conduc la serii ale
economiei informale relativ apropiate și cu trend comun.
Fig. 2.15. Analiza comparativă a rezultatelor obținute prin diferite metode de estimare
Deși conduc la estimații ale economiei informale din perspective diferite, una utilizează
indicatori monetari alta indicatori ai pieței forței de muncă, metoda raportului numerar-depozite
și metoda forței de muncă au ca și punct comun și totodată și un dezavantaj considerarea unei
perioade de referință în care se consideră că activitățile economice informale au fost neglijabile.
Cu toate acestea se recomandă utilizarea cât mai multor metode pentru a te apropia de
valoarea reală a economiei informale și pentru a descoperi diferitele perspective ale fenomenului.
Având în vedere limitărilor metodelor utilizate dar și specificitățile fenomenului, este
important de menționat faptul că aceste rezultate trebuie întotdeauna privite ca o aproximare astfel
impunându-se interpretarea lor cu o anumită rezervă.
91
2.6. Construirea unui indice compozit al economiei informale în România
Utilizând cele patru serii ale economiei informale a României obținute pe baza metodei
cererii de lichidități, a modelului MIMIC, a metodei raportului numerar-depozite și a metodei
forței de muncă, se va construi un indice compozit(agregat) al economiei informale utilizând
analiza în componente principale. Seriile au fost ajustate sezonier, utilizând metoda Census X-13.
Analiza se va realiza în STATA 13.
Pentru a vedea cît de apropiate sunt cele patru serii ca și grup, având în vedere că toate cele
patru estimații ale informalității încearcă să aproximeze aceeiași variabilă latentă, se va utiliza
măsura Cronbach’s Alpha, o măsură de consistență internă a datelor. Aceasta nu reprezintă un test
statistic, ci mai degrabă un coeficient de fiabilitate(consistență).
Având în vedere abaterile standard ale seriilor, se impune standardizarea datelor.
Tabelul 2.4. Statistici descriptive ale seriilor economiei informale
Rezultatele indică faptul că metoda forței de muncă trebuie eliminată și valoarea
coeficientului 0.7 sugerează consistența celor trei serii ale economiei informale și astfel se poate
construi un indice agregat al economiei informale.
Tabel 2.5. Rezultatele coeficientului Cronbach’s Alpha
92
Rezultatele empirice ale analizei în componente principale evidențiază existența a
componente principale, însă prima componentă recuprează cel mai mult din varianța variabilelor
originale, 64.05%. În plus, valoarea proprie a primului factor este mai superioară celei al celui de-
al doilea factor(1.92 vs. 0.81).
Tabel 2.6. Rezultatele empirice ale analizei in componente principale
Astfel se ia în calcul o singură componentă principală, în care coeficienții sunt
componentele principale. Suma pătratelor acestor componente (0.63462 + 0.41342 + 0.65302 =
1). Astfel ridicând la pătrat obținem ponderile cu care vom construi indicele compozit pentru
fiecare din ceele trei serii(metoda cererii de lichidități-0.4; modelul MIMIC-0.43; metoda
raportului numerar-depozite-0.17).
93
Fig.2.16. Indicele compozit al economiei informale a României în perioada 2000-2014
Indicele compozit al economiei informale a României manifestă un trend descedent pe
perioad 2000-2009, pentru ca în perioada 2009-2010, trendul să se inverseze. Începând cu anul
2011, economia nformală se încadrează pe un trend ușor descendent. Trendul descendent al
economiei informale preponderent în prima perioadă de analiză poate fi motivat în principal de
pregătirilor pentru aderarea la UE și a extinderii rapide a serviciilor de plată electronică.
Activitățile informale prezintă interes mai cu seamă în perioada de criză și recesiune, în care de
obicei acestea cresc în anvergură, având în vedere faptul că tranzacțiile în numerar sporesc
deoarece în general indivizii vor să își protejeze veniturile.
Astfel în lupta cu activitățile informale se recomandă încurajarea plăţilor electronice,
creşterea conformării la plată, o mai bună aplicare a legii, introducerea obligativităţii ca plăţile
care depăşesc un anumit nivel să fie efectuate exclusiv electronic; posibila criminalizare a agenţilor
economici care apelează la munca la negru.
0
5
10
15
20
25
30
35
40
% d
in P
IB-u
l ofi
cial
94
Incercarea de a cuantifica un domeniu ce nu poate fi pe deplin observat este laudabila, dar
o estimare exacta a unor astfel de activitati este clar supusa riscurilor, limitarilor de tot felul si
erorii.Tocmai de aceea, rezultatele cantitative ce privesc astfel de estimati trebuie analizate cu
rezerva si vazute ca o aproximare de cuantificare a fenomenului.
95
CAPITOLUL III. ECONOMIA INFORMALĂ ȘI ECONOMIA OFICIALĂ.
SUBSTITUTE SAU COMPLEMENTE?
Tot ce se cunoaște astăzi despre natura relației dintre economia informală și cea oficială a
fost reliefat fie de studii comprative, fie de studii specifice unei singure țări. Deși s-au făcut
progrese în domeniu, este evident că toate aceste studii au avut cel puțin două mari limitări, cea a
lipsei unei definiții unanim acceptată și a dificultății determinării unor estimații fiabile ale
economiei informale.
Întrebările esențiale, care se ridică, în acest context este: Un produs intern brut mai mare
încurajează sau reduce activitățile economice informale? Piețele informale în creștere sporesc sau
reduc creșterea economică?
Lucrurile trebuiesc privite cel puțin din două perspective. Cu cât PIB-ul oficial are o
valoarea mai mică, cu atât vor fi mai puține posibilități pentru indivizi de a câștiga bani în
economia formală și astfel sunt cu atât mai mult împinși către economia ascunsă. În consecință,
cel puțin pe termen scurt, se așteaptă o relație negativă între cele două economii. Pe termen lung,
economia informală și economia oficială se complementează mai degrabă decât să se substituie și
astfel între acestea se dezvoltă o relație pozitivă.
În termenii pieței bunurilor și serviciilor, creșterea economiei informale încurajează
mișcări ale inputurilor din sectorul formal către sectorul informal și această situație va reduce
productivitatea în sectorul formal măsurată prin rata de creștere oficială. În perioadele de
recesiune, inputurile (munca și capital) merg din economia oficială către sectorul neoficial,
reliefând o relație înversă între cele două economii.
Pe de altă parte, studiile arată faptul că economia oficială influențează creșterea economiei
informale. Acest fapt se întâmplă în economiile în care există o legătură foarte puternică între cele
souă sectoare. O recesiune în economia oficială va duce la o scădere și a economiei informale.
Schneider și Hametner(2013) consideră că interacțiunile dintre cele două economii provin
din trei teme principale, care sunt influențate de economia neoficială-impozitarea, alocările și
deciziile de politică.
97
Rezultatele celor mai importante studii empirice ce au examinat natura relației dintre
economia informală și cea oficială sunt mixte. O sinteză a acestora este prezentată în tabelul 3.1
Tabel 3.1.Rezultatele empirice ale relației economie oficială vs. economie neoficială
Autori Tara Rezultatele cheie
Relație
pozitivă
Adam si Ginsburgh
(1985)
Belgia -o relație pozitivă între creșterea economiei
informale și cea oficială
Tedds (1998), Tedds
(2005), Giles și Tedds
(2002)
Canada -o relație pozitivă între PIB și economia
informală
Giles (1999) Noua
Zealandă -economia informală și economia oficială sunt
pozitiv corelate
Schneider (1999) Germania și
Austria -mai mult de 60% din venitul obținut în
economia informală este cheltuit în economia
oficială. Economia informală oferă
oportunități pentru ca economia oficială să
sporească.
Gillamn și Cziraky
(2004)
Bulgaria,
Croația și
România
-efect pozitiv al economiei neoficiale asupra
creșterii economice.
Schneider(2005) 75 de țări - o creştere de 1% a economiei informale în
ţările aflate în tranziţie conduce la o creştere a
economiei oficiale de aproximativ 9.9%.
Chatterjee, Chaudhuri,
Schneider (2003)
18 țări asiatice -o creștere a economiei informale contribuie
pozitiv la economia oficială.
Schneider şi Klinglmair
(2004)
109 țări -existenţa unei relaţii pozitive între economia
neoficială a ţărilor industrializate şi creşterea
economică, o creştere a economiei neoficiale
cu 1%, în timp ce economia oficială creşte cu
aproximativ 7.7 puncte procentuale.
Schneider și Hametner
(2007)
Columbia -economia informală are un efect pozitiv
asupra economiei oficială a Columbiei.
Brambilla (2008) Mexic și
Columbia -existenţa unei relaţii pozitive pe termen lung
între sectorul oficial şi cel neoficial.
Dell’Anno(2008) Țările din
America
Latină
-există o interacțiune puternică între economia
informală, indicatori instituționali și
economia oficială.Economia informală are un
efect pozitiv important asupra economiei
oficiale și viceversa.
Duarte(2014) Spania -rezultatele empirice au evidențiat faptul că
există o relație de cauzalitate Granger
uidirecțională de la PIB la economia
informală și că șocuri positive in PIB induc
răspunsuri positive și semnificative în
dimensiunea economiei informale.
Schneider și Bajada
(2003)
Canada -există o relație pozitivă între PIB și economia
informală.
98
Autori Tara Rezultatele cheie
Relație negativă
Fichtenbaum (1989) Statele Unite -o creștere în economia informală cotribuie
negative la economia oficială în perioada
1970-1989
Bhattacharyya (1993,
1999)
UK -economia ascunsă are un effect pozitiv asupra
cheltuielilor de consum de bunuri si servicii
non-durabile și un efect pozitiv puternic
asupra cheltuielilor de consum de bunrui și
servicii durabile în UK în perioada 1960-
1984.
Loyaza (1996) 14 țări din
America
Latină
-o creștere de 1% în economia ascunsă este
asociată cu o reducere de 1.22% în economia
oficială cuantificată prin PIB-ul per capita.
Galli și Kucera (2003) „ocuparea informală constituie un buffer
pentru ocuparea din sectorul formal de-a
lungul ciclul economic, cu expansiunea
ocupării informale în timpul recesiunii și cu
contractarea acesteia în perioadele de creștere
economică”.
Kaufmann, Kaliberda
(1996)
Țări în
tranziție -la fiecare scădere cu 10% în PIB-ul oficial,
economia informală va crește cu 4%.
Eilat, Zinnes (2000) 24 Țări în
tranziție -o scădere de 1 dolar a prodului intern brut este
asociată cu o creștere de 31% în dimensiunea
economiei informale.”
Schneider, Enste (2000) 76 de Țări -creșterea economiei informale are un impact
negativ asupra creșterii PIB-ului oficial.
Dell’Anno (2003) Italia -economia informală este negativ corelată cu
economia oficială.
Schneider (2005) 75 de țări o creştere de 1% a economiei informale duce
la o scădere a ratei de creştere economică de
4.5% pentru ţările în curs de dezvoltare.
Schneider și Hametner
(2007)
Columbia -economia informală are un efect negativ
asupra economiei oficială a Columbiei, o
scădere a economiei informale conducând la
o creștere a rate de creștere a PIB-ului per
capita cu 0.12 puncte procentuale în medie.
Schneider și Klinglmair
(2004)
110 țări -dacă economia informală crește cu 1%, rata
de creșere anuală a PIB-ului official scade cu
0.6%.
Dobre și Alexandru
(2009)
Spania -o relație negative între rata de creștere a
economiei oficiale și cea a economiei
informale
Schneider (2013) 39 de țări
OECD -o contribuție negativa de la economia
informală către economia oficială.
99
Autori Tara Rezultatele cheie Vo și Pham (2014) Țările din
Sud-Estul
Asiei
-economia informală afectează negativ
economia oficială, cuantificată prin rata de
creștere a PIB-ului.
-efectele de la economia neoficială la
economia oficială sunt mult mai semnificative
în comparație cu cele de la economia oficială
către economia neoficială.
Dell’Anno și Halicioglu
(2010)
Turcia Rezultatele empirice au evidențiat existența
unei relații cauzale bidirecționale între cele
două sectoare.
Astfel, sunt studii ce concluzionează că economia neoficială și cea oficială sunt pozitiv
corelate, ceea ce înseamnă că o creștere în economi oficială este în general asociată cu o creștere
în economia neoficială și viceversa, conducând către ideea de complementaritate între cele două
economii.
Privită în ideea unui impact pozitiv asupra economiei oficiale, economia informală
contribuie la crearea piețelor, la creșterea resurselor financiare, la sporirea spiritului antreprenorial,
şi transformarea instituţiilor sociale, economice şi legale necesare acumulării de capital (Asea,
1996). De asemenea, ea creează valoare valoare adăugată suplimentară care poate fi cheltuită în
economia oficială(Schneider și Enste, 2000). Galli și Kucera(2003) considera că ocuparea
informală constituie un buffer social pentru fenomenul șomajului, înlesnind locuri de muncă pentru
șomeri. Enste (2003) considera economia informală un stimulent ce poate dezvolta spiritul antreprenorial
și care va permite creșterea excesivă a activităților guvernamentale.
Însă sunt și studii empirice ale căror rezultate sprijină puternic ideea potrivit căreia
economia informală și cea oficială ar fi de fapt substitute, o creștere în economia oficială va fi
asociată unei reduceri în economia neoficială. Marea majoritate ale studiilor ce au vizat relația
economiei informale cu economia oficială au adoptat o abordare similară-modelul MIMIC.
Din perspectiva impactului negativ asupra economiei oficiale, economia informală este
cauzatoare de concurență neloială pentru companiile din sectorul oficial. Firmele ce activează în
economia ascunsă, neplâtind taxe și neavând reglementări legale de respectat, pot jongla cu
prețurile pentru a-și crește profitul.Ca și consecință veniturile fiscale vor scădea și evident și
calitatea bunurilor și serviciilor publice de bază.
Dacă în schimb, guvernul ar găsi o modalitate de a scădea magnitudinea economiei
informale și ar impune o moralitate fiscală, în care fiecare individ să devină conștient de aportului
100
muncii lui la banul public, atunci această moralitate fiscală s-ar traduce într-o creștere a valorii
taxelor care se va regăsi într-o infrastructură mai bună, în servicii și bunuri publice de calitate care
în final vor conduce la o sporire a creșterii economice și a nivelului de trai.
Un alt punct de vedere este examinarea consecințelor economice ale economiei informale
asupra economiei oficiale, prin analiza naturii acestei relații. Este important de știut dacă efectele
de substituție prevalează efectele complementare. Când complementaritățile dintre economia
oficială și cea informală depășesc efectele de substituție, o economie informală mai mare ar trebui
să stimuleze economia oficială. Și explicația economică rezidă este că valoarea adăugată produsă
în economia neoficială este cheltuită în economia oficială. Concomitent, o producția oficială mai
mare crește cererea neoficială de bunuri și servicii.
În studiul său, Dell’Anno(2008) argumenta faptul că există o interacțiune puternică între
economia informală, indicatori instituționali și economia oficială. Economia informală are un efect
pozitiv important asupra economiei oficiale și viceversa. El susține ipoteza că cele două sectoare sunt
mai probabil complementare decât substitute. Economia neoficială din țările Americii Latine susțin
creșterea PIB-ului oficial deoarece se creează resurse suplimentare ce se reinvesc în economie. Practic
exită o evidență prociclică în această direcție.
Relația pozitivă dintre economia informală și economia oficială a fost probată în studiile lui
Adam și Ginsburgh (1985), Giles (1999), Giles și Tedds (2002), Tedds (2005), Schneider și
Hametner (2007), Chatterjee, Chaudhuri și Schneider (2003), Dell’Anno (2008), Bovi și Dell’Anno
(2007), Dell’Anno și Halicioglu (2010), Schneider și Klinglmair (2004) și Brambilla (2008).
Ipoteza alternativă este că efectele de substituție dintre economia informală și PIB-ul oficial
prevalează complementaritățile, justificând practic ipoteza că activitățile neoficiale creează
competiție neloială și interferează negativ cu alocarea pieței.
Relația negativă dintre economia informală și economia oficială a fost susținută de
rezultatele empirice ale studiilor lui Frey și Weck-Hannemann (1984), Loayza (1996), Kaufmann
si Kaliberda (1996), Eilat și Zinnes (2000), Schneider și Enste (2000), Dell’Anno (2003),
Dell’Anno, Gomez and Alañón (2007), Dell’Anno (2008, Schneider(2013), Vo și Pham(2014),
Dell’Anno și Halicioglu (2010).
Rezultatele lui Vo și Pham(2014) au evidențiat o relație negativă între economia neoficială
și cea oficială, cuantificată prin rata de creștere a PIB-ului și rata de creștere a PIB-ului per capita.
Efectul economiei informale asupra economiei oficiale este mai semnificativ în cazul PIB-ului spre
101
deosebire de PIB-ul per capita. Rezultatele studiului relevă și un efect pozitiv slab de la economia
oficială, proxy prin rata de creștere a PIB-ului per capita către economia informală. În cadrul
studiului nu au fost dovezi pentru a confirma efectul economiei informale asupra economiei oficiale
cînd aceasta este cuantificată prin rata de creștere a PIB-ului.
Astfel putem concluziona faptul că studiile din literatura de specialitate dedicate acestui
topic prezintă rezultate contradictorii. O contribuție notabilă care să conducă la o congruență a
acestor rezultate este dată de studiului lui Schneider(2005), ce evidențiază faptul că relația dintre
cele două economii depinde de nivelul de dezvoltare economică. Astfel în țările în curs de
dezvoltare, corelația este negativă, în timp ce în țările industrializate și în tranziție corelația este
pozitivă. Acest rezultat implică faptul că economia informală ar putea fi prociclică pentru țările
dezvoltate și în tranziție și anticiclică pentru cele în curs de dezvoltare.
Argumentul lui Schneider a fost faptul că în țările dezvoltate(cu venituri ridicate), cetățenii
sunt suprasaturați de taxe și reglementări astfel că o creștere a economiei informale va stimula
economia oficială, gândind că venitul supplimentar obținut în economia informală va ajunge în
sectorul oficial. În schimb, în țările în curs de dezvoltare(cu venituri scăzute), o economie
informală în creștere erodează baza de impozitare, cu consecințe negative directe asupra
infrastructurii publice și a calității bunurilor și serviciilor publice și ulterior și asupra creșterii
economice oficiale.
Economia informală ete un fenomen persistent la nivel mondial. Nu există până în acest
moment un punct de vedere comun cu privire la tipul de efecte ale economiei informale asupra
economiei oficiale și viceversa.
Este important de menționat faptul că analiza empirică a dimensiunii economiei informale
trebuie evaluată foarte atent. Nu există o metodologie agreată pentru estimarea economiei
informale. Mai mult, estimările nu sunt foarte puternice și absolute. Prin urmare, orice analiză
empirică, folosind estimări ale economiei informale este în mod necesar supusă cel puțin acelorași
limitări(Dell’Anno, 2008).
Cuantificarea și analiza interacțiunilor dintre economia oficială și economia informală se
va realiza în cadrul prezentului capitol utilizând analiza de cauzalitate Granger bazată pe modele
VECM and ARDL, analiza de cauzalitate Toda-Yamamoto și analiza SVAR.
102
Sursa: Baza de date Quarterly National Accounts, Eurostat.
Fig. 3.2. Economia informală vs. economia oficială în România
Pentru cuantificarea interacțiunilor dintre economia informală și economia oficială, sunt
utilizate indicele compozit al dimensiunii economiei informale a României obținut în capitolul
anterior, și variabile proxy pentru economia oficial- indicele PIB-ului real(2005=100) și indicele
PIB-ului real per capita(2005=100). Sursa datelor o reprezintă baza de date National Accounts a
Eurostat-ului. Cele două variabile proxy ale economiei oficiale au fost ajustate sezonier utilizând
metoda Census X-13.
În cadrul modelelor analizate au fost considerate următoarele variabile exogene: d1 ce
surprinde modificarea codului Muncii(este eliminat contractul colectiv de munca la nivel national
și are loc criminalizarea muncii nedeclarate) și ia valoarea 1 în perioada 2011Q2-2014Q4 și 0,
altfel; d2 ce evidentiază introducerea PFA-ului și ia valoarea 1 în perioada 2008Q4-2014Q4 și 0,
altfel; d3 ce suprinde scăderea salariilor bugetarilor cu 25% și ia valoarea 1 în perioada 2010Q3-
2013Q1 și 0, altfel, respectiv d4 ce surprind creșterea TVA-ului de la 19% la 24% și ia valoarea 1
în perioada 2010Q3-2014Q4 și 0 altfel.
Analizând evoluția în dinamică a celor două fenomene, se evidențiază existența unei relații
negative, cel puțin puternice, reliefată de asemenea și de coeficientul de corelație Pearson, a cărui
valoare este de -0.90, în cazul indicelui PIB-ului real, respectiv -0.88 în cazul PIB-ului real per
capita.
0
5
10
15
20
25
30
35
40
0.0
20.0
40.0
60.0
80.0
100.0
120.0
140.0
160.0
2000Q1 2002Q1 2004Q1 2006Q1 2008Q1 2010Q1 2012Q1 2014Q1
eco
no
ma
ofi
cial
a (%
)
eco
no
mia
info
rmal
a (%
din
PIB
-ul
ofi
cial
)
indicele PIB-ului real indicele PIB-ului real per capita
economia informala(% din PIB-ul oficial)
103
3.1. Analiza de cauzalitate Granger bazată pe modele VECM
Posibilele interdependențe dintre economia oficială și cea informală au fost investigate
utilizând în primul rând analiza de cauzalitate Granger construită pe modele VECM pentru aceeiași
perioadă de timp 2000-2014.
Astfel, parcursul firesc într-un astfel de demers econometric presupune: investigarea
stationarității seriilor de date utilizând teste de rădăcină unitate(ADF și PP), verificarea existenței
unei relații de cointegrare utilizând testul Johansen, apoi estimarea modelelor VAR/VECM după
caz, verificarea existenței relațiilor de cauzalitate Granger pe termen lung și/sau scurt și analiza
interdependențelor dintre cele două economii utiliând funcția de răspuns la impuls și analiza de
descompunere a varianței ce au la bază rezultatele modelului econometric. În sensul cel mai strict,
testul de cauzalitate Granger presupune ca, coeficienții cu lag ai variabilei independente în fiecare
ecuație să fie simultan semnificativ diferiti de zero, utilizând testul Wald sau F.
O prezentare detaliată a metodologiei de cauzalitate Granger este oferită în Davidescu (2014a).
Deoarece seriile sunt integrate de ordin 1, pentru a verifica analiza de cointegrare se
estimează un model VAR în nivel și se determină lagul optim, luând în calcul verificarea ipotezelor
asupra reziduurilor și condiția de stabilitate a modelului VAR.
Pe baza criteriilor informaționale AIC și SBC, lagul optim al modelului ce tratează
interacțiunea dintre economia informală și indicele PIB-ului real este 2, în timp ce în cazul
modelului ce tratează relația economiei informale cu indicele PIB-ului real per capita este 3.
Rezultatele testului Johansen pentru depistarea cointegrării au evidențiat existența a cel
puțin unei relații de cointegrare între variabilele analizate, pentru varianta cu intercept și fără trend
în ecuația de cointegrare și fără intercept în VAR, considerată pe baza principiului lui Pantula.
104
Tabel 3.2. Rezultatele empirice ale procedurii de cointegrare Johansen
Variables Trace
test
Max-
Eigenvalue
test
Lag 2
Shadow economy and Real GDP index
64.17* 38.80*
25.36* 25.36*
Lag 3
Shadow economy and Real GDP per capita index
55.11* 32.68*
22.42* 22.42*
Notă: * indică respingerea ipotezei nule(a non-
cointegrării) la 1%, 5%. Valorile critice sunt furnizate de
Ostervald-Lenum(1992).
Având în vedere faptul că seriile sunt cointegrate, se impune estimarea unor modele VECM
pentru a testa prezența cauzalității Granger și a identifica direcția acesteia. Rezultatele acestora sunt
prezentate în tabelul de mai jos.
Rezultatele pe termen lung ale relației economiei informale cu economia oficială
evidențiază existența unei relații negative pe termen lung între cele două economii, atât în cazul
indicelui PIB-ului real cât și al indicelui PIB-ului real per capita. Astfel dacă economia oficială
crește cu 1%, atunci economia informală va scădea cu -0.14%, respectiv 0.16%.
Coeficienții pe termen scurt ai economiei oficiale în cazul ambelor modele sunt
semnificativi din punct de vedere statistic, evidențiind faptul că economia oficială din perioadele
anterioare influențează pozitiv economia informală pe termen scurt.
0:0 rH
1:1 rH
0: rHo
1:1 rH
105
Tabel 3.3. Rezultatele modelelor VECM
Models Shadow
economy and
Real GDP index
Shadow
economy and Real
GDP per capita
index
Long-run results
1tSE 1.00 1.00
1__Re tindexGDPal -0.16*
(0.013)
1___Re tindexcapitaGDPal -0.14*
(0.008)
Cons. -43.42*
(1.20)
-42.12*
(0.80)
Short-run results
1tECT -1.03*
(0.175)
-1.54*
(0.27)
1 tSE 0.069
(0.15)
0.46**
(0.20)
2 tSE 0.063
(0.128)
0.34**
(0.16)
3 tSE 0.16
(0.12)
1__ tindexGDPreal
0.195***
(0.113)
2__ tindexGDPreal 0.264*
(0.103)
1___ tindexcapitaGDPreal 0.12
(0.08)
2___ tindexcapitaGDPreal 0.21*
(0.08)
3___ tindexcapitaGDPreal 0.01
(0.09)
D1 -0.834
(0.794)
0.45
(0.87)
D2 1.217*
(0.48)
-0.32
(0.43)
D3
D4
1.10***
(0.61)
0.90
(1.02)
1.16***
(0.59)
2.59*
(0.59)
2R 0.492 0.51
s.e. 1.12 1.07
F-stat 7.79*
6.81**
The short-run diagnostic test statistics
Autocorrelation LM test 6.64
[0.15]
12.01
[0.03]
Normality test 20.13
[0.00]
22.75
[0.01]
White test 45.55
[0.33]
63.28
[0.18]
106
Variabilele dummy incluse în model pentru a surprinde diverselor măsuri legislative au un
impact pozitiv pe termen scurt, favorizând creșterea economiei informale. Astfel scăderea salariilor
bugetarilor cu 25% și creșterea TVA-ului de la 19% la 24% au impact pozitiv semnificativ asupra
economiei informale.
Termenul de corecție a erorilor(ECT) joacă un rol central în identificarea potențialei direcții
de cauzalitate. Semnul sau negativ si semnificația statistica în sensul testului Student reliefează
prezența unei relații de cauzalitate pe termen lung ce merge de la economia oficială către economia
informală. Relația inversă a fost infirmată, fie de semnul pozitiv fie de lipsa de semnificatie a coef.
ECT.
Ambele modele sunt corect specificate în sensul testului F și valoarea coeficientului de
determinația îndică un grad de determinare de peste 50%. De asemenea sunt verificate ipotezele
asupra reziduurilor, cu excepția ipotezei de normalitate.
Rezultatele analizei de cauzalitate Granger au reliefat existența unei relații de cauzalitate
unidirecționale între economia oficială și economia informală atât pe termen lung cât și pe termen
scurt, pentru ambele specificații, deoarece coeficientul ECT este negativ sși semnificativ statistic
și în plus coeficienții cu laguri ai economiei oficiale în cazul ambelor specificații sunt simultan
semnificativi statistic în sensul testului Wald(Fisher). Relația de cauzalitate de la economia
informală către economia oficială este infirmată având în vedere semnul pozitiv al coef. ECT în
cazul indicelui PIB-ului real și lipsa de semnificație a coef. ECT în cazul indicelui PIB-ului real
per capita.
Tabel 3.4. Rezultatele testului de cauzalitate Granger
Lag
level
2 3 Results
Null
hypothesis F-stat
1tECTt F-stat 1tECTt
(1) SE and
Off. Ec
(Real GDP
index)
Off. Ec.does
not
Granger cause
SE
11.41* 1.039* SEEcOff ..
SE does not 6.92 0.81*
107
Lag
level
2 3 Results
Null
hypothesis F-stat
1tECTt F-stat 1tECTt
Granger cause
Off.ec.
(2) SE and
Off. Ec.
(Real GDP per
capita Index)
Off.ec. does
not
Granger cause
SE
11.40* 1.54* SEecOff ..
SE does not
Granger cause
Off.ec.
2.27 -
0.36
Rezultatele unui șoc propagat în economia oficială (atât în indicele PIB-ului real cât și al
PIB-ului real per capita) asupra economiei informale cuantificat pe baza funcției generalizate de
răspuns la impuls au evidențiat faptul că economia informală crește de-a lungul primelor două
trimestre după șoc, după care înregistează o scădere de-a lungul următoarelor două trimestre pentru
ca șocul să se aplatizeze la nivelul ultimelor trimestre considerate.
Având în vedere specificul fenomenului analizat, ar fi hazardat a se indica un impact în
termeni absoluți sau a se inainta cifre cu privire la eventuale scăderi/creșteri în economia informală
ca urmare a șocului în economia oficială.
https://www.youtube.com/watch?v=ziuTIrOEvrc
Fig.3.3.Răspunsul economiei informală la un șoc propagat în economia oficială
108
În concluzie, rezultatele analizei de cauzalitate Granger bazată pe modele VECM susțin
existența unei relații de cauzalitate negative pe termen lung de la economia oficială către economia
informală și infirmă o posibilă relație de cauzalitate de la economia informală către economia
oficială.
3.2. Analiza de cauzalitate Toda-Yamamoto
Spre deosebire de analiza de cauzalitate Granger, analiza de cauzalitate Toda-
Yamamoto(TD) permite determinarea asocierilor dintre variabile fără a pre testa ordinul de
integrare al variabilelor sau prezența cointegrării și constă în estimarea unui model VAR extins de
ordin p (k +dmax), k reprezentând lagul optim în modelul VAR inițial și dmax este ordinul maxim
de integrare al variabilelor sistemului VAR. În cadrul acestui model VAR extins, se va testa doar
semnificația statistică a primilor coeficienți k cu ajutorul testului Wald.
Toda și Yamamoto (1995) susțin că testul F utilizat în cauzalitatea Granger nu este valid
deoarece acesta nu are repartiția Fisher standard atunci când datele sunt integrate sau cointegrate și
propun procedura ce necesită estimarea unui model VAR extins (augmented) care garantează
repartiția asimptotică a testului Wald modificat (Modified Wald-MWald) ( repartiția asimptotică
2 ), deoarece procedura de testare este robustă în ceea ce privește proprietățile de integrare și
cointegrare al procesului (Esso, 2010).
Metoda TD permite însă doar investigarea cauzalității doar pe termen scurt. Metodologia
Toda-Yamamoto reprezintă o abordare alternativă de testare a cauzalității bazată pe ecuațiile
cauzalității Granger dar extinsă cu extra laguri determinate de ordinul potențial de integrare al
variabilelor.
Rambaldi și Doran (1996) au demonstrat faptul că utilizarea testului Mwald pentru testarea
cauzalității TY poate deveni simplă utilizând regresia SUR (seemingly unrelated regression). O
prezentare detaliată a metodologiei de cauzalitate TD este oferită în Davidescu(2014a).
Astfel utilizînd rezultatele testelor de rădăcină unitate ADF și PP din anexa 4, putem
confirma faptul că seeriile sunt non-staționare și integrate de ordin 1.
Lagul optim determinat pe baza criteriilor informaționale AIC și SBC în cadrul analizei de
cauzalitate Granger este 2 pentru modelul ce tratează interacțiunea dintre economia informală și
indicele PIB-ului real, respectvi 3 în cazul modelului ce tratează relația economiei informale cu
indicele PIB-ului real per capita.
109
Astfel se va estima un model VAR(3) pentru relația economiei informale cu indicele PIB-
ului real și un model VAR(4) pentru relația economiei informale cu indicele PIB-ului real per
capita.
De asemenea, au fost verificate ipotezele asupra reziduurilor și condițiile de stabilitate.
Testul de cauzalitate Toda-Yamamoto implică adăugarea unui lag suplimentar pentru fiecare variabilă în
fiecare ecuație a modelului și utilizarea testului MWald pentru verificarea semnificației coeficienților
celorlalte variabile cu laguri (cu excepția lagului suplimentar) (Duasa, 2007).
Table 3.5.Rezultatele testului de cauzalitate Toda-Yamamoto( 1max d )
Null hypothesis p MWald
statistics
p-values Decision
2k
:0H Real GDP index does
not Granger cause SE
3 0.67 0.71 Do not Reject 0H
:0H SE does not Granger
cause Real GDP index
3 0.73 0.69 Do not reject 0H
3k
Real GDP per capita index
does not Granger cause SE
4 5.68 0.12 Do not Reject 0H
:0H SE does not Granger
cause Real GDP per capita index
4 2.95 0.39 Do not reject 0H
*, ** indică respingerea ipotezei nule la 1%, respectiv 5% prag de semnificație.
Rezultatele empirice ale analizei de cauzalitate Toda-Yamamoto nu susțin prezența vreunei
relații de cauzalitate între economia informală și cea oficială, indiferent de variabila proxy
utilizată(indicele PIB-ului real sau indicele PIB-ului real per capita).
3.3. Analiza de cauzalitate Granger bazată pe modele ARDL
Pentru investigarea relației dintre economia informală și economia oficială a fost utilizată
metodologia ARDL(modele cu laguri distribuite). Abordarea bazată pe modele autoregresive cu
laguri distribuite dezvoltată de Pesaran(1996, 1998, 2001) este preferată în locul altor tehnici de
cointegrare convenționale, deoarece parametrii pe termen lung și scurt sunt estimați simultan. toate
variabilele sunt presupuse a fi endogene și poate fi implementată indiferent dacă regresori sunt I(0),
I(1) sau/și I(0) și I(1) (astfel variabila dependentă este I(1), în timp ce variabilele independente pot
fi fie I(0), fie I(1).
110
În vederea obținerii unor rezultate robuste, se va utiliza abordarea ARDL27 pentru a stabili
existența relațiilor pe termen lung și scurt. Statistica ce stă la baza acestei proceduri este fie testul
Wald fie testul Fisher, utilizat pentru a testa semnificația variabilelor cu decalaj (cu laguri) din
cadrul unui model de corecție a erorilor condiționat (conditional unrestricted equilibrium error
correction model -ECM) (Pesaran et al.(2001)).
Abordarea ARDL implică trei etape pentru estimarea ecuațiilor în nivel:
ttt SEecoff 111_ (3.1)
ttt ecoffSE 122 _ (3.2)
unde: tSE reprezintă dimensiunea economiei informale a României; Off_ec reprezintă
economia oficială cuantificată prin indicele PIB-ului real și indicele PIB-ului real per capita; 21,
sunt termenii liberi; tt 21 , sunt reziduurile.
Prima etapă constă în investigarea existenței relației pe termen lung între variabilele
modelului, estimând urm. modele:
tttit
m
i
iit
m
i
it SEaecoffaSEaecoffaaecoff 11413
0
2
1
10 ___
(3.3)
tttit
m
i
iit
m
i
it ecoffbSEbecoffbSEbbSE 21413
0
2
1
10 __
(3.4)
unde: SEt reprezintă dimensiunea economiei informale a României; Off_ec reprezintă
economia oficială cuantificată prin indicele PIB-ului real și indicele PIB-ului real per capita; 00 ,ba
sunt termenii liberi; tt 21 , sunt reziduurile ecuațiilor mutual independente de medie zero și
matricea de covarianță finită; “m” reprezintă numărul de laguri.
Această etapă presupune testarea simultană a semnificației a coeficienților variabilelelor cu
lag 1 din fiecare ecuație cu ajutorul testelor F și t, plecând de la ipoteza potrivit căreia
0: 430 aaH respectiv 0: 430 bbH infirmă existența unei relații pe termen lung între
27 Abordarea ARDL este utilă deoarece permite descrierea existenței echilibrului/relației în termenii dinamicilor pe
termen lung și pe termen scurt fără a pierde din informația pe termen lung. Un alt motiv pentru utilizarea abordării
ARDL este faptul că mult mai robustă și se comportă mai bine în cadrul eșantioanelor de volum redus în comparație
cu alte tehnici de cointegrare.
111
variabile. Pentru a dovedi aceasta, se compară valorile calculate cu valorile critice tabelate ale lui
Pesaran et al.(2001) sau Narayan (2005) pentru eșantioanele de volum redus (40-60 observații).
A doua etapă constă în estimarea relației pe termen lung între variabile pe baza următoarelor
modele ARDL de corecție a erorilor:
tt
n
i
iti
m
i
itit ECTSEecoffecoff 113
0
2
1
10 __
(3.5)
tt
n
i
iti
m
i
itit ECTecoffSESE 213
0
2
1
10 _
(3.6)
unde: tSE reprezintă dimensiunea economiei informale, Off_ec reprezintă economia
oficială cuantificată prin indicele PIB-ului real și indicele PIB-ului real per capita; ECTt-1 este
termenul de corecție a erorilor cu decalaj de o perioadă ce evidențiază modul în care dezechilibrul
dintre valorile pe termen scurt și cele pe termen lung ale variabilei dependente este eliminat în
fiecare perioadă. Termenul ECTt-1 trebuie să fie negativ și semnificativ din punct de vedere
statistic. Coeficienții iiii 2121 ,,, reprezintă dinamicile pe termen scurt ale convergenței
modelului spre echilibru; 33 , indică viteza de ajustare către nivelul de echilibru după un șoc și
tt 21 , sunt erorile modelelor. Ulterior estimării modelelor se verifică ipotezele asupra reziduurilor
dar și stabilitatea parametrilor28.
A treia etapă constă în investigarea prezenței cauzalității Granger condiționate ce permite
testarea cauzalității pe termen scurt prin intermediul diferențelor variabilelor explicative cu decalaj
și pe de altă parte, și a cauzalității pe termen lung prin intermediul semnificației termenului ECTt-
1. Cauzalitatea Granger este construită pe baza modelului:
ttt
q
t
p
t ECTecoffLSELcSE 11112111 _ (3.7)
ttt
q
t
p
t ECTSELecoffLcecoff 21222212 __ (3.8)
unde:
11
1
,1111
P
i
ip
i
p LL ,
12
0
,1212
P
i
ip
i
p LL ,
21
1
,2121
P
i
ip
i
p LL ,
22
0
,2222
P
i
ip
i
p LL ; tt ecoffSE _,
sunt variabilele analizate ∆ reprezintă operatorul de diferențiere; L reprezintă operatorul de
28 Testele CUSUM și CUSUMQ.
112
întârziere, unde (L)∆Yt = ∆Yt-1, 1t și 2t sunt erorile mutual independente de medie zero și matrice
de covarianță finită.
Lagul optim p este bazat pe criteriul Akaike. Cauzalitatea pe termen lung poate fi
evidențiată prin semnificația statistică a termenului ECTt-1 în termenii testului t, în timp ce
cauzalitatea pe termen scurt este investigată prin intermendiul testului F sau Wald(în ecuațiile (3.7)-
(3.8)).
În cadrul modelelelor VECM condiționate ce analizează relația dintre economia oficială și
cea informală au fost incluse și variabilele dummy d1, d2, d3, d4 definite anterior ca și variabile
exogene.
Astfel lagul optim în cadrul primei etape în cadrul modelului VAR pentru ecuațiile (3.3)-
(3.4) determinat pe baza criteriului AIC a fost 3 dacă se consideră doar interceptul sau 5 daca se
include și trendul pentru modelul ce tratează relația dintre economia informală și a indicelui PIB-
ului real, respectiv 6 dacă se se consideră doar interceptul sau 3 daca se include și trendul pentru
modelul ce tratează relația dintre economia informală și a indicelui PIB-ului real per capita.
Rezultatele empirice ale testului de cointegrare bazat pe limitele superioară și inferioară ce
implică compararea valorilor calculate ale testelor F și t cu valorile critice ale acestora au evidențiat
existența unei relații de echilibru între economia oficială și economia informală, atunci când
componenta deterministă nesemnificativă din punct de vedere statistic este exclusă din modelul
ECM condiționat, pentru ambele tipuri de variabile considerate.
Având relația de cointegrare confirmată, abordarea ARDL poate fi adoptată pentru a estima
ecuațiile în nivel (3.1) și (3.2). Rezultatele empirice ale relațiilor în nivel pentru specificarea ARDL
în cazul modelului indicelui PIB-ului real(laguri:0, 3) și în cazul modelului indicelui PIB-ului real
per capita(laguri:0,3) sunt:
tt indexGDPalSE __Re149.087.42
(3.9)
(0.016) (1.40)
tt indexcapitaperGDPalSE ____Re145.004.42 (3.10)
(0.013) (1.22)
Rezultatele pe termen lung ale modelelor ce tratează relația economiei oficiale cu economia
informală, pe baza a două variabile proxy pentru economia oficială-indicele PIB-ului real și
indicele PIB-ului real per capita relevă existența unei relații negative între economia oficială și
113
economia informală. Coeficienții pe termen lung ai celor doi indici subliniază faptul că o creștere
de 1% a indicelui PIB-ului real conduce la o scădere de 0.149% în dimensiunea economiei
informale, în timp ce o creștere de 1% în indicele PIB-ului real per capita conduce la o scădere de
0.145% în dimensiunea economiei informale. Efectele economiei oficiale asupra economiei
informale sunt mai puternice în cazul creșterii economice decât a creșterii economice per capita.
Rezultatele modelelelor VECM condiționate asociate cu relațiile în nivel sunt prezentate în
tabelul:
Tabel 3.6. Rezultatele analizei de cointegrare ARDL
Regressor Coefficient Standard
Error
p-
value
Regressor Coefficient Standard
Error
p-
value
ECTt-1 -1.05 0.135 0.000 ECTt-1 -1.03 0.126 0.000
Δreal_gdp_index -0.13 0.095 0.169 Δreal_gdp_capita_index -0.043 0.081 0.598
Δreal_gdp_indext-1 0.063 0.098 0.525 Δreal_gdp_capita_indext-1 0.119 0.080 0.143
Δreal_gdp_indext-2 0.166 0.093 0.083 Δreal_gdp_capita_indext-2 0.230 0.085 0.009
Intercept -0.020 0.179 0.907 Intercept 0.043 0.190 0.821
D1t -1.454 1.076 0.183 D1t -1.069 1.061 0.319
D2t -1.170 1.151 0.314 D2t -0.684 1.122 0.545
D3t 0.107 1.073 0.920 D3t 0.199 1.059 0.851
D4t 4.059 1.536 0.011 D4t 3.341 1.526 0.033
Adj. R2= 0.55, S.E. of Regr. = 1.05,
AIC = 3.079, SBC =3.401,
F-stat. =9.825, F-prob. = 0.000,
D-W stat. =1.872
Adj. R2= 0.56, S.E. of Regr. = 1.036,
AIC = 3.05, SBC =3.37,
F-stat. =10.23, F-prob. = 0.000,
D-W stat. = 1.914
Rezultatele empirice au evidențiat faptul că economia oficială de acum două perioade(lag
2) manifestă un impact pozitiv semnificativ asupra economiei informale. De asemenea este
important a se menționa faptul că creșterea TVA-ului de la 19% la 24% a avut impact pozitiv
semnificativ asupra economiei informale.
Pe baza rezultatelor, se confirma existența unei relații negative pe termen lung între economia
oficială și economia informală și a unei relații pozitive pe termen scurt între cele două variabile.
Termenul de corecție a erorilor ( 1tECT ) prezintă semnul așteptat (negativ) și este
semnificativ statistic pentru ambele modele sugerând existența unei relații pe termen lung între
economia oficială și economia informală. Coeficienții 1tECT (-1.05 pentru indicele PIB-ului real
și -1.03 pentru indicele PIB-ului real per capita) indică rată ridicată de convergență către echilibru.
Semnificația termenului 1tECT sugerează cauzalitate în cel puțin o direcție.
De asemenea, au fost verificate ipotezele asupra erorilor modelelelor și rezultatele au
indicat faptul că fenomenului autocorelării reziduurilor și cel al heteroscesticității autoregresive
condiționate nu este prezent deoarece forma funcțională este corect specificată (rezultatele testului
114
Ramsey). Rezultatele testului Jarque-Bera evidențiază faptul că reziduurile modelelor pe termen
scurt nu sunt normal distribuite.
Coeficienții de determinație ajustați ( ) reprezintă 0.55, respectiv 0.56 sugerând faptul
că modelele de coreție a erorilor ajustează rezonabil datele. Valorile calculate ale testului F resping
în mod evident ipoteza nulă potrivit căreia toți regresorii au coeficienții nuli.
În ultima etapă, a fost testată direcția cauzalității cu ajutorul testelor de cauzalitate Granger
utilizând mecanismul ARDL.
Tabel 3.7. Rezultatele empirice ale cauzalității Granger condiționate
F-statistics [probability values]
Dependent
Variable
Offici
al economyt
S
Et
t-
stat (prob)
for ECTt-1
Official
economy
(Real GDP
indext)
- (
)
-
0.583
[0.5
63]
SEt () - -
2.953*
[0.0
05]
F-statistics [probability values]
Dependent
Variable
Offici
al economyt
S
Et
t-
stat (prob)
for ECTt-1
Official
economyt
(Real GDP per
capita indext)
- (
)
0.4
11
[0.6
83]
SEt () - -
3.645*
[0.0
00]
* indică respingerea ipotezei nule pentru un prag de semnificație de 5%.
Rezultatele empirice au evidențiat existența unei relații unidirecționale de
cauzalitate pe termen lung ce funcționează de la economia oficială și economia informală, fapt
confirmat de semnificația statistică și semnul negativ al coeficientului 1tECT . Însă se infirmă o
posibilă relație de cauzalitate pe termen scurt între economia oficială și economia informală.
2R
115
Și în plus, rezultatele empirice nu susțin o posibilă relație de cauzalitate ce
funcționează de la economia informală către economia oficială, deoarece termenul de corecție al
erorilor nu sunt semnificativ statistic.
În concluzie, rezultatele analizei de cauzalitate Granger bazată pe modele ARDL susțin
existența unei relații de cauzalitate negative pe termen lung ce funcționează de la economia oficială
către economia informală și infirmă o posibilă relație de cauzalitate de la economia informală
către economia oficială.
3.4. Analiza SVAR
Existența unei relații structurale între economia informală și economia oficială a fost
analizată pentru a izola șocurile ofertei agregate de cele ale cererii agregate utilizând abordarea
SVAR a lui Blanchard și Quah(1989). O analiză detaliată a utilizării analizei SVAR se regăsește în
Davidescu(2014a). Obiectivul este acela de a descompune dimensiunea economiei informale în
componente temporare și permanante. Teoria economică este utilizată pentru a asocia șocuri ale
cererii agregate ca fiind șocuri temporare și șocuri ale ofertei agregate ca avâdn efecte permanente.
Astfel, analiza SVAR, ce constituie o extindere a modelelor VAR clasice, poate determina
răspunsul dinamic al economiei informale la diferite perturbații (șocuri).
Modelul VAR poate fi scris:
st
dt
ii
ii
i
i
t
t
bb
bbL
ecOff
SE
2221
1211
0. (3.11)
Vectorul
st
dt
t conține cele două șocuri structurale, cel al cererii ( dt ) și cel al ofertei(
st ); L este operatorul de întârziere. Elementele i11b și
i21b reprezintă funcțiile de răspuns la impuls
ale unui șoc în cererea agregată asupra economiei informale și economiei oficiale(indicele PIB-
ului real și indicele PIB-ului real per capita). Coeficienții i12b și
i22b reprezintă funcțiile de răspuns
la impuls ale unui șoc în oferta agregată asupra economiei informale și economiei oficiale.
În cadrul analizei Blanchard și Quah (1989), seriile sunt considerate în prima diferență29 și
se face presupunerea că un șoc în oferta agregată (indicele PIB-ului real sau indicele PIB-ului real
per capita) nu are un efect pe termen lung asupra dimensiunii economiei informale.
29 pentru a asigura staționaritatea în cazul șocurilor cu efecte permanente.
116
Dacă economia informală nu este afectată pe termen lung de un șoc în oferta agregată,
atunci ar trebui ca efectul cumulat al șocului asupra economiei informale să fie nul. Șocul ofertei
( st ) manifestă doar efecte pe termen scurt asupra economiei informale. Cu alte cuvinte, se impune
o restricție pe termen lung asupra relației dintre economia informală (SE) și șocul structural
neobservat ( st ):
0)(0
12
kbk
(3.12)
Modelul VAR al analizei Blanchard si Quah a fost estimat utilizând seriile de date în prima
diferență, variabilele originale nefiind staționare. Lagul optim a fost selectat pe baza criteriilor SHC și
HQ ca fiind 1 pentru ambele modele, astfel încît să verifice ipotezele pe reziduuri și condiția de
stabilitate.
Rezultatele empirice ale funcțiilor de răspuns la impuls ce evaluează impactul șocului
pozitiv propagat în economia oficială asupra dimensiunii economiei informale oferă rezultate
similare în cazul ambelor modele evidențiind pe termen scurt o scădere a dimensiunii economiei
informale de aproape 0.13% față de nivelul de referință datorată indicelui PIB-ului real, respectiv
de 0.116% față de nivelul de referință datorată indicelui PIB-ului real per capita.
Fig 3.4. Efectul unui șoc în oferta agregată(indicele PIB-ului real) asupra economiei
informale
117
Scăderea se manifestă imediat după aplicarea șocului, în trimestrul al doilea. În al treilea
trimestru, economia oficială conduce la o ușoară creștere a economiei informale pentru ambele
modele, pentru ca ulterior efectul șocului să se amoritezeze treptat.
Efectele economiei oficiale asupra economiei informale sunt mai puternice în cazul creșterii
economice decât a creșterii economice per capita.
Fig 3.5. Efectul unui șoc în oferta agregată(indicele PIB-ului real per capita) asupra
economiei informale
În concluzie, rezultatele empirice ale metodologiei Blanchard și Quah ce utilizează modele
VAR Structurale au confirmat faptul că pe termen scurt prezența unui șoc pozitiv în oferta
agregată(atât indicele PIB-ului real cât și indicele PIB-ului real per capita) conduce la o scădere
a dimensiunii economiei informale în cel de-al doilea trimestru după șocul inițial, urmată de o
creștere ușoară pentru cel de-al treilea trimestru după șocul inițial. Ulterior, șocul se amortizează
treptat.
118
3.5. Concluzii preliminare
Este important de menționat faptul că analiza empirică a dimensiunii economiei informale
trebuie evaluată foarte atent. Prin urmare, orice analiză empirică, folosind estimări ale economiei
informale este în mod necesar supusă cel puțin acelorași limitări(Dell’Anno, 2008).
Astfel natura relației dintre economia informală și economia oficială a fost analizată
utilizând tehnici econometrice ce au la bază analiza de cauzalitate(cauzalitate Granger bazată pe
modele VECM și ARDL, cauzaliate Toda-Yamamoto) dar și analiza șocurilor SVAR. Pentru
economia oficială au fost utilizate două variabile proxy(indicele PIB-ului real și indicele PIB-ului
real per capita).
Rezultatele analizei de cauzaliate Granger bazată pe modele VECM au reliefat existența
unei relații de cauzalitate negative pe termen lung ce funcționează de la economia oficială către
economia informală și infirmă un posibil impact al economiei informală asupra economia oficiale.
De asemenea, funcția de răspuns la impuls ce măsoară efectul șocului propagat pe termen scurt în
economia oficială asupra economiei informale evidențiază un impact pozitiv în primul trimestru,
pentru ca ulterior economia oficială să manifestă mai degrabă un impact negativ asupra economiei
informale.
În schimb, rezultatele empirice ale analizei de cauzalitate Toda-Yamamoto nu susțin
prezența vreunei relații de cauzalitate între economia informală și cea oficială, indiferent de
variabila proxy utilizată.
Rezultatele analizei de cauzalitate Granger bazată pe modele ARDL susțin existența unei
relații de cauzalitate negative pe termen lung ce funcționează de la economia oficială către
economia informală și infirmă o posibilă relație de cauzalitate de la economia informală către
economia oficială.
Metodologia Blanchard și Quah ce utilizează modele VAR Structurale a confirmat faptul
că pe termen scurt prezența unui șoc pozitiv în oferta agregată(atât indicele PIB-ului real cât și
indicele PIB-ului real per capita) conduce la o scădere a dimensiunii economiei informale în cel
de-al doilea trimestru după șocul inițial, urmată de o creștere ușoară pentru cel de-al treilea
trimestru după șocul inițial, pentru ca ulterior șocul să se amortizeze treptat.
Este important de menționat faptul că în cazul tuturor celor patru metode utilizate, efectele
economiei oficiale asupra economiei informale sunt mai puternice în cazul creșterii economice
decât a creșterii economice per capita.
119
De asemenea, variabilele dummy menite să surprindă impactul diverselor măsuri legislative
– scăderea salariilor bugetarilor cu 25% și creșterea TVA-ului de la 19% la 24% – au un impact
pozitiv pe termen scurt, favorizând creșterea economiei informale, în toate cele patru metode
utilizate.
Având în vedere acestea, putem concretiza faptul că, cel puțin pe termen lung, în România
economia oficială manifestă un impact negativ important cantitativ asupra economiei informale.
Pe de altă parte, politica monetară sau fiscală expansivă cu scopul de a impulsiona producția
de sectorul formal, ar crește, de asemenea, producția informală și concurența neproductivă. O astfel
de dilemă reflectă importanța dovezilor empirice cu privire la relația dintre piețele formale și
informale.
Evidența empirică cu privire la caracterul anticiclic al economiei informale susține
concluzia potrivit căreia cele două sectoare sunt mai degrabă substitute și nu complemente,
justificând practic ipoteza că activitățile neoficiale creează competiție neloială și interferează
negativ cu alocarea pieței.
Astfel, o economie informală în creștere erodează baza de impozitare, cu consecințe
negative directe asupra infrastructurii publice și a calității bunurilor și serviciilor publice și ulterior
și asupra creșterii economice oficiale.
120
CONCLUZII
Economia informală reprezintă un fenomen persistent la nivel mondial. Este de notorietate
faptul că economia informală este dificil de cuantificat.Având în vedere dificultățile în măsurare,
estimările statistice privind cauzele sale si modul de gestionare al acesteia sunt destul de
problematice.
Obiectivul central al cărții a fost reprezentat de cuantificarea interacțiunilor dintre
economia informală și cea oficială pe baza analizei și estimării dimensiunii economiei informale a
României utilizand metode (monetare, modele cu ecuații structurale etc.) bazate pe modele
econometrice complexe.
Dimensiunea economiei informale a României a fost estimată utilizând metoda cererii de
lichidități și metoda raportului numerar depozite ca și metode monetare, modelul MIMIC dar și
metoda forței de muncă utilizând date trimestriale pentru perioada 2000-2014.
Rezultatele empirice ale metodei cererii de lichidități bazată pe modele VECM au evidențiat
faptul că economia informală reprezenta 38% din PIB-ul oficial în anul 2000 și s-a încadrat pe un
trend descendent până în debutul anului 2009, înregistrând valoarea de 25%. În perioada 2010-
2011, ca urmare a crizei economice dimensiunea economiei informale a sporit în intensitate,
atingând valoarea de 28.3% din PIB-ul oficial. Pentru ultimii trei ani, se constată o tendință
descendentă, atingând valoarea de 25.5% la finele anului 2014.
Metoda raportului numerar-depozite a evaluat valoarea numerarului ilicit din economie de-
a lungul perioadei 2000-2014, măsurând 1 mld. RON la mijlocul anului 2000, reprezentând 18.82%
din PIB. În perioada 2000-2006, activitățile ilegale au urmat un trend descendent, reprezentând
12.35% din PIB la mijlocul anului 2006. Pentru perioada 2007-2008, datorită ipotezei restrictive a
raportului minim numerar-depozite, sectorul informal a manifestat un trend descendent, susținând
ipoteza dimensiunii neglijabile a activităților din sectorul neoficial în cel de-al treilea trimestru al
anului 2008. În perioada 2009-2010, activitățile ilicite exprimate ca % din PIB-ul oficial au crescut
în intensitate, pentru ca în ultimii ani tendință să fie una descendentă, reprezentând 13.5% din PIB
la finalul anului 2014.
Economia informală a fost estimată utilizând un tip special de modele cu ecuații structurale-
un model MIMIC 4-1-2 în care principalii determinanți ai economiei informale sunt consumul
121
guvernamental, rata șomajului, auto-ocuparea, persoanelor ce dețin doua joburi, iar principalii
indicatori ce reflectă prezența economiei informale sunt indicele PIB-ului real și C/M1.
Astfel, dimensiunea economiei informale măsurată ca % din PIB-ul oficial înregistra la
începutul anilor 2000 valoarea de 34% şi s-a încadrat pe un trend descrescător atingând valoarea
de 29.4% la finele anului 2008. Începând cu anul 2009, ca urmare a crizei economice dimensiunea
economiei informale crește treptat în intensitate, înregistrând valoarea medie de 32.5% din
produsul intern brut în anul 2010. Pentru ultima perioadă, dimensiunea economiei informale se
încadrează pe un trend ușor descendent, atingând valoarea de 29.8% din PIB-ul oficial la finele
anului 2014.
Conform metodei forței de muncă, ponderea celor ce munceau în sectorul neoficial a urmat
un trend ascendent până în 2005 atingând valoarea de 19% din populația ocupată, după care s-a
încadrat pe un trend descendent atingând valoarea de 7% spre finalul anului 2010. Perioada 2010-
2011 a fost marcate de creșteri ale ponderii persoanelor ce lucrau în economia neoficială, pentru ca
în ultimii ani, tendința să fie una descendentă.
Rezultatele empirice obținute se subscriu celor mai recente studii empirice în domeniu.
Astfel Schneider et al.(2010) și Schneider(2013, 2014) estimează dimensiunea economiei
informale a României utilizând metoda cererii de lichidități și modelul MIMIC evidențiind o
pondere de 28.1% pentru anul 2014.
Analizând comparativ cele patru serii de estimații ale dimensiunii economiei informale,
putem constata faptul că metoda cererii de lichidități și modelul MIMIC conduc la serii ale
economiei informale relativ apropiate și cu trend comun.
Deși conduc la estimații ale economiei informale din perspective diferite, una utilizează
indicatori monetari alta indicatori ai pieței forței de muncă, metoda raportului numerar-depozite și
metoda forței de muncă au ca și punct comun și totodată și un dezavantaj considerarea unei perioade
de referință în care se consideră că activitățile economice informale au fost neglijabile.
Utilizarea mai multor metode este considerata a fi esentiala, datorita faptului ca fiecare
surprinde fenomenul din perspective diferite. Aceasta abordare integrata ne permite conturarea
imaginii de ansamblu cu privire la dinamica fenomenului analizat.
Odate obținute diverse estimări ale economiei informale exprimate ca % din PIB-ul oficial,
se analizează comparativ rezultatele, mergând pe ipoteza potrivit căreia cât mai multe estimații ale
informalității pot contura o imagine de ansamblu asupra economiei informale privită din puncte de
122
vedere diferite, de vreme ce acestea încearcă să aproximeze aceeiași variabilă latentă. Plecând de
la acest punct de vedere se construiește un indice agregat(compozit) al economiei informale, menit
să surprindă complexitatea fenomenului analizat.
Însă, având în vedere natura și caracterul ocult al fenomenului analizat, dar și limitările
metodelor, o cuantificare exactă a activităților economice din economia infomală este aproape
imposibil a se realiza și prin urmare orice inferență empirică sau teoretică bazată pe astfel de
rezultate trebuie să fie considerată întotdeauna o aproximare și tratată în consecință corespunzător.
În literatura de specialitate există viziuni diferite cu privire la informalitate și relația ei cu
economia oficială. O perspectiva legal-instituțională, ce vede piețele informale ca cel mai bun
răspuns la excludere juridică și aplicarea inegală a drepturilor de proprietate (De Soto, 1989, 2000).
Informalitate este, prin urmare, vazută ca un simptom a unei legi inegale.
De asemenea există și o perspectivă de evitare a impozitării care consideră firme informale
ca fiind dăunătoare pentru creștere deoarece acestea sunt mici și neproductive și dețin o cotă
importantă de piață față de firmele formale mai productive(Duarte, 2014).
Și există și o perspectivă duală, ce consideră piețele formale și informale ca fiind
independente unele de altele, căci producătorii și consumatorii lor operează în scenarii complet
diferite. Din perspectiva duală, piețele informale sunt arene de schimb, în principal pentru oamenii
săraci și tind să dispară odată cu dezvoltarea economică (Porta și Shleifer 2008, 278).
Cu excepția perspectivei legal-instituționale, diferitele perspective asupra informalității
implică o relație specifică a PIB-ului cu producția informală. Perspectiva evaziunii fiscale implică
o relație negativă. O creștere în producția informală prin investițiile informale(remitențe mai mari)
va avea un efect negativ asupra PIB-ului oficial, va crește competiția neproductivă și cheltuielilor
guvernamentale potențiale vor scădea. Altfel, o creștere a PIB-ului prin reducerea taxării va crește
beneficiile așteptate prin formalitate, astfel că participanții de pe piețele informale decid să lucreze
în sectorul oficial. Producția informală și venitul ar scădea. Această perspectivă duală implică ca
PIB-ul și producția informală să fie complet independente.
Perspectiva evaziunii fiscale recomandă o mai puternică punere în aplicare a colectării
impozitelor și "combaterii" informalității mai eficient. Dar dacă producția formală și informală nu
sunt negativ, ci pozitiv interconectate, "combaterea" informalității ar fi dăunătoare pentru economia
formală.
123
Astfel natura acestei relații dintre economia informală și economia oficială a fost analizată
utilizând tehnici econometrice complexe ce au la bază analiza de cauzalitate(cauzalitate Granger
bazată pe modele VECM și ARDL, cauzaliate Toda-Yamamoto) dar și analiza șocurilor SVAR.
Rezultatele analizei de cauzaliate Granger bazată pe modele VECM și ARDL au reliefat
existența unei relații de cauzalitate negative pe termen lung ce funcționează de la economia oficială
către economia informală și infirmă un posibil impact al economiei informală asupra economia
oficiale.
În schimb, rezultatele empirice ale analizei de cauzalitate Toda-Yamamoto nu susțin
prezența vreunei relații de cauzalitate între economia informală și cea oficială, indiferent de
variabila proxy utilizată.
Metodologia Blanchard și Quah ce utilizează modele VAR Structurale a confirmat faptul
că pe termen scurt prezența unui șoc pozitiv în oferta agregată(atât indicele PIB-ului real cât și
indicele PIB-ului real per capita) conduce la o scădere a dimensiunii economiei informale în cel
de-al doilea trimestru după șocul inițial, urmată de o creștere ușoară pentru cel de-al treilea
trimestru după șocul inițial, pentru ca ulterior șocul să se amortizeze treptat.
Având în vedere acestea, putem concretiza faptul că economia oficială a României
manifestă un impact negativ important cantitativ pe termen lung asupra economiei informale. În
schimb, tehnicile econometrice utilizate infirmă un posibil impact al economiei informale asupra
economiei oficiale.
Evidența empirică cu privire la caracterul anticiclic al economiei informale susține
concluzia potrivit căreia cele două sectoare sunt mai degrabă substitute și nu complemente,
justificând practic ipoteza că activitățile neoficiale creează competiție neloială și interferează
negativ cu alocarea pieței.
Astfel, o economie informală în creștere erodează baza de impozitare, cu consecințe
negative directe asupra infrastructurii publice și a calității bunurilor și serviciilor publice și ulterior
și asupra creșterii economice oficiale.
Este important de menționat faptul că orice analiză empirică a dimensiunii economiei
informale și de asemenea orice analiză empirică ce utilizează estimări ale economiei informale
trebuiesc evaluate foarte atent, privite cu rezerva cuvenită având în vedere limitările metodelor și
specificul fenomenului analizat (Dell’Anno, 2008).
124
SURSE BIBLIOGRAFICE
Ahumada, H., A. Canavese, P. Canavese, and F. Gonzalez Alvarado (2000), “El
Tamano de la Economia Oculta, Revision del Metodo de Estimacion basado en la Demanda de
Circulante con una ilustracion para la Argentina”, in La Economia Oculta en la Argentina,
Fundacion de Investigaciones Economicas Latinoamericanas FIEL.
Ahumada, H., Facundo, A., Canavese A. and P. Canavese (2004), The demand for
currency ap-proach and the size of the shadow economy: a critical assessment. Discussion
Paper, Delta Ecole Normale Superieure, Paris.
Ahumada, H., Alvaredo, F. and Canavese, A. (2008), “The monetary method to measure
the shadow economy: The forgotten problem of the initial conditions”. Economics Letters, Vol.
101, No.2, pp. 97-99.
Albu, L.L., Nicolae, M.(2003).Use of households survey data to estimate the size of the
informal economy in Romania, MPRA Paper 14286, University Library of Munich, Germany.
Albu, L.L.(2008). A Model To Estimate Spatial Distribution Of Informal Economy,
Journal for
Economic Forecasting, Institute for Economic Forecasting, vol. 5(4), 111-124.
Albu, L.L., Iorgulescu, R., Stanica, C.(2010). Estimating Hidden Economy and Hidden
Migration: The Case of Romania, Journal for Economic Forecasting, Institute for Economic
Forecasting, vol. 0(2), 46-56.
Albu, L.L., Ghizdeanu, I., Stanica, C.(2011). Spatial Distribution of the Informal
Economy. A Theoretical and Empirical Investigation, SCIENZE REGIONALI, FrancoAngeli
Editore, vol. 0(1), 63-80.
Alexandru, A., Dobre, I.(2011a).The impact of unemployment rate on Romanian
shadow economy: An empirical investigation using Granger causality analysis, Economic
Computation and Economic Cybernetics Studies and Research, 1/2011, vol.45, pg.55-76, A,
ISSN 0424 – 267 X.
Alm, J., Martinez-Vazquez, J. and F. Schneider (2004), Sizing the problem of the hard-
to-tax, Working Paper, Georgia State University, USA.
Alm, J. and B. Torgler (2006), Culture differences and tax morale in the United States
and in Eu-rope, Journal of Economic Psychology, 27(2): 224–46.
125
Alm, J., & Embaye, A. (2013). Using dynamic panel methods to estimate shadow
economies around the world, 1984–2006. Public Finance Review,41(5), 510-543.
Asea, P.K. (1996), “The informal sector: baby or bath water?”. Carnegie-Rochester
Conference Series on Public Policy, Vol. 45, pp. 163-171.
Bhattacharyya, Dilip K. (1990). ‘‘An Econometric Method of Estimating the ‘Hidden
Economy,’ United Kingdom (1960-1984): Estimates and Tests.’’ The Economic Journal
100:703–17.
Bhattacharyya, D.K. (1999), On the economic rationale of estimating the hidden
economy. Eco-nomic Journal 109, pp. 348–359.
Breusch, T. (2005a), The Canadian underground economy: An examination of Giles
and Tedds, Canadian Tax Journal, 53, pp. 367-391.
Breusch, T. (2005b), Estimating the underground economy using MIMIC models,
Working Pa-per. Available under: http://econwpa.wustl.edu/eps/em/papers/0507/0507003.pdf.
Bordignon, M., & Zanardi, A. (1997). Tax evasion in Italy. Giornale degli economisti
e annali di economia, 169-210.
Bühn, A., C. Montenegro and F. Schneider (2010), ‘New estimates for the shadow
economies all over the world’, International Economic Journal, 24(4): 443–61.
Bühn, A. and F. Schneider (2011), Corruption and the shadow economy: like oil and
vinegar, like water and fire?, International Tax and Public Finance, LLC: 220–41.
Buehn, A. and F. Schneider (2012), Shadow Economies Around the World: Novel
Insights, Accepted Knowledge, and New Estimates, International Tax and Public Finance 19,
pp. 139-171.
Buehn, A., Schnedier, F.(2013). Estimating the Size of the Shadow Economy: Methods,
Problems and Open Questions, CESIFO WORKING PAPER NO. 4448, CATEGORY 1:
PUBLIC FINANCE.
Bühn, A., A. Karmann and F. Schneider (2009), Shadow economy and do-it-yourself
activi-ties: the German case, Journal of Institutional and Theoretical Economics, 165(4),
pp.701–22.
Cagan, P. (1958), The demand for currency relative to the total money supply, Journal
of Po-litical Economy, 66, pp. 302– 328.
126
Crnkovic-Pozaic, S.(1999). Measuring employment in the unofficial economy by using
labour market data. In Underground economies in transition: Unrecorded activity, tax evasion,
corruption and organized crime, ed. E. Feige and K. Ott, 211–44. Aldershot: Ashgate.
Davidescu Adriana A.(2013).” Estimating the size of Romanian shadow economy using
Guttmann’s simple currency ratio approach”, Theoretical and Applied economics, ECTAP,
Volume XX (2013), No. 10(587), pp. 33-48, ISSN 1844-0029.
Davidescu, A.(2014a). Metode și tehnici econometrice de cuantificare a impactului
șomajului asupra economiei informale în România, Ed.ASE, București, 2014, nr. de pag. 246,
ISBN 978-606-505-842-2.
Davidescu, A.(2014b). Abordări complexe ale relației dintre șomaj și economia informală
a Statelor Unite, Ed.ASE, București, 2014, nr. de pag. 140, ISBN 978-606-505-846-0.
Davidescu Adriana A(2015a). “Bounds Test approach for the Long Run Relationship
between Shadow Economy and Official Economy. An Empirical Anaysis for Romania”,
Journal of Applied Quantitative Methods, volume 10, issue 1, march , 2015, pg.36-47, B+,
indexed in DOAJ, ISSN 1842-4562.
Davidescu Adriana, Ghinararu C.(2015). The Hare and the Tortoise. How Older
Generations Are Replaced By Young One on the Labour Market: Signals and Insights from the
Relationship between Shadow Economy and Active Ageing, Economia.Seria Management,
vol.18, no.1, 2015, ISSN 1454-0320.
Davidescu Adriana(2015b). Active Ageing and Shadow Economy in Romania.An
Empirical Causality Analysis, Management Dynamics in the Knowledge Economy, VOL 3,
NO 2 (2015): ISSUE 8, ISSN 2392-8042, indexed in BASE, Cabell's, DOAJ, Index Copernicus,
EBSCO, ERIH Plus, NewJour, ProQuest, RePEc and Ulrich’s.
Davidescu Adriana AnaMaria, Strat Vasile Alecsandru(2015a). The Relationship
between Official Employment, Official Unemployment and Unofficial Employment in
Romania, International Journal of Economic Practices and Theories, Vol. 5, No. 3, 2015 (May),
Special Issue on Competitiveness and Economic & Social Cohesion, e-ISSN 2247–7225, BDI
indexed.
Davidescu A., Strat, V.A, Paul, A.M.(2015a). Revisiting the Size of Romanian Informal
Economy Using the Gutmann Approach, Procedia Economics and Finance, Volume 23, 2015,
127
Pages 1037–1045, 2nd GLOBAL CONFERENCE on BUSINESS, ECONOMICS,
MANAGEMENT and TOURISM, 10.1016/S2212-5671(15)00546-8.
Davidescu A., Strat, V.A, Paul, A.M.(2015b). FDI and The Unemployment - A
Causality Analysis for the Latest EU Members, Procedia Economics and Finance, Volume 23,
2015, Pages 635-643, 2nd GLOBAL CONFERENCE on BUSINESS, ECONOMICS,
MANAGEMENT and TOURISM, 10.1016/S2212-5671(15)00448-7.
Davidescu A., Strat, V.A(2015b). SHADOW ECONOMY AND FOREIGN DIRECT
INVESTMENTS: AN EMPIRICAL ANALYSIS FOR THE CASE OF ROMANIA, Ecoforum
Journal, vol.4, no.2, 2015, pg.110-118, ISSN 2344 – 2174.
Dell’Anno, R. (2003), ‘Estimating the shadow economy in Italy: a structural equation
approach’, Working Paper 2003–7, Department of Economics, University of Aarhus.
Dell’Anno, R. and F. Schneider (2004), ‘The shadow economy of Italy and other OECD
countries: what do we know?’, Journal of Public Finance and Public Choice, 21: 223–45.
Dell’Anno, R., Gómez-Antonio, M., & Pardo, A. (2007). The shadow economy in three
Mediterranean countries: France, Spain and Greece. A MIMIC approach. Empirical
Economics, 33(1), 51-84.
Dell’Anno, R. (2007). The shadow economy in Portugal: an analysis with the MIMIC
approach. Journal of Applied Economics, 10(2), 253-277.
Dell’Anno, R., Solomon, O.H. (2007). Shadow economy and unemployment rate in
USA: is there a structural relationship? An empirical analysis, Applied Economics, 1-19.
Dell’Anno, R. and F. Schneider (2009), ‘A complex approach to estimate shadow
economy: the structural equation modelling’, in M. Faggnini and T. Looks (eds), Coping with
the Complexity of Economics, Berlin: Springer, pp. 110–30.
Dell’Anno, R. (2008), “What is the relationship between unofficial and official
Economy? an analysis in Latin American countries”. European Journal of Economics, Finance
and Administrative Sciences, Vol. 12, pp. 185-203.ei
Dell’Anno, R., Halicioglu, F.(2010). An ARDL model of unrecorded and recorded
economies in Turkey, working paper.
128
Dobre, I., Alexandru, A. (2009), “The impact of unemployment rate on the dimension
of shadow economy in Spain: A Structural Equation Approach”, European Research Studies
Journal, No.13(4), pp. 179-197.
Duarte, P. (2014). The relationship between GDP and the size of the informal economy:
Empirical evidence for Spain. University of Leipzig, Faculty Papers, (127).
Eilat, Y. and Zinnes, C. (2000), “The evolution of the shadow economy in transition
countries: consequences for economic growth and donor assistance”. CAER II Discussion
Paper, No. 83. Harvard Institute for International Development. Cambridge, MA.
Feige, E.L. (1986), A re-examination of the bunderground economy in the United
States, IMF Staff Papers 33, pp. 768– 781.
Feige, E.L. (ed.) (1989), The Underground Economies. Tax Evasion and Information
Distor-tion, Cambridge University Press, Cambridge.
Feige, E.L. (1994), The underground economy and the currency enigma, Supplement to
Pub-lic Finance/Finances Publiques, 49, pp. 119– 136.
Feige, E.L. (1996), Overseas holdings of U.S. currency and the underground economy.
In: Pozo, S. (Ed.), Exploring the Underground Economy. W.E. Upjohn Institute for Employ-
ment Research, Kalamazoo, MI, pp. 5– 62.
Feld, L.P. and B.S. Frey (2007), Tax Compliance as the Result of a Psychological Tax
Con-tract: The Role of Incentives and Responsive Regulation, Law and Policy, 29/1, pp. 102-
120.
Feld, L. P. and C. Larsen (2005), Black Activities in Germany in 2001 and 2004: A
Compari-son Based on Survey Data, Study no.12, Copenhagen: Rockwool Foundation
Research Unit.
Feld, L. P. and C. Larsen (2008), “Black” activities low in Germany in 2006, News
from the Rockwool Foundation Research Unit, March, pp. 1–12.
Feld, L. P. and C. Larsen (2009), Undeclared Work in Germany 2001–2007 – Impact
of De-terrence, Tax Policy, and Social Norms: An Analysis Based on Survey Data, Berlin:
Springer.
Feld, L. P. and F. Schneider (2010), Survey on the shadow economy and undeclared
earnings in OECD countries, German Economic Review, 11(2), pp. 109–49.
129
Frey, B.S. and H. Weck-Hannemann (1984), The hidden economy as an “unobserved”
varia-ble. European Economic Review, 26, pp. 33– 53.
Friedman, E., S. Johnson, D. Kaufmann and P. Zoido-Lobatón (2000), Dodging the
Grabbing Hand: The Determinants of Unofficial Activity in 69 Countries, Journal of Public
Eco-nomics 76/4, pp. 459-493.
Gadea, M. and J. Serrano-Sanz (2002), “The hidden economy in Spain – A monetary
estimation
1964-1998”, Empirical Economics, Vol. 27, pp. 499-527.
Galli, R. and Kucera, D. (2003), “Informal Employment in Latin America: Movements
over Business Cycles and the Effects of Worker Rights”, Discussion Paper, No. 145,
International Institute for Labour Studies. Decent Work Research Program, ILO. Geneva.
Giles, D.E.A. (1999a), Measuring the Hidden Economy: Implications for Econometric
Mod-elling, Economic Journal 109/3, pp. 370-380.
Giles, D.E.A. (1999b), Modeling the hidden economy in the tax-gap in New Zealand.
Empiri-cal Economics 24, pp. 621–640.
Giles, D.E.A. (1999c), The rise and fall of the New Zealand underground economy: are
the reasons symmetric? Applied Economics Letters, 6, pp. 185–189.
Giles, D.E.A. and L.M. Tedds (2002), Taxes and the Canadian underground economy,
Cana-dian Tax Paper, vol. 106. Canadian Tax Foundation, Toronto.
Guissarri, A.(1987). La Demanda de Circulante y la Informalidad en Argentina.
Cuadernos de Economia 72, 197224.
Gutmann, Peter M. (1977)‘‘The Subterranean Economy.’’ Financial Analysts Journal
33:26–8.
Hametner, B. and Schneider, F. (2007), “The shadow economy in Colombia: size and
effects on economic growth”, Working Paper, No. 2007-03, Department of Economics,
Johannes Kepler University Linz, Austria.
Hernandez, M. A. (2009). Estimating the size of the hidden economy in Peru: A
currency demand approach. Revista de Ciencias Empresariales y Economía, (8), 85-104.
Hoyle, R.H.(1995). Structural Equation Modeling: Concepts, Issues, and
Applications. Thousand Oaks, CA: Sage.
130
Hill, R. and Kabir, M. (1996). Tax Rates, the Tax Mix, and the Growth of the
Underground Economy in Canada: What can we Infer? Canadian Tax Journal/ Revue Fiscale
Canadienne, 44(6): 1552–1583.
Johnson, S., Kaufmann, D. and Shleifer, A. (1997). The Unofficial Economy in
Transition. Brookings Papers on Economic Activity, Fall, Washington D.C.
Johnson, S., Kaufmann, D. and Zoido-Lobatón, P. (1998a). Regulatory Discretion and
the Unofficial Economy. The American Economic Review, 88(2): 387–392.
Johnson, S., Kaufmann, D. and Zoido-Lobatón, P. (1998b). Corruption, Public
Finances and the Unofficial Economy. Washington, D.C.: The World Bank, Discussion
Paper.
Kaufmann, D., and Kraay, A. (2007). Governance indicators: Where are we, where
should we be going? Policy Research Working Paper 4370. The World Bank. Retrieved from
http://elibrary.worldbank.org/content/workingpaper/10.1596/1813-9450-4370
Loayza, Norman V., (1996). "The Economics of the Informal Sector: A Simple Model
and Some Empirical Evidence from Latin America," Carnegie-Rochester Conference Series
on Public Policy, Elsevier, vol. 45(1), pages 129-162.
Macias, J. B., & Cazzavillan, G. (2009). The dynamics of parallel economies.
Measuring the informal sector in Mexico. Research in Economics, 63(3), 189-199.
Maggino, F., and Zumbo, B. D. (2012). Measuring the Quality of Life and the
Construction of Social Indicators. In K. C. Land, A. C. Michalos and M. J. Sirgy (Eds.),
Handbook of Social Indicators and Quality of Life Research (pp. 201-238): Springer
Netherlands. Retrieved from http://dx.doi.org/10.1007/978-94-007-2421-1_10
McCoy, D.(1997). How useful is Structural VAR Analysis for Irish economics?,
Paper presented at an internal seminar of the Central Bank of Ireland, February 6th 1997 and
at the Eleventh Annual Conference of the Irish Economic Association in Athlone, April 4-
6th 1997.
Narayan, P.K., (2005) “The saving and investment nexus for China: evidence from
cointegration tests”. Applied Economics, Vol. 37, pp. 1979-1990.
Narayan, P.K., Narayan, S. Prasad, B.C., and Prasad, A. (2005), “Export-led growth
hypothesis: evidence from Papua New Guinea and Fiji”, Journal of Economic Studies, Vol.
34, No. 4, pp. 341-351.
131
Narayan, S. and Narayan, S. (2005), “An empirical analysis of Fiji’s import demand
function”, Journal of Economic Studies, Vol. 32, No. 2, pp. 158-168.
Nastav, B., Bojnec, S.(2007). Shadow economy in Slovenia. The Labour approach,
Managing Global Transitions, 5(2), 193-208.
Ögunç, F., Yilmaz, G., 2000. Estimating the underground economy in Turkey,
Discussion Paper, The Central Bank of the Republic of Turkey, Turkey.
Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). (2008).
Handbook on constructing composite indicators: Methodology and user guide. Paris:
Organisation for Economic Co-operation and Development. Retrieved from
http://www.oecd.org/std/42495745.pdf
Ott, K. (2002), “The Underground Economy in Croatia”, Occasional Paper, No.12,
Institute of Public Finance. Croatia.
Pesaran, M. H., Shin, Y. and Smith, R.J. (2001), “Bounds testing approaches to the
analysis of level relationships”. Journal of Applied Econometrics, Vol. 16, pp. 289-326.
Schneider, F. (1986). Estimating the Size of the Danish Shadow Economy Using the
Currency Demand Approach: An Attempt. The Scandinavian Journal of Economics, 88(4):
643–668.
Schneider, F. (1994a). Measuring the Size and Development of the Shadow Economy.
Can the Causes be Found and the Obstacles be Overcome? Brandstaetter, Hermann, and Güth,
Werner (eds.): Essays on Economic Psychology, Berlin, Heidelberg, Springer Publishing
Company, pp. 193–212.
Schneider, F. (1994b). Can the Shadow Economy be Reduced through Major Tax
Reforms? An Empirical Investigation for Austria. Supplement to Public Finance/ Finances
Publiques 49: 137–152.
Schneider, F. (1997). The Shadow Economies of Western Europe. Journal of the
Institute of Economic Affairs, 17(3): 42–48.
Schneider, F. (1998a). Further Empirical Results of the Size of the Shadow Economy
of 17 OECD-Countries over Time. Paper to be presented at the 54. Congress of the IIPF
Cordowa, Argentina and discussion paper, Department of Economics, University of Linz,
Linz, Austria.
132
Schneider, F. (2000). The Increase of the Size of the Shadow Economy of 18 OECD-
Countries: Some Preliminary Explanations. Paper presented at the Annual Public Choice
Meeting, March 10–12, 2000, Charleston, S.C.
Schneider, F. (2003). The Shadow Economy. In: Charles K. Rowley and Friedrich
Schneider (eds.), Encyclopedia of Public Choice, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht.
Schneider, F. and Klinglmair, R. (2004), “Shadow economies around the world: what
do we know?”, CESifo Working Paper, No. 0403. Center for Economic Studies and Ifo
Institute for Economic Research: Munich.
Schneider, F. (2005). Shadow Economies Around the World: What do we Really
Know? European Journal of Political Economy, 21(3): 598–642.
Schneider, F. (2007): Shadow Economies and Corruption all Over the World: New
Estimates for 145 Countries.Economics, 2007–9, July 2007.
Schneider, F. and Enste, D. (2000). Shadow Economies: Size, Causes, and
Consequences. The Journal of Economic Literature, 38(1): 77–114.
Schneider, F. and Enste, D. (2002). The Shadow Economy: Theoretical Approaches,
Empirical Studies, and Political Implications. Cambridge (UK): Cambridge University Press.
Schneider, F. and Buehn, A. (2009). Shadow Economies and Corruption All Over the
World: Revised Estimatesfor 120 Countries. Economics: The Open-Access, Open-
Assessment E-Journal, 1, 2007-9 (Version 2).
Schneider, F. (2002). “The Size and Development of the Shadow Economies and
Shadow Economy Labor Force of 16 Central and South American and 21 OECD Countries:
First Results for the 90’s”, mimeo, Johannes Kepler University of Linz.
Schneider, F., Buehn, A., Montnegro, C.(2010). Shadow Economies All over the
World: New
Estimates for 162 Countries from 1999 to 2007, The World Bank, Policy Research
Working Paper 5356.
Schneider, F. (2012), ‘Size and development of the shadow economy of 31 European
and 5 other OECD countries from 2003 to 2012: some new facts’,
http://www.econ.jku.at/members/Schneider/files/publications/2012/ShadEcEurope31_Marc
h 2012.pdf.
133
Schneider, F., & Buehn, A. (2013). Estimating the Size of the Shadow Economy:
Methods, Problems and Open Questions.
Schneider, F., & Buehn, A. (2013). Shadow Economies in 10 Transition and 6
Developing OECD Countries: What Are the Driving Forces?, working paper.
Schneider, F., Williams, C.(2013). The shadow economy, The Institute of Economic
Affairs 2013.
Schmeider, F.(2014). Outside the State – the Shadow Economy and Shadow Economy
Labor Force, CESIFO WORKING PAPER NO. 4829, CATEGORY 1: PUBLIC FINANCE.
Spiro, P.(1996). Monetary estimates of the underground economy: A critical
evaluation. The Canadian Journal of Economics/Revue Canadienne d'Economique 29,
S171S175.
Svec. M. (2009). Underground economy in Croatia, Financial Theorz and Practice,
33(4), 401-429.
Tanzi, Vito. (1980). ‘‘The Underground Economy in the United States: Estimates
and Implications.’’ Banca Nazionale del Lavoro Quarterly Review 135:427–53.
Tanzi, Vito. (1983). ‘‘The Underground Economy in the United States: Annual
Estimates, 1930-80.’’ International Monetary Fund Staff Papers 30:283–305.
Tanzi, V. (1999). Uses and Abuses of Estimates of the Underground Economy. The
Economic Journal 109(456):338–340.
Toda, H.Y. and Yamamoto, T. (1995), “Statistical inference in vector
autoregressions with possibly integrated processes”. Journal of Econometrics, Vol. 66, pp.
225-250
Thomas, J. J. (1992). Informal Economic Activity. LSE, Handbooks in Economics,
London: Harvester Wheatsheaf.
Thomas, J. J. (1999). Quantifying the Black Economy: Measurement without Theory
Yet Again? The Economic Journal 109(456): 381–389.
Torgler, B. and Schneider, F. (2005). Attitudes Towards Paying Taxes in Austria: An
Empirical Analysis. Empirica, pp.204–225
Vo, D. and Ly, T. (2014), “Measuring the Shadow Economy in the ASEAN Nations:
The MIMIC Approach”, International Journal of Economics and Finance, Vol. 6, No. 10,
pp139 – 149.
134
Vo, D. and Ly, T. (2014), “ Any link between unofficial economy and official
economy? Evidence from the South East Asian Countries, working paper.
*** European Commission(2004).Undeclared Work In An Enlarged Union An
Analysis Of Undeclared Work: An In-Depth Study Of Specific Items.
*** Tempo database, National Institute of Statistics
*** Monthly Bulletins of National Bank of Romania, 2000-2014, www.bnr.ro
*** Quarterly National Accounts database, Eurostat.
*** Quarterly Labor Force Survey database, Eurostat.
*** Quarterly Government Finance Statistics database, Eurostat.
*** Quarterly Interest Rates database, Eurostat.
*** Quarterly Monetary and Financial Statistics database, Eurostat.
*** Employment and Unemployment database, Eurostat.
*** Eviews 8.1 software
*** Stata 13 software
135
ANEXE
Anexa 1. Descrierea variabilelor pentru cazul României
Variabile Descrierea variabilelor Sursa datelor
Metoda raportului numerar depozite
C
Numerarul în circulație în afara sistemului
bancar la sfârșitul perioadei exprimat in termeni
nominali.
2000Q1-2014Q4, mil.RON.
Sursa datelor o reprezintă Buletinele lunare ale Băncii
Naționale a României pentru perioada 2000-2014.
D Depozitele la vedere(overnight) exprimate in
termeni nominali. 2000Q1-2014Q4, mil.RON.
Ca urmare a implementării metodologiei Băncii
Central Europene incepând cu luna ianuarie 2007, in
cadrul depozitelor overnight sunt incluse, în plus faţă
de structura utilizată până în decembrie 2006,
economiile populaţiei la vedere în lei şi depozitele la
vedere în valută ale populaţiei şi agenţilor economici,
ce făceau parte inainte de decembrie 2006 din
componenta M2, cvasibanii.
Seria a fost recalculată pentru perioada 2000-2004
utilizand Buletinele lunare ale Băncii Naționale a
României pentru perioada 2000-2004.
PIB Produsul intern brut exprimat in preturi curente.
2000Q1-2014Q4, mil.RON.
Sursa datelor o reprezintă baza de date Quarterly
National Accounts a Eurostat-ului.
Masa monetară în sens restrâns exprimată in
termeni nominali pentru perioada 2000Q1-
2014Q4, mil.RON.
Incepând cu luna ianuarie 2007, potrivit normei BNR
nr.13/2006 ce reglementează adoptarea noii
metodologii a Băncii Central Europene, agregatul
monetar M1 cuprinde, în plus faţă de structura utilizată
până în decembrie 2006, economiile populaţiei la
vedere în lei şi depozitele la vedere în valută ale
populaţiei şi agenţilor economici (incluse anterior în
cvasi-bani); se consideră că acestea au acelaşi grad de
lichiditate ca şi disponibilităţile la vedere în lei ale
agenţilor economici. Astfel se majorează depozitele
overnight cu economiile populaţiei la vedere în lei şi
depozitele la vedere în valută ale populaţiei şi agenţilor
economici, ceea ce conduce la o realocare a
componentelor masei monetare internediare M2.
Masa monetară în sens restrâns(M1) este formată din
numerarul în circulație și depozitele overnight
recalculate, pentru perioada 2000-2004 utilizand
Buletinele lunare ale Băncii Naționale a României.
Metoda cererii de lichidități
Logaritmul natural al numerarul în circulație la
sfărșitul perioadei exprimat in termeni reali cu
ajutorul deflatorului PIB(2005=100) pentru
perioada 2000Q1-2014Q4, mil.RON.
Seria numerarului în circulație exprimată în termeni
nominali a fost preluată din Buletinele lunare ale
Băncii Naționale a României pentru perioada 2000-
2014. Seria datelor trimestriale a deflatorului
PIB(Price index (implicit deflator), 2005=100,
national currency) este preluată din baza de date
Quarterly National Accounts a Eurostat-ului.
1M
C
136
Variabile Descrierea variabilelor Sursa datelor
2MC
Logaritmul natural al raportului numerar in
circulație-masa monetară internediară. 2000Q1-
2014Q4.
Seria masei monetare intermediare(2M ) a fost
preluată din Buletinele lunare ale Băncii Naționale a
României pentru perioada 2000-2014.
Masa monetară intermediară M2 cuprinde M1 cvasi-
banii.
Cvasi-banii economii ale populației depozite pe
termen ale agenților economici(societăți nefinanciare
și societăți financiare nemonetare) exprimate în lei
depozite în valută ale rezidenților(agenți economici și
populație).
Masa monetară în sens restrâns .M1 exprimat
in termeni reali cu ajutorul deflatorului
PIB(2005=100) 2000Q1-2014Q4, mil.RON.
Sursa datelor o reprezintă Buletinele lunare ale Băncii
Naționale a Romîniei.
M1 Numerar în afara sistemului bancar Depozite
la vedere.
De la începutul anului 2007, seria masei M1 cuprinde
conform Normei BNR nr.13/2006 privind adoptărea
noii metodologii a Băncii Central Europene, include
economiile populaţiei la vedere în lei şi depozitele la
vedere în valută ale populaţiei şi agenţilor economici
(incluse anterior în cvasi-bani), cuprinse până la acea
dată în masa monetara intermediara M2.
S-a procedat la recalcularea seriei M1 retroactiv până
în 2000.
1MC
Logaritmul natural al raportului numerar in
circulație-masa monetară restransă. 2000Q1-
2014Q4.
M1 Numerar în afara sistemului bancar Depozite
la vedere.
Logaritmul natural al PIB-ului real (2005=100).
2000Q1-2014Q4, mil.RON.
Sursa datelor o reprezintă baza de date Quarterly
National Accounts a Eurostat-ului.
pcY Logaritmul natural al PIB-ului real per
capita.2000Q1-2014Q4, RON/pers.
PIB-ul per capita este calculat utilizând date privind
populația totală. Sursa datelor o reprezintă Quarterly
Labor Force Survey database și Quarterly National
Accounts database, Eurostat.
'Yd
Logaritmul natural al venitului disponibil real
calculat ca (PIB în prețuri curente-taxe)
normalizat cu deflatorul PIB(2005=100).
2000Q1-2014Q4, mil.RON.
Seria a fost calculată pe baza datelor oficiale ale
bazelor de date Eurostat Quarterly Government
Finance Statistics și Quarterly National Accounts.
Tax Logaritmul natural al (1+venituri fiscale/PIB).
2000Q1-2014Q4.%
Seriile de date privind veniturile fiscale sunt
disponibile în baza de date Quarterly Government
Finance Statistics a Eurostatului.
𝜋 Logaritmul natural al (1+rata inflației30).
2000Q1-2014Q4.%
Rata medie trimestriala a inflației(%) este calculată ca
medie aritmetica a ratelor lunare ale inflației pe baza
indicelui armonizat al preturilor de consum(HICP.)
30
Este important de menționat faptul că în datele originale, valoarea minimă pentru rata inflației era -0.003667(sau -
0.3667%). De vreme ce se utilizează transformarea logaritmnica pentru rata inflației în modelele de regresie, se va
adăuga 1 acestei variabile pentru a face ca valoarea minimă egală cu 0.
1M
Y
137
Variabile Descrierea variabilelor Sursa datelor
Sursa datelor o reprezinta baza de date Inflation
Database a Eurostat.
Rata nominală a dobînzii la depozite. 2000Q1-
2014Q4.%
Fondul Monetar International definește rata dobanzii la
depozite ca fiind rata medie a dobânzii oferită de
instituțiile de credit la depozitele la termen ale
societăților nefinanciare și gospodăriilor în moneda
națională. Datele au fost preluate din baza de date
International Financial Statistics (IFS) a Fondului
Montari International, seciunea Indicatori Financiari.
Rr Rata reală a dobînzii la depozite . 2000Q1-
2014Q4.%
Rata reala a dobanzii, cea care exprima cresterea
puterii de cumparare actuale se obtine dupa ajustarea
ratei nominale prin inflatie:
1
11
RRr =
rata reala, = rata nominala a dobanzii, = rata
inflatiei.
WS Logaritmul natural al ponderii salariilor în PIB.
2000Q1-2014Q4.
Fondul total de salarii la nivel de trimestru a fost
preluat din baza de date Quarterly National Accounts.
Gov Logaritmul natural al (1+ cheltuielile pentru
consumul final al administrațiilor publice
raportate la PIB). 2000Q1-2014Q4.
Sursa datelor o reprezintă baza de date Quarterly
Government Finance Statistics database, Eurostat.
Urb_empl Rata de ocupare din mediul urban, 15-64 ani,
2000Q1-2014Q4, %.
Datele au fost preluate din baza de date Tempo a
Institutului National de Statistica.
Gov_Eff Eficiența Guvernului, 2000Q1-2014Q4.
Indicele de eficiență a guvernului-Goverment
Effectiveness este un indice construit de Banca
Mondială, menit să reflecte percepția calității
serviciilor publice, calitatea serviciului public și a
gradului de independență față de presiunile politice,
calitatea elaborării și implementării politicilor și
credibilitatea angajamentului guvernului către astfel de
politici.
Indicele poate lua valori între valori între -2.5 și +2.5,
valorile ridicate reprezentând rezultate mai bune.
Pentru a utiliza scorurile acestui indice în cadrul
modelului, s-au păstrat valori constante ale indicelui
de-a lungul celor patru trimestre ale unui an.
O alternativă ar putea fi raportarea la PIB-ul
trimestrial.
Sursa datelor o reprezintă The Worldwide Governance
Indicators (WGI) a Bancii Mondiale.
R
Rr
R
138
Variabile Descrierea variabilelor Sursa datelor
Reg_Qual Calitatea reglementărilor, 2000Q1-2014Q4.
Calitatea reglemențărilor-Regulatory Quality-construit
de Banca Mondială reflectă percepția oamenilor cu
privire la capacitatea guvernului de a formula și
implementa politici și reglementări solide care permit
și promovează dezvoltarea sectorului privat.
Indicele ia valori între -2.5(performanța guv. slabă) și
+2.5(performanță guv. puternică).
Pentru a utiliza scorurile acestui indice în cadrul
modelului, s-au păstrat valori constante ale indicelui
de-a lungul celor patru trimestre ale unui an.
Sursa datelor o reprezintă The Worldwide Governance
Indicators (WGI) a Bancii Mondiale.
Rule_law Calitatea legislaței, 2000Q1-2014Q4.
Calitatea legislației-Rule of law-construit de Banca
Mondială reflectă percepțiile cu privire la măsura în
care agenții au încredere și respectă regulile societății,
și în special calitatea executării contractului, drepturile
de proprietate, poliția, și instanțele de judecată, precum
și probabilitatea de apariție a criminalității și violenței.
Indicele ia valori între -2.5(performanța guv. slabă) și
+2.5(performanță guv. puternică).
Pentru a utiliza scorurile acestui indice în cadrul
modelului, s-au păstrat valori constante ale indicelui
de-a lungul celor patru trimestre ale unui an.
Sursa datelor o reprezintă The Worldwide Governance
Indicators (WGI) a Bancii Mondiale.
E Nivelul de punere în practică a legislației
Acest indice-Enforcement-este măsurat ca o
combinație a probabilității de detecție a evazioniștilor
și a severității penalizărilor impuse acestora.
Astfel a fost contruit un indice mediu dintre cei trei
indicatori instituționali-Rule of Law, Regulatory
Quality și Governement Effectivenes.
Metoda forței de muncă
Pop.în varsta de
munca
(15-64 ani)
Populația in varsta de munca(15-64 de ani).
Ancheta asupra forței de muncă în gospodării.
2000q1-2014Q4
Sursa datelor o reprezintă baza de date Employment
and Unemployment, Eurostat.
Pop.ocupată
15-64 ani Populația ocupată(15-64 ani). Ancheta asupra
forței de muncă în gospodării. 2000Q1-2014Q4
Sursa datelor o reprezintă baza de date Employment
and Unemployment, Eurostat.
Șomerii BIM
15-74 ani Somerii BIM. Ancheta asupra forței de muncă în
gospodării. 2000Q1-2014Q4
Sursa datelor o reprezintă baza de date Employment
and Unemployment, Eurostat.
Productivitatea
muncii
Productivitatea reală a muncii per angajat.
Ancheta asupra forței de muncă în gospodării.
2000Q1-2014Q4
Sursa datelor o reprezintă baza de date Employment
and Unemployment, Eurostat.
139
Variabile Descrierea variabilelor Sursa datelor
Modelele cu ecuații structurale
CAUZE
Regimul fiscal Veniturile fiscale totale/PIB.2000Q1-2014Q4.%
Seriile de date privind veniturile fiscale sunt
disponibile în baza de date Quarterly Government
Finance Statistics a Eurostatului.
Taxe directe Impozitele curente pe venit, patrimoniu/PIB,
2000Q1-2014Q4.%
Seriile de date privind veniturile fiscale sunt
disponibile în baza de date Quarterly Government
Finance Statistics a Eurostatului.
Taxe indirecte Impozitele pe producție si importuri/PIB,
2000Q1-2014Q4.%
Seriile de date privind veniturile fiscale sunt
disponibile în baza de date Quarterly Government
Finance Statistics a Eurostatului.
Contribuții
sociale Contribuțiile pentru securitatea socială/PIB,
2000Q1-2014Q4.%
Seriile de date privind veniturile fiscale sunt
disponibile în baza de date Quarterly Government
Finance Statistics a Eurostatului.
Rata șomajului
Rata șomajului: numărul șomerilor BIM raportat
la forța de muncă totală, 2000Q1-2014Q4.%.
Somerii in sens BIM sunt definiti conform
Anuarul Statistic al Romaniei.
Sursa datelor este reprezentată de baza de date Labour
Force Survey a Eurostat-ului.
Auto-ocuparea
Ponderea lucrătorilor pe cont propriu în populația
activă, 2000Q1-2014Q4.%
- Lucrator pe cont propriu este definit conform
Anuarului Statistic al Romaniei.
Sursa datelor este reprezentată de baza de date Tempo
a Institutului National de Statistică.
Consumul
guvernamental
Cheltuielile pentru consumul final al
administrațiilor publice raportate la PIB.
2000Q1-2014Q4, %
Sursa datelor o reprezintă baza de date Quarterly
Government Finance Statistics database, Eurostat.
Persoanele
ocupate ce au al
doilea job
Populația ocupată ce are al doilea job se referă
exclusiv la persoanele cu mai mult de job la un
moment de timp. Persoanele ce au schimbat jobul
în decursul perioadei de referință nu sunt incluse.
Sunt raportate la populația ocupată, 2000Q1-
2014Q4, %.
Sursa datelor este reprezentată de baza de date Labour
Force Survey a Eurostat-ului.
Ocuparea din
administratia
publica
Populația ocupată din administratia publica/
populatia activa, 2000Q1-2014Q4, %.
Sursa datelor este reprezentată de baza de date Tempo
a Institutului National de Statistică.
Rata reală a
dobanzii la
depozite
Rata reală a dobînzii la depozite. 2000Q1-
2014Q4.%
Fondul Monetar International definește rata dobanzii
la depozite ca fiind rata medie a dobânzii oferită de
instituțiile de credit la depozitele la termen ale
societăților nefinanciare și gospodăriilor în moneda
națională. Datele au fost preluate din baza de date
International Financial Statistics (IFS) a Fondului
Montari International, seciunea Indicatori Financiari.
Rata reala a dobanzii, cea care exprima cresterea
puterii de cumparare actuale se obtine dupa ajustarea
ratei nominale prin inflatie:
1
11
RRr =
rata reala, = rata nominala a dobanzii, = rata
inflatiei.
Rr
R
140
Variabile Descrierea variabilelor Sursa datelor
Reg_Qual Calitatea reglementărilor, 2000Q1-2014Q4.
Calitatea reglemențărilor-Regulatory Quality-construit
de Banca Mondială reflectă percepția oamenilor cu
privire la capacitatea guvernului de a formula și
implementa politici și reglementări solide care permit
și promovează dezvoltarea sectorului privat.
Indicele ia valori între -2.5 (performanța guv. slabă) și
+2.5 (performanță guv. puternică).
Pentru a utiliza scorurile acestui indice în cadrul
modelului, s-au păstrat valori constante ale indicelui
de-a lungul celor patru trimestre ale unui an.
Sursa datelor o reprezintă The Worldwide Governance
Indicators (WGI) a Bancii Mondiale.
INDICATORI
Indicele PIB-
ului real Indicele PIB-ului real, 2005=100, %
Sursa datelor o reprezintă baza de date Quarterly
National Accounts database, Eurostat.
Indicele PIB-
ului real per
capita
Indicele PIB-ului real per capita, 2005=100, %
Acesta a fost calculat împărțind indicele PIB-ului real
cu bază 2005=100 la indicele populatiei totale cu baza
2005=100.
Sursa datelor o reprezintă baza de date Quarterly
National Accounts database și Labour Force Survey,
Eurostat.
C/M1 Raportul numerar/masa monetară M1, 2000Q1-
2014Q4, %.
Sursa datelor o reprezintă Buletinele lunare ale Băncii
Naționale a României pentru perioada 2000-2014.
Rata de
participare a
forței de muncă
Rata de activitate a fortei de munca reprezinta
ponderea populatiei active in varsta de munca in
populatia totala, 2000Q1-2014Q4, %.
Sursa datelor este reprezentată de baza de date Labour
Force Survey a Eurostat-ului.
141
Anexa 2. Rezultatele testelor Augmented Dickey-Fuller și Phillips-Perron Formă logaritmică in nivel Prima diferență
Variabile ADF lag PP lag ADF lag PP lag
T&C -2.47 (4) -3.55** (9) -2.38 (3) -21.77* (56)
C -0.32 (4) -0.26 (16) -2.40 (3) -21.58* (56)
None 1.62 (4) 2.82 (15) -1.36 (3) -9.93* (6)
C_capita T&C -2.54 (4) -4.05* (7) -2.76 (3) -19.15* (31)
C 0.00 (4) 0.13 (15) -2.76*** (3) -20.38* (33)
None 2.00 (4) 3.27 (14) -1.44 (3) -10.22* (5)
C/M1
T&C -2.02 (0) -2.09 (9) -8.00* (0) -8.59* (15)
C -2.07 (0) -2.15 (9) -7.94* (0) -8.04* (12)
None -0.32 (0) -0.39 (53) -8.00* (0) -8.09* (12)
C/M2
T&C -2.19 (0) -2.22 (2) -9.27* (0) -9.14* (2)
C -0.98 (0) -0.98 (0) -9.31* (0) -9.18* (2)
None 1.26 (0) 1.43 (1) -9.14* (0) -8.99* (3)
T&C -1.71 (1) -1.25 (2) -4.88* (0) -4.85* (2)
C -1.48 (1) -1.20 (3) -4.81* (0) -4.80* (2)
None 1.91 (1) 2.50 (3) -4.14* (0) -4.14* (0)
pcY
T&C -2.00 (1) -1.58 (1) -5.52* (3) -5.52* (1)
C -1.27 (4) -0.85 (0) -5.50* (0) -5.50* (0)
None 2.49 (1) 3.46 (1) -4.47* (0) -4.51* (3)
'Yd
T&C -1.39 (0) -1.60 (3) -6.73* (0) -6.75* (3)
C -0.64 (0) -0.68 (3) -6.77* (0) -6.80* (3)
None 3.28 (0) 2.86 (3) -5.77* (0) -5.93* (4)
𝜋
T&C -4.24* (0) -3.95** (1) -7.96* (2) -33.66* (51)
C -4.08* (3) -2.70*** (13) -7.34* (2) -16.81* (12)
None -4.33 (3) -2.26 (2) -6.63* (2) -15.33* (5)
T&C -5.09* (0) -5.16* (3) -8.11* (1) -13.18* (7)
C -5.13* (0) -5.20* (3) -8.19* (1) -13.32* (7)
None -0.06 (2) 0.06 (5) -8.27* (1) -13.47* (7)
R
T&C -2.00 (1) -4.03** (2) -5.75* (0) -5.73* (2)
C -2.02 (1) -4.95* (1) -5.88* (0) -5.84* (2)
None -2.26** (1) -5.25 (1) -5.80* (0) -5.77* (1)
Rr
T&C -2.12 (1) -4.06 (1) -6.39* (0) -6.39* (2)
C -2.14 (1) -4.64 (1) -6.48* (0) -6.48* (2)
None -2.32** (1) -5.33* (0) -6.38* (0) -6.38* (0)
WS
T&C -4.62* (0) -4.53* (11) -5.07* (0) -16.51* (23)
C -0.49 (3) -2.33 (12) -5.05* (0) -13.55* (25)
None -1.05 (3) -0.66 (21) -5.08* (0) -12.02* (27)
Gov
T&C -5.84* (0) -5.84* (0) -12.37* (0) -45.90* (57)
C -5.15* (0) -5.07* (1) -12.46* (0) -38.01* (57)
None -0.46 (1) -0.37 (58) -12.57* (0) -32.60* (57)
Urb_empl
T&C -3.26 (0) -3.19 (2) -8.65* (0) -15.89* (17)
C -1.92 (0) -1.72 (1) -8.43* (0) -9.27* (8)
None -0.32 (0) -0.50 (11) -8.50* (0) -9.07* (7)
Gov_Eff T&C -2.51 (8) -2.64 (1) -2.37 (7) -7.52* (1)
C -2.30 (8) -2.73*** (1) -2.98** (7) -7.50* (0)
None -0.22 (8) -0.96 (0) -3.20* (7) -7.54* (0)
Reg_Qual T&C -0.96 (0) -0.83 (3) -7.98* (0) -8.16* (5)
C -1.47 (0) -1.49 (4) -7.83* (0) -7.85* (3)
None 0.28 (0) 0.28 (0) -7.54* (0) -7.54* (0)
Rule_law T&C -1.71 (0) -1.71 (0) -7.65* (0) -7.65* (2)
C -0.66 (0) -0.65 (2) -7.72* (0) -7.72* (2)
None -1.36 (0) -1.36 (0) -7.54* (0) -7.54* (0)
E T&C -0.69 (8) -1.33 (1) -2.01* (7) -8.48* (5)
C -1.70 (8) -1.62 (4) -1.27* (7) -7.82* (3)
None -1.33 (8) -1.76 (1) -1.36* (7) -7.54* (0)
Notă: *, ** și *** indică respingerea ipotezei nule la un prag de semnificașie de 1%, 5%, respectiv 10%.
Testele de rădăcină unitate au fost realizate în E-Views 8.0.
C
Y
Tax
143
Anexa 4. Rezultatele testelor Augmented Dickey-Fuller și Phillips-Perron pentru relația
economiei informale cu economia oficială
Economia informală(SE) Indicele PIB-ului real Indicele PIB-ului real per
capita
T&C C None T&C C None T&C C None
Nivel
ADF -3.96** -2.08 -1.33 -1.72 -1.49 1.91 -2.01 -1.27 2.48
lag (0) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (4) (1)
PP -3.95** -2.37 -1.33 -1.25 -1.19 2.50 -1.58 -0.84 3.46
lag (3) (0) (10) (2) (2) (3) (1) (0) (1)
Prima
diff.
ADF -11.68* -11.76* -11.68* -4.84* -4.77* -4.10* -5.30* -5.47* -4.44*
lag (0) (0) (0) (0) (0) (0) (3) (0) (0)
PP -15.57* -14.57* -13.36* -4.78* -4.76* -4.10* -5.49* -5.47* -4.48*
lag (8) (7) (5) (3) (2) (0) (1) (0) (3)
Notă: *, ** și *** indică respingerea ipotezei nule la un prag de semnificașie de 1%, 5%, respectiv 10%. Testele de rădăcină
unitate au fost realizate în E-Views 8.0.