Description

• Title:
  The Concept of Structural Equation Modelling for Measuring the Shadow Economy – International and Polish Perspectives
• Creator:
  Brzozowska‑Rup, Katarzyna;
  Chrzanowska, Mariola;
  Piotrowska‑Piątek, Agnieszka;
  Sobieraj, Małgorzata;
  Kozłowski, Maciej
• Contributor:
  Brzozowska‑Rup, Katarzyna - Statistical Office in Kielce, Poland; Kielce University of Technology, Kielce, Poland;
  Chrzanowska, Mariola - Warsaw University of Life Sciences, Warsaw, Poland; Statistical Office in Kielce, Poland;
  Piotrowska‑Piątek, Agnieszka - Statistical Office in Kielce, Poland; Kielce University of Technology, Kielce, Poland;
  Sobieraj, Małgorzata - Statistical Office in Kielce, Kielce, Poland;
  Kozłowski, Maciej - University of Lodz, Lodz, Poland;
  Brzozowska‑Rup, Katarzyna - k.brzozowska‑rup@stat.gov.pl;
  Chrzanowska, Mariola - m.chrzanowska@stat.gov.pl;
  Piotrowska‑Piątek, Agnieszka - a.piotrowska‑piatek@stat.gov.pl;
  Sobieraj, Małgorzata - m.sobieraj@stat.gov.pl;
  Kozłowski, Maciej - maciej.kozlowski@uni.lodz.pl
• Description:
  The goal of the article is to explore the potential of explicatory Structural Equation Modelling (SEM) and its specifications for measuring the shadow economy (SE). This is done from the perspective of various approaches in selected countries. The article is a review and conceptual paper. The study is divided into three stages: a comprehensive description of the nature of the SE and the difficulties associated with measuring it; a comparative analysis of the approaches applied in selected EU countries (with particular emphasis on Italy and Poland), and finally, the concept of SE estimation based on SEM model is proposed.One of the most important limitations regarding the SE is that it is not possible to measure the extent of this phenomenon directly. This leads to the use of non‑standard estimation techniques based on latent variable models. The innovation of this approach is that it considers three factors that are not directly observable, i.e., tax morality, concealing salaries, and regulation of the economy.The proposed model allows us to capture and explain empirical SE phenomena more precisely and effectively than with classical statistical and econometric methods. However, we are aware that it is highly probable that many SEMs will need to be tested and modified to achieve the final result.;
  W artykule podjęto próbę zaprezentowania niewykorzystanego potencjału eksplikacyjnego modelu równań strukturalnych oraz jego specyfikacji w kontekście pomiaru szarej strefy. Szara strefa jako zjawisko interdyscyplinarne budzi wiele pytań i kontrowersji wśród badaczy oraz urzędów statystycznych w wielu krajach. W artykule zaprezentowano różne podejścia krajów w tym zakresie, ze szczególnym uwzględnieniem Włoch i Polski. Jedną z najważniejszych trudności stanowi brak możliwości przeprowadzania bezpośredniego pomiaru wielkości tego zjawiska. Rozwiązaniem tego problemu w opinii autorów jest zastosowanie modeli ze zmiennymi nieobserwowalnymi. Złożoność szarej strefy wymaga uwzględnienia nie tylko prostych relacji między zmiennymi zależnymi i niezależnymi (a właściwie endogenicznymi i egzogenicznymi), równie istotne dla poprawności analizy jest zbadanie związków między samymi zmiennymi o charakterze zależnym lub niezależnym. Powyższe fakty skłaniają do zastosowania niestandardowych technik umożliwiających modelowanie złożonych relacji między zmiennymi oraz uwzględnienie, a następnie szacowanie zmiennych nieobserwowalnych. Artykuł ma charakter przeglądowo- ‑konceptualny i jest przyczynkiem w międzynarodowej dyskusji dotyczącej doskonalenia technik szacowania szarej strefy.
• Object availability:
  free access
• Rights: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
• Date:
  2024.07.01;
  2024.06.28
• Type:
  Article
• Language:
  English
• Format:
  application/pdf
• Publisher:
  Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
• Relation:
  Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe;2;
  27
• Subject:
  shadow economy;
  national statistical offices;
  structural equation models;
  unobserved variables;
  international economy;
  szara strefa;
  krajowe urzędy statystyczne;
  modele równań strukturalnych;
  zmienne nieobserwowane;
  gospodarka międzynarodowa
• Identifier:
  1508-2008;
  http://hdl.handle.net/11089/52718 ;
  2082-6737;
  10.18778/1508-2008.27.14
• Data provider:
  Repozytorium Uniwersytetu Łódzkiego
• Can I use it?:
  check license
• Type:
  image