cuantificarea Și analiza interacȚiunilor dintre economia … · academia de studii economice din...

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

[email protected]

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”.

http://www.ase.ro/

http://www.editura.ase.ro/

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


2.3. Structural equation modelling ............................................................................ 75

2.3.1. Data and methodology ................................................................................. 75


2.4. Labour approach ................................................................................................. 85 2.4.1. Data and methodology ................................................................................. 85


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



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



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


-Economic Freedom index


-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



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



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



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



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



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



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



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


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


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.



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


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.


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


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).


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


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.


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


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.

96

Fig.3.1. Interacțiunea economiei informale cu economia oficială

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


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

https://www.youtube.com/watch?v=ziuTIrOEvrc

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



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


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.



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



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.

http://ideas.repec.org/p/pra/mprapa/14286.html

http://ideas.repec.org/p/pra/mprapa/14286.html

http://ideas.repec.org/s/pra/mprapa.html

http://ideas.repec.org/a/rjr/romjef/v5y2008i4p111-124.html

http://ideas.repec.org/s/rjr/romjef.html


http://ideas.repec.org/a/rjr/romjef/vy2010i2p46-56.html

http://ideas.repec.org/a/rjr/romjef/vy2010i2p46-56.html


http://ideas.repec.org/a/fan/scresc/vhtml10.3280-scre2011-001003.html

http://ideas.repec.org/a/fan/scresc/vhtml10.3280-scre2011-001003.html

http://ideas.repec.org/s/fan/scresc.html

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.

http://econwpa.wustl.edu/eps/em/papers/0507/0507003.pdf

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.

http://elibrary.worldbank.org/content/workingpaper/10.1596/1813-9450-4370

http://dx.doi.org/10.1007/978-94-007-2421-1_10

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.

http://www.oecd.org/std/42495745.pdf

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

http://www.bnr.ro/

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


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.


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.


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


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.


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


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).






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).






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



Șomerii BIM

15-74 ani Somerii BIM. Ancheta asupra forței de muncă în

gospodării. 2000Q1-2014Q4



Productivitatea

muncii

Productivitatea reală a muncii per angajat.

Ancheta asupra forței de muncă în gospodării.

2000Q1-2014Q4



139


Modelele cu ecuații structurale

CAUZE

Regimul fiscal Veniturile fiscale totale/PIB.2000Q1-2014Q4.%




Taxe directe Impozitele curente pe venit, patrimoniu/PIB,

2000Q1-2014Q4.%




Taxe indirecte Impozitele pe producție si importuri/PIB,

2000Q1-2014Q4.%




Contribuții

sociale Contribuțiile pentru securitatea socială/PIB,

2000Q1-2014Q4.%




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, %


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, %.



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


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).






INDICATORI

Indicele PIB-

ului real Indicele PIB-ului real, 2005=100, %


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.


National Accounts database și Labour Force Survey,

Eurostat.

C/M1 Raportul numerar/masa monetară M1, 2000Q1-

2014Q4, %.


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, %.



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

142

Anexa 3. Rezultatele testului Mardia

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.

cuantificarea Și analiza interacȚiunilor dintre economia … · academia de studii economice din...

Documents