揭开非正式经济之谜：一种增强因子模型方法

揭开非正规经济面纱 增强因子模型方法 姚家雄WP24110 国际货币基金组织工作描论述文研究作者（们）的进步，并已出版至诱发评论并鼓励辩论。 在IMF工作论文中表达的观点是作者（们）的，不一定 代表国际货币基金组织（IMF）及其执行董事会的观点。或国际货币基金组织管理。 2024 五月 2024国际货币基金组织WP24110 国际货币基金组织工作论文欧洲部门 揭露非正式经济：一种增强因素模型方法编制：姚家雄 经詹姆斯沃尔什授权分发，2024年5月 国际货币基金组织工作论文描述作者（们）正在进行的研究，并发表出来以征求评论和促进辩论。国际货币基金组织工作论文中表达的观点为作者（们）的观点，并不一定代表国际货币基金组织、其执行董事会或国际货币基金组织管理层的观点。 摘要：本文提出了一种估算经济体非正式程度的新方法。该方法将微观数据中非正式经济的直接但不太频繁的测量指标与连接非正式经济宏观指标及其原因的增强因子模型相结合。我们表明，文献中普遍使用的模型 ，即多重指标多重原因模型，是增强因子模型的一种特殊情况，并且描绘了非正式经济的不完整图景。使用增强因子模型方法，我们展示了非正式经济的动态由整体经济活动的强度以及正式和非正式经济之间的相互作用所塑造。与以往通常发现大多数国家非正式程度下降的研究相反，我们发现过去二十年中低收入国家的非正式程度有所增加。 推荐引用：REC JEL分类号： E26C38O11 关键词： 非正式；增强因素模型；MIMIC模型；调查数据 作者电子邮件地址： JYaoimforg 作者感谢舒玉、廖元、詹姆斯沃什以及国际货币基金组织研讨会参与者提供有益的讨论。本文所表达的观点仅为作者个人观点，并不一定代表国际货币基金组织、其执行董事会或基金管理层的观点。 内容页面 I引言4 第二部分文献综述7 III衡量非正规经济：增强型因子模型方法8 IV数据12 A企业调查数据12 B其他调查数据13 C原因及指标14 V揭示非正规经济16 A预测主成分分析16 B非正式程度估计：国家案例20 C非正式经济：原因与模式24 VI结论26 参考文献28 附录 AMimic模型31 B增广因子模型的估计32 CWBES与其他调查数据之间关系33 D添加夜间照明33 E国家集团36 目录 1世界银行发展告（WBES）国家和年份覆盖范围14 2非正规经济的成因与指标163指标对成因预测18 4估计因素与指标之间的关系。18 5调查数据和估计因素20 6预测指标估计权重20 7估计非正式经济及其原因25 8调查数据与夜间灯光估计因素35 9国家列表，包括原因、指标和世界银行环境数据36 10各收入组别国家列表37 图目录 1世界银行企业调查（WBES）中估计的非正式程度152预测主成分分析19 3非正式程度：选定国家21 第四部分：按因素贡献分解非正式程度分解：所选国家22 5按指标贡献分解非正式程度：选定国家23 6中位数非正式程度26 7非正式程度：2002年与2021年26 8调查数据非正式程度比较：WBES与劳动力调查34 9预测主成分分析及夜间灯光数据35 10有无夜间照明下非正式程度估算35 一、引言 非正式经济既神秘又重要：神秘，因为其规模往往难以捉摸甚至在不同的研究中其定义也大相径庭；重要，因为如果将其正规化，它有可能促进经济增长、增加政府收入并改善社会福利。 现有关于非正规经济规模的研究大致遵循两种方法。第一种是实证方法，试图直接从微观数据中获得估计。这种方法的明显缺点是微观数据只有在不频繁的情况下才能获得，这使得评估非正规经济的动态变化变得困难。第二种是统计建模方法，将非正规经济视为潜在变量，并尝试从各种原因和指标的宏观经济数据中对其进行估计。这种方法也存在局限性。一个关键问题是潜在变量可能受到多种不同的解释，使其确切含义变得晦涩。此外，这种方法的估计结果对模型设定、基准校准和样本覆盖范围都非常敏感。 本文提出了一种估计经济体非正式程度的新方法，该方法结合了调查的直接测量和统计模型中的见解，并整合了微观和宏观经济数据。我们称这种方法为增强因子模型方法，它是基于最近关于增强因子模型的研究成果。范，克，和廖 2021它由两部分组成：一部分是一个由其可观测的原因增量的非正规经济指标因素模型；另一部分是将估计因素映射到调查数据直接度量的函数。增广因素模型总结了非正规经济原因影响其指标的所有途径，而映射到调查数据则按照调查中定义的非正规经济的相关性来权衡这些不同的途径。估计的非正式程度可以直接与调查结果相比较，因此具有直接的解释性。 非正式经济的定义因研究而异，且高度依赖于具体语境。1有时，诸如非正式经济、地下经济、隐性经济、灰色经济、黑色经济、非法经济等概念被相互交替使 用。在其他情境下，其中一些概念是互斥的，或是一个概念的适当子集。例如：经合组织（OrganizationforEconomicCooperationandDevelopment）2002将非观测经济体划分为地下经济、非正规经济和非法经济。在本研究中，由于我们 的结果可以直接与所使用的调查数据进行比较，因此 1施耐德和恩斯特2000陈2012欧恩斯洛格斯和余2022Dell’Anno2022提供非正式经济定义的卓越评论。 定义非正式经济的概念自然遵循相关调查问题中隐含的含义。具体而言，我们关注世界银行企业调查（WBES），该调查询问关于与非注册或非正式企业竞争的问题。因此，本文中非正式经济的定义与以下定义最为相近：经合组织（OrganizationforEconomicCooperationandDevelopment）2002家庭部门中未注册的、在就业规模方面小于特定规模且具有一些市场生产能力的非公司制企业的生产活动。 自至少FreyandWeckHanneman1984（），用于估计非正式经济规模的领先统计模型是多个指标与多个原因（MIMIC）模型。该模型通过潜变量将非正式经济的因果关系和指标联系起来。正如其名称所示，MIMIC模型承认并利用了非正式经济的多维度特性，使其优于早期的单一指标方法，例如货币需求方法和电力消耗方法。2MIMIC模型的局限性也广为人知，并在文献中被广泛讨论。3 经常被提及但可能不太被重视的MIMIC模型的缺点是潜在变量的含义。潜在变量通常被解释为非正式经济。然而，许多非正式经济的原因，如高税收，也会影响正式经济。同样，许多非正式经济的指标，如劳动参与率，也反映了正式经济活动。在非正式经济和正式经济相关联的程度上，潜在变量可能很好地代表了MIMIC模型中的正式经济。相比之下，本文中提出的增强因子模型方法估计了多个与非正式经济的原因和指标相关的因子。我们表明MIMIC模型是增强因子模型的一个特例。在关于指标的有力假设下，其潜在变量是增强因子模型的第一主成分。此外，我们不是直接将估计的因子视为非正式经济规模的估计，而是作为非正式程度预测因子。我们展示了这一点。 我们进一步将这些数据作为经验使用，在MIMIC模型中，第一个主成分，被解释 为非正式经济指数，通常不是调查数据中非正式程度的有用预测指标。 增强因子模型具有一些更吸引人的好处。预测主成分分析帮助我们理解指标所传递的渠道。 2见Cagan1958坦齐1983对于货币需求方法的早期例子德尔博卡和福尔泰19 82考夫曼和卡利贝达1996对于电力消耗方法。 3Feige2016施耐德和布恩2017提供关于MIMIC模型批评的更近期评论。 非正规经济与其成因相关。尽管可以通过旋转矩阵识别出争论的因素模型的因素和载荷，但将它们映射到调查数据中消除了对归一化和校准的需要，这在MIMIC模型中可能对归一化变量的选择和校准年份敏感。扩展因素模型允许将估计的非正规程度分解为因素和投影指标的贡献，使每个因素或指标在塑造非正规经济动态中的作用变得透明。 为了获得关于非正式程度的直接调查估计，我们使用了世界银行企业调查（WBES），该调查在20062022年之间以不频繁的间隔覆盖了146个国家。原则上，增强因子模型方法并不限制我们仅限于任何特定类型的调查。我们主要关注WBES ，主要是因为其广泛的国别覆盖范围和长期的时间跨度。通过一个简单的非注册企业普遍性的指标，我们可以使用跨国家和时间的一致方法推断非正式程度。然后，我们建立估计因素与调查估计之间的预测关系。预测的非正式程度随后是增强因子模型方法的估计。作为一个稳健性检验，我们还考虑了其他与劳动力相关的非正式度衡量标准。 估计的扩展因子模型方法显示了非正式经济的三种广泛模式。对于阿富汗和印度等一些国家，过去二十年非正式经济一直在增长，其下降的劳动参与率在指示这种增长中起着主导作用。对于中国和土耳其等一些国家，非正式经济在下降，正规经济强劲增长是主要指标。对于希腊和意大利等一些国家，非正式经济表现出周期性行为，主要反映劳动参与率和GDP增长之间的相互作用。如流通中的货币和电力消耗等指标，旨在反映文献中的货币需求方法和电力消耗方法，在指示非正式经济动态方面发挥较小作用。 通过对非正式程度的估计，我们发现经济发展水平和治理对于非正式经济的动态发展具有影响。政府在其中的作用相对较小。在非正式程度的程度和非法经济的演变方面，不同国家群体之间存在很大的异质性。我们发现，在过去的二十年里 ，发达国家和发展中经济体在经济活动中的非正式程度稳步下降，而低收入国家和发展中国家则经历了相反的趋势。 本文其余部分结构如下。第XX节II回顾了相关文献。在第III我们引入了增强因子模型方法。第IV描述了 数据和形式化事实。第节V展示增强因子模型的诊断结果以及估计的正式程度。章节VI结论。 第二部分文献综述 关于非正式经济，有大量的文献研究。在此文献综述中，我们并不旨在进行全面覆盖，但讨论了若干与估算非正式程度密切相关的研究线索。 如前所述，非正规经济有各种名称。诸如非正规经济（陈2012欧恩斯洛格斯和余2022（），非正规经济（崔和瑟姆 2005（），隐性经济（）Giles1999阴影经济施耐德和恩斯特2000 以及地下经济卡帕索和贾佩利2013通常被广泛使用。有时这些术语被交替使用，但它们反映了关于非正式经济性质的不同的思想流派（。陈2012在本文中，我们通过遵循所使用的调查数据的定义，避开了非正规经济定义的复杂性。 一般来说，估计非正式程度的方法有两种。一种是通过直接的经验方法，从微观层面的数据中获得估计值。随着数据可用性和质量的提高，文献从早期使用调查数据（戈洛德尼琴科、马丁内斯瓦茨克和萨比里阿诺娃彼得2009艾萨克森和斯特罗姆 1985范埃克和卡泽米尔1988）至近期行政数据的运用（布拉古伊斯基 、米季亚科夫和李斯奇维奇2014Waseem2023和银行信贷数据阿塔瓦尼斯，莫尔斯和陶图索拉2016仍然，此类数据的可用性仅限于少数先进国家和大型新兴市场在特定时间点。因此，使用这种方法评估非正式经济的动态是困难的，如果不是不可能的话。 另一种方法是间接方法，通过统计模型估算非正式经济规模。在早期文献中，使用单一指标来估算影子经济规模。例如，德尔博卡和福尔泰1982考夫曼和卡利贝达 1996使用电力消耗，前提是非正规企业也使用电力，并且电力消耗比官方国内生产总值更能准确地反映经济活动。Cagan1958施耐德1986坦齐1983使用货币需求，指出非正式经济活动偏好现金交易。单一指标方法的明显问题是，它只能反映非正式经济的一个特定方面。 由于FreyandWeckHanneman1984推出了MIMIC模型（JreskogandGoldberger1975至文献所述，它一直是主流的统计建模方法。 为了估计非正规经济规模，MIMIC模型的优势在于它结合了非正规经济的多重决定因素和多个指标，反映了非正规经济更多方面，并为其结果增添了更多可信度 。这种建模方法在过去几十年大致保持不变（）。施耐德和布恩2017施耐德和恩斯特2000括号内），生产了关于国家及次国