Mehr Licht im Schatten? Neuere Ergebnisse über die Schattenwirtschaft

2021 ◽  
Vol 22 (3) ◽  
pp. 225-246
Author(s):  
Friedrich Schneider

Zusammenfassung In diesem Überblicksartikel schätzt Friedrich Schneider mit Hilfe des MIMIC-Ansatzes („Multiple Indicators Multiple Causes“) Größe und Entwicklung der Schattenwirtschaft für 157 Länder in den Jahren 1991–2017 und stellt zugleich die einschlägige Literatur vor. Die OECD-Länder haben mit Werten unter 20 Prozent des offiziellen BIP die kleinste Schattenwirtschaft; die Länder in Lateinamerika und Subsahara-Afrika mit durchschnittlich fast 38 beziehungsweise 39 Prozent die größte. Der Durchschnitt über alle Länder liegt bei 30,9 Prozent. Die Schattenwirtschaft schrumpft dabei über die Zeit. Der durchschnittliche Rückgang beträgt 6,8 Prozentpunkte. Besonders groß ist die Schattenwirtschaft in Ländern wie Bolivien (Georgien) mit 62,9 (61,7) Prozent des BIP; besonders klein ist sie in Ländern wie der Schweiz (den Vereinigten Staaten) mit durchschnittlich 6,4 (7,6) Prozent. Zur Überprüfung der Robustheit werden die MIMIC-Ergebnisse mit denen des Diskrepanz-Ansatzes für 23 Länder verglichen. Für die meisten Länder zeigen sich stabile, ähnliche Ergebnisse. Abschließend wird die Interaktion der Schattenwirtschaft mit der offiziellen Wirtschaft untersucht. Erste Ergebnisse für Pakistan 1976–2015 zeigen kurzfristig einen negativen und langfristig einen positiven Effekt der Schattenwirtschaft auf das BIP.

2010 ◽  
Vol 80 (1) ◽  
pp. 100-106 ◽  
Author(s):  
Oliver Ommen ◽  
Markus Wirtz ◽  
Christian Janssen ◽  
Melanie Neumann ◽  
Nicole Ernstmann ◽  
...  

2014 ◽  
Vol 33 (25) ◽  
pp. 4469-4481 ◽  
Author(s):  
Carmen D. Tekwe ◽  
Randy L. Carter ◽  
Harry M. Cullings ◽  
Raymond J. Carroll

2021 ◽  
Author(s):  
Musheer A. Aljaberi ◽  
Naser A. Alareqe ◽  
Mousa A. Qasem ◽  
Abdulsamad Alsalahi ◽  
Sarah Noman ◽  
...  

Abstract Background: Due to the limited research examining the psychological impact of coronavirus disease 2019 (COVID-19), our study aims to investigate the effect of the COVID-19 pandemic on psychological outcomes and assess the differences between participants with and without post-traumatic stress disorder (PTSD) on the psychological outcomes as latent factors and items. Methods: An online survey was conducted on 999 participants. The Impact of Event Scale-Revised (IES-R) assessed the psychological impact, while outcomes were measured by Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9), Generalized Anxiety Disorder (GAD-7), and Insomnia Severity Index (ISI). A series of Confirmatory Factor Analysis (CFA), structural equation model (SEM), Multiple Indicators and Multiple Causes (MIMIC), and Differential Item Functioning (DIF) were conducted. Results: The IES-R has significant effects on the psychological outcomes. Participants with PTSD have a higher impact on latent factors (depression, anxiety, and insomnia) than those without PTSD. Among participants, 36.5% experienced moderate to severe symptoms of depression, and 32.6% had mild depressive symptoms. For anxiety, 23.7% of respondents experienced moderate to severe anxiety symptoms, and 33.1% had mild symptoms of anxiety. For the ISI, 51.5% of participants experienced symptoms of insomnia. Conclusion: the IES-R for COVID-19 has a significant impact on depression, anxiety, and insomnia at the level of latent constructs and observed variables.


2007 ◽  
Vol 5 (2) ◽  
pp. 119
Author(s):  
L. Ambrosio Flores ◽  
L. Iglesias Martinez ◽  
C. Marin Ferrer ◽  
V. Pascual Gallego ◽  
A. Serrano Bermejo

2020 ◽  
Vol 5 (1) ◽  
pp. 17-32
Author(s):  
Paulo Reis Mourao

AbstractThe multiple indicators multiple causes (MIMIC) framework is used to analyze dimensions related to causation and indicators of tax haven status. Robust results were obtained that identify a country’s tax burden and area as causes of a country adopting policies usually observed in tax havens. The level of social security contributions as a proportion of public revenues and the ratio of indirect to direct taxes were found to be statistically significant indicators of tax havens. Data from 68 countries for more than twenty years were analyzed, enabling the results to contribute to a deepening of the current debate about tax havens and their socio-economic profiles.


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