RESUMEN: La economía sumergida en España ha supuesto en los últimos años una media del 19,5% del PIB oficial, es decir, unos 210.000 millones de euros al año, coincidiendo generalmente en porcentaje con la media europea, por lo que resulta imprescindible, y más aún dada la desfavorable situación económica actual, aplicar medidas que intenten reducir este fenómeno si bien esta es una tarea complicada. Dado su carácter oculto, resulta difícil medir la economía encubierta existiendo además distintos métodos para ello. Igualmente, la economía oculta afecta a regiones con condiciones económicas, laborales y sociales distintas por lo que desarrollar políticas que sean efectivas para entornos tan diferentes también es una labor compleja. Más concretamente, en España conviven regiones con tasas de paro superiores al 30% que generalmente coinciden con aquellas que presentan mayores niveles de economía sumergida y regiones con tasas de paro inferiores al 20%, lo que hace interesante estudiar las diferencias en las estimaciones atendiendo a esta variable.
Este trabajo tiene como objetivo analizar la economía sumergida desde, por un lado, un enfoque teórico centrado en su definición, métodos de estimación, causas y consecuencias y los principales resultados de la literatura para España y sus comunidades autónomas; y por otro lado, un enfoque analítico, estudiando las diferencias en las estimaciones a partir de distintos métodos de estimación, concretamente el enfoque monetario y el modelo MIMIC, así como las diferencias en los resultados de regiones con distintas circunstancias laborales, sociales o económicas, en este caso en función del nivel de desempleo. Una conclusión principal de este estudio es que a lo largo de los años existe una tendencia creciente de la economía sumergida tanto a nivel nacional como regional. Además, en los últimos años se ha detectado un claro patrón geográfico por el cual los porcentajes de economía sumergida son superiores en el suroeste español e inferiores en el noreste. Finalmente, a partir del análisis estadístico, se puede concluir que no existen diferencias significativas entre los resultados dependiendo del enfoque utilizado pero sí según la tasa de paro.
ABSTRACT: Shadow economy in Spain has meant an average of 19.5% of the official GDP in recent years, that is, approximately 210 billion euros per year, generally coinciding in percentage with the European average, so it is indispensable, and even more given the current unfavorable economic situation, apply measures that try to reduce this phenomenon although this is a complicated task. Given its hidden nature, it is difficult to measure hidden economy, and there are also different measurement methods. Similarly, shadow economy affects regions with different economic, labor and social conditions, so developing policies that are effective for such different environments is also a complex task. More specifically, in Spain there are regions with unemployment rates above 30%, which generally coincide with those with higher levels of shadow economy and regions with unemployment rates of less than 20%, which makes it interesting to study the differences in the estimates based on this variable.
The aim of this paper is to analyze shadow economy from, on the one hand, a theoretical approach focused on its definition, estimation methods, causes and consequences and the main results of the literature for Spain and its regions; and on the other hand, an analytical approach, studying the differences in estimates from different estimation methods, specifically the monetary approach and the MIMIC model, as well as the differences in the results of regions with different labor, social or economic circumstances, in this case depending on the level of unemployment. A main conclusion of this study is that there is a growing trend of the shadow economy both nationally and regionally over the years. In addition, in recent years a clear geographic pattern has been detected by which the percentages of hidden economy are higher in the Spanish Southwest and lower in the Northeast. Finally, from the statistical analysis, it can be concluded that there are not significant differences between the results depending on the approach used but there are differences according to the unemployment rate.
