Labor Institutions and Their Impact on Shadow Economies in Europe

Abstract

Standard-Nutzungsbedingungen:Die Dokumente auf EconStor dürfen zu eigenen wissenschaftlichen Zwecken und zum Privatgebrauch gespeichert und kopiert werden.Sie dürfen die Dokumente nicht für öffentliche oder kommerzielle Zwecke vervielfältigen, öffentlich ausstellen, öffentlich zugänglich machen, vertreiben oder anderweitig nutzen.Sofern die Verfasser die Dokumente unter Open-Content-Lizenzen (insbesondere CC-Lizenzen) zur Verfügung gestellt haben sollten, gelten abweichend von diesen Nutzungsbedingungen die in der dort genannten Lizenz gewährten Nutzungsrechte. Abstract: This paper analyzes the role of labor market institutions in explaining developments of shadow economies in European countries. We use several alternative measures of the shadow sector, and we examine effects of labor institutions on shadow sector in two specific regions: new and old European Union member countries, as their respective shadow sectors exhibited a different development in the last decade. While the share of shadow economy in GDP averaged 27.7% in the new member countries in 1999-2007, the respective share in the old member states stood at 18.0% only. In our paper, we estimate effects of labor market institutions on two sets of shadow economy indicators-shadow production and shadow employment. Comparing alternative measures of the shadow sector allows more granulated analysis of the labor market institutions effects. Our results indicate that the one institution that unambiguously increases shadow economy production and employment is the strictness of employment protection legislation. Other labor market institutions-active and passive labor market policies, labor taxation, trade union density and the minimum wage setting-have less straightforward and statistically robust effects and their impact often diverge in new and old EU member countries. The differences are not robust enough, however, to allow us to reject the hypothesis of similar effect of labor market institutions in new and old EU member states. Terms of use: Documents in

Protección de los trabajadores y trabajo informal. Análisis comparado de países europeos, 2004–2012

“…Siguiendo estudios previos (Sapir, 2006;Hazans, 2011b;Fialová, 2010), utilizamos varios indicadores diferentes a escala nacional de la intensidad de los programas de protección social derivados de datos de la OCDE a disposición del público. Siguiendo estudios previos (Sapir, 2006;Hazans, 2011b;Fialová, 2010), utilizamos varios indicadores diferentes a escala nacional de la intensidad de los programas de protección social derivados de datos de la OCDE a disposición del público.…”

Protection des travailleurs et emploi informel en Europe, 2004–2012

“…Nous avons complété nos données regroupées issues de l'ESS par des mesures de la législation protectrice des travailleurs par pays et par année puisées dans d'autres sources. Comme dans les études antérieures (Sapir, 2006;Hazans, 2011b;Fialová, 2010), nous avons utilisé plusieurs indicateurs de l'intensité des programmes de sécurité sociale à l'échelon national, indicateurs construits à partir de données de l'OCDE accessibles à tous. Les programmes considérés visent à soutenir le revenu des populations à faible revenu, des personnes handicapées et des chômeurs; les dispositifs d'aide au retour à l'emploi sont également pris en compte (Bajada et Schneider, 2009).…”

“…Pour les entreprises, la législation pro- nous l'avons vu, cette auteure considère que tous les travailleurs temporaires ou occasionnels sont des travailleurs «informels»). Si nos résultats sont plus fiables que ceux des études précédentes, c'est aussi parce que Williams (2013) n'utilise de son côté que les corrélations entre niveaux par pays, alors que Hazans (2011a) et Fialová (2010 empilent des données longitudinales par pays pour construire une seule observation paysannée, qui vient alimenter des modèles de régression à effets fixes sur données de panel par pays. Cette dernière stratégie est certainement inférieure à notre méthode sur pseudo-panel, et ce pour les raisons suivantes: a) le nombre d'observations pays-année traitées par les modèles est moins important, et leur force statistique plus faible par conséquent, ce qui pourrait donner lieu à une erreur de deuxième espèce (soit le risque d'accepter à tort l'hypothèse nulle, ou faux négatif); b) les méthodes utilisées ne peuvent pas rendre compte des différences de composition des caractéristiques individuelles selon le pays (voir, par exemple, Duncan, Jones et Moon, 1998); et c) l'interprétation de ce type de modèle peut entraîner des erreurs écologiques, soit celles qui surviennent lorsque l'on déduit des comportements individuels de l'analyse de moyennes (Freedman, 2002).…”

“…Tout d'abord, notre analyse couvre une période plus longue que les études précédentes. Si Williams (2013), Hazans (2011a) et Fialová (2010 utilisent des données de 2007, 2004-2009 et 2003-2007, respectivement, nous élargissons la fenêtre d'observation à la période 2004-2012, ce qui nous permet de rendre compte des prémices et de l'installation de la crise financière mondiale. Nous observons que l'effet réducteur de la législation protectrice de l'emploi sur l'emploi informel disparaît pendant la crise, alors que l'effet des prestations de chômage et des dépenses sociales perdure.…”

“…Ces résultats vont donc dans le sens de la perspective structuraliste. Fialová (2010) établit au contraire que la proportion de travailleurs non déclarés (sans contrat) en Europe augmente entre 2003 et 2007 lorsque la législation sur la protection de l'emploi devient plus stricte -ce qui tendrait à confirmer la thèse néolibérale 4 .…”