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非正规经济研究新方法：增强因子模型的创新应用

近年来，非正规经济在全球范围内的规模和动态变化引起广泛关注。非正规经济的定义和测量涉及多学科交叉问题，传统方法存在定义模糊、数据不完整等局限。本文采用增强因子模型方法，结合调查数据与宏观指标，提出一种兼具灵活性和解释力的测量框架。

增强因子模型将非正规经济的指标与可见原因（如税收政策、经济发育水平、监管质量等）结合，通过因子分解方法捕捉其动态变化路径。与传统MIMIC模型相比，增强因子模型允许非正规经济存在多个潜在因素，而非单一隐变量。这种方法在实证分析中表现更优，尤其适合解释非正规经济与正规经济的相互作用机制。

使用世界银行企业调查数据，本文分析发现，1996至2021年，高收入国家非正规经济份额呈现显著下降趋势，而低收入与发展中国家则呈现上升态势。以阿富汗、印度、希腊和意大利为例，非正规经济的变化与产业结构优化、劳动参与率和GDP增长密切相关。其中，劳动力参与率是发展中国家非正规经济上升的主导因素。

本文的关键贡献在于提出了一种统一框架，可同时处理微观和宏观层面数据，并为未来研究提供改进路径。