近年来，对影子经济造成的经济损失的分析受到了学术界和政策制定者的广泛关注。通常，多指标多原因(MIMIC)模型被应用于估计特定国家影子经济规模和发展的时间序列数据。这种类型的模型从协方差结构中获得有关原因变量和指标变量以及潜在变量(这里是影子经济)之间关系的信息。由于大多数宏观经济变量不满足平稳性，使用第一差分时，长期信息丢失。可以说，这一缺点的根源在于缺乏适当的MIMIC模型，该模型考虑变量之间的协整。本文建立了一个MIMIC模型，该模型估计了协整均衡关系和误差修正的短期动态，从而保留了长期的信息。以法国为例，我们证明了这种方法可以使研究人员对影子经济的规模和发展得到更准确的估计。