近年来，影子经济造成的经济损失分析引起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的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，当采用一阶差分时，长期信息会丢失。可以说，这一缺点的根源在于缺乏适当的MIMIC模型，该模型考虑了变量之间的协整。本文开发了一个MIMIC模型，该模型估计协整平衡关系并对短期动态进行误差修正，从而为长期运行保留信息。以法国为例，我们证明了这种方法可以让研究人员获得关于影子经济规模和发展的更准确的估计。