The impact of downward nominal wage rigidity on fiscal and monetary policy in Russia

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

This paper evaluates the impact of downward nominal wage rigidity (DNWR) on fiscal and monetary policy for Russian economy. We obtain a piecewise linear approximation of the solution for DSGE model, which makes it possible to take into account the constraint on wage dynamics. The results indicate greater efficiency of fiscal policy during a recession compared to an economic expansion. In addition, the dependence of the multipliers value on the nature of the shock affecting the economy is noted. The efficiency of monetary policy, on the contrary, is lower in the presence of DNWR. The results of the study allow us to conclude that DNWR plays a significant role as one of the factors weakening the impact of monetary policy and causing the asymmetry of government spending multipliers. The results of the study can be useful in planning fiscal and monetary policy, as well as in constructing DSGE models that capture more complex dynamics of economic indicators.

About the authors

Andrey V. Polbin

Gaidar Institute for Economic Policy; Financial University under the Government of the Russian Federation

Author for correspondence.
Email: apolbin@iep.ru
ORCID iD: 0000-0003-4683-8194

Cand. Sci. (Econ.), Head of the Laboratory for Mathematical Modeling of Economic Processes; ; Leading Researcher

Russian Federation, Moscow

Margarita A. Kropocheva

Gaidar Institute for Economic Policy

Email: kropocheva@iep.ru
ORCID iD: 0000-0001-5069-7094

Researcher, Laboratory for Mathematical Modeling of Economic Processes

Russian Federation, Moscow

References

  1. Ivashchenko S. Long-term growth sources for sectors of Russian economy // Journal of the New Economic Association. 2020. Vol. 48. No. 4. Pp. 86–112. EDN: SJEEYV. (In Russ.).
  2. Lomonosov D. Shocks of Business Activity and Specific Shocks to Oil Market in DSGE Model of Russian Economy and Their Influence Under Different Monetary Policy Regimes // Russian Journal of Money and Finance. 2023. Vol. 82. No. 4. Pp. 44–79. EDN: SPAGIW.
  3. Shulgin A.G. How much monetary policy rules do we need to estimate DSGE model for Russia? // Applied Econometrics. 2014. Vol. 36. No. 4. Pp. 3–31. EDN: TEOKMF. (In Russ.).
  4. Andreyev M. Adding a fiscal rule into a DSGE model: How much does it change the forecasts // Bank of Russia working paper series. 2020. No. 64.
  5. Eliseev A. Short-term estimation of Russia’s GDP using a DSGE model with mixed data frequency and a panel of non-modeled variables. Bank of Russia Economic Research Report Series. 2025. No. 145. (In Russ.).
  6. Ivashchenko S. Dynamic Stochastic General Equilibrium Model with Multiple Trends and Structural Breaks // Russian Journal of Money and Finance. 2022. Vol. 81. No. 1. Pp. 46–72. EDN: UXTYTY.
  7. Kreptsev D., Seleznev S. Forecasting for the Russian Economy Using Small-Scale DSGE Models // Russian Journal of Money and Finance. 2018. Vol. 77. No. 2. Pp. 51–67. doi: 10.31477/rjmf.201802.51
  8. Andreyev M.Y. Effectiveness of the stabilization fiscal rule for resource-rich countries // Voprosy Ekonomiki. 2022. No. 12. Pp. 72-97. (In Russ.) doi: 10.32609/0042-8736-2022-12-72-97.
  9. Andreev M. Yu. Deep Consumer Habits and Fiscal Policy Shocks // Studies on Russian Economic Development. 2025. Vol. 36. No. 1. Pp. 53–65. doi: 10.1134/S1075700724700527.
  10. Votinov A. I., Elkina M. A. Estimation of fiscal stimulus efficiency in Russian economy: Simple DSGE model with government sector // Financial Journal. 2018. No. 5 (43). Pp. 83-96. doi: 10.31107/2075-1990-2018-5-83-96. (In Russ.).
  11. Ivashchenko S. Do We Need Тaylor-type Rules in DSGE? Bank of Russia working paper series. 2025. No. 144.
  12. Vikharev P., Novak A., Shulgin A. Inequality and monetary policy in a model with three groups of households // Bank of Russia working paper series. 2023. No. 113. (In Russ.).
  13. Shulgin A. Optimization of Simple Monetary Policy Rules on the Base of Estimated DSGE-model // Journal of the New Economic Association. 2015. Vol. 26. No. 2. Pp. 64–98. EDN: UBFBBV. (In Russ.).
  14. Novak A., Shulgin A. Monetary policy in an economy with regional heterogeneity: approaches based on aggregated and regional information // Bank of Russia working paper series. 2020. (In Russ.).
  15. Serkov L. A. Inter-Regional Inflation Differential as a Consequence of Heterogeneity of the Russian Economic Space // Economy of regions. 2020. Vol. 16. No. 1. Pp. 325–339. doi: 10.17059/2020-1-24. (In Russ.).
  16. Dubrovskaya J., Shults D., Kozonogova E. Constructing a region DSGE model with institutional features of territorial development // Computation. 2022. Vol. 10. No. 7. P. 105. doi: 10.3390/computation10070105.
  17. Larin A. Downward Nominal Wage Rigidity: Unions’ Merit or Firms’ Foresight? // Higher School of Economics Research Paper No. WP BRP. 2014. Vol. 86. doi: 10.2139/ssrn.2542516.
  18. Benigno P., Antonio Ricci L. The inflation-output trade-off with downward wage rigidities // American Economic Review. 2011. Vol. 101. No. 4. Pp. 1436–1466. doi: 10.1257/aer.101.4.1436.
  19. Amano R., Gnocchi S. Downward nominal wage rigidity meets the zero lower bound // Journal of Money, Credit and Banking. 2023. Vol. 55. No. 4. Pp. 859-887. doi: 10.34989/swp-2017-16.
  20. Polbin A., Sinelnikov-Murylev S. Developing and impulse response matching estimation of the DSGE model for the Russian economy // Applied Econometrics. 2024. Vol. 73. No. 1. Pp. 5–34. (In Russ.). doi: 10.22394/1993-7601-2024-73-5-34.
  21. Dickens W. T. et al. How wages change: micro evidence from the International Wage Flexibility Project // Journal of Economic Perspectives. 2007. Vol. 21. No. 2. Pp. 195–214. doi: 10.1257/jep.21.2.195.
  22. Babecký J. et al. Downward nominal and real wage rigidity: Survey evidence from European firms // Scandinavian Journal of Economics. 2010. Vol. 112. No. 4. Pp. 884–910. doi: 10.1111/j.1467-9442.2010.01624.x.
  23. Gorodnichenko Y., Mendoza E. G., Tesar L. L. The Finnish great depression: From Russia with love // American Economic Review. 2012. Vol. 102. No. 4. Pp. 1619–1643. doi: 10.1257/aer.102.4.1619.
  24. Abbritti M., Fahr S. Downward wage rigidity and business cycle asymmetries // Journal of Monetary Economics. 2013. Vol. 60. No. 7. Pp. 871-886. doi: 10.1016/j.jmoneco.2013.08.001.
  25. Auerbach A. J., Gorodnichenko Y. Measuring the output responses to fiscal policy // American Economic Journal: Economic Policy. 2012. Vol. 4. No. 2. Pp. 1–27. doi: 10.1257/pol.4.2.1.
  26. Fazzari S. M., Morley J., Panovska I. State-dependent effects of fiscal policy // Studies in Nonlinear Dynamics & Econometrics. 2015. Vol. 19. No. 3. Pp. 285–315. doi: 10.1515/snde-2014-0022.
  27. Shen W., Yang S. C. S. Downward nominal wage rigidity and state-dependent government spending multipliers // Journal of Monetary Economics. 2018. Vol. 98. Pp. 11-26. doi: 10.1016/j.jmoneco.2018.04.006.
  28. Jo Y. J., Zubairy S. State-Dependent Government Spending Multipliers: Downward Nominal Wage Rigidity and Sources of Business Cycle Fluctuations // American Economic Journal: Macroeconomics. 2025. Vol. 17. No. 1. Pp. 379–413. doi: 10.1257/mac.20220156.
  29. Canzoneri M. et al. Fiscal multipliers in recessions // The Economic Journal. 2016. Vol. 126. No. 590. Pp. 75–108. doi: 10.1111/ecoj.12304.
  30. Schmitt-Grohé S., Uribe M. Downward nominal wage rigidity and the case for temporary inflation in the eurozone // Journal of Economic Perspectives. 2013. Vol. 27. No. 3. Pp. 193–212. doi: 10.1257/jep.27.3.193.
  31. Fernández-Villaverde J. et al. Nonlinear adventures at the zero lower bound // Journal of Economic Dynamics and Control. 2015. Vol. 57. Pp. 182–204. doi: 10.1016/j.jedc.2015.05.014.
  32. Kekre R., Lenel M. Exchange rates, natural rates, and the price of risk // University of Chicago, Becker Friedman Institute for Economics Working Paper. 2024. No. 2024–114. doi: 10.2139/ssrn.4957831.
  33. Polyakova O.V. Effectiveness of Fiscal Policy in Different Economi c Conditions // Economic Development of Russia. 2023. 30 (10). Pp. 45–52. EDN: BIRNWO. (In Russ.).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».