Влияние асимметричной жесткости номинальных заработных плат на фискальную и денежно-кредитную политику в России

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В работе оценивается влияние асимметричной жесткости номинальных заработных плат (DNWR) на результаты фискальной и денежно-кредитной политики для российской экономики. На основе DSGE-модели получено кусочно-линейное приближение решения, при котором возможен учет ограничения на динамику зарплат. Полученные результаты свидетельствуют в пользу большей эффективности фискальной политики во время рецессии по сравнению с экономическим подъемом. Кроме того, отмечается зависимость величины мультипликаторов от природы шока, воздействующего на экономику. Эффективность денежно-кредитной политики, напротив, оказывается ниже при наличии DNWR. Результаты исследования позволяют сделать вывод о значимой роли DNWR как одного из факторов ослабления влияния ДКП и асимметричности мультипликаторов госрасходов. Результаты исследования могут быть полезны при планировании фискальной и денежно-кредитной политики, а также при построении DSGE-моделей, учитывающих более сложную динамику экономических показателей.

Об авторах

Андрей Владимирович Полбин

Институт Гайдара; Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

Автор, ответственный за переписку.
Email: apolbin@iep.ru
ORCID iD: 0000-0003-4683-8194

кандидат экономических наук, заведующий лабораторией математического моделирования экономических процессов; ведущий научный сотрудник

Россия, Москва

Маргарита Андреевна Кропочева

Институт Гайдара

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

научный сотрудник лаборатории математического моделирования экономических процессов

Россия, Москва

Список литературы

  1. Иващенко С. М. Источники долгосрочного роста секторов российской экономики // Журнал новой экономической ассоциации. 2020. Т. 48. №. 4. С. 86–112. EDN: SJEEYV.
  2. Ломоносов Д. А. Шоки деловой активности и специфические шоки рынка нефти в DSGE модели экономики РФ. Их влияние при разных режимах ДКП // Деньги и кредит. 2023. Т. 82. №. 4. С. 44–79. EDN: SPAGIW.
  3. Шульгин А. Г. Сколько правил монетарной политики необходимо при оценке DSGE модели для России? // Прикладная эконометрика. 2014. Т. 36. № 4. С. 3–31. EDN: TEOKMF.
  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. Елисеев А. Краткосрочная оценка ВВП России с помощью DSGE-модели со смешанной частотой данных и панелью немоделируемых переменных. Серия докладов об экономических исследованиях Банка России. 2025. № 145.
  6. Иващенко С. Модель динамического стохастического общего экономического равновесия с несколькими трендами и структурными разрывами // Деньги и кредит. 2022. Т. 81. №. 1. С. 46–72. EDN: UXTYTY.
  7. Крепцев Д., Селезнев С. Прогнозирование российской экономики с использованием DSGE-моделей с малым количеством уравнений // Деньги и кредит. 2018. Т. 77.№. 2. С. 51–67. doi: 10.31477/rjmf.201802.51
  8. Андреев М. Ю. Эффективность бюджетного правила стран-экспортеров // Вопросы экономики. 2022. №. 12. С. 72–97. doi: 10.32609/0042-8736-2022-12-72-97.
  9. Андреев М. Ю. Глубинные потребительские привычки и шоки фискальной политики // Проблемы прогнозирования. 2025. №. 1 (208). С. 91–108. doi: 10.1134/S1075700724700527.
  10. Вотинов А. И., Елкина М. А. Фискальное стимулирование российской экономики: оценка в рамках простой DSGE-модели с фискальным блоком // Финансовый журнал. 2018. №. 5 (45). С. 83–96. doi: 10.31107/2075-1990-2018-5-83-96.
  11. Ivashchenko S. Do We Need Тaylor-type Rules in DSGE? Bank of Russia working paper series. 2025. No. 144.
  12. Вихарев П., Новак А., Шульгин А. Неравенство и ДКП в модели с тремя группами домохозяйств // Серия докладов об экономических исследованиях Банка России. 2023. №. 113.
  13. Шульгин А. Г. Оптимизация простых правил монетарной политики на базе оцененной DSGE-модели // Журнал Новой экономической ассоциации. 2015. Т. 26. №. 2. С. 64–98. EDN: UBFBBV.
  14. Новак А., Шульгин А. Денежно-кредитная политика в экономике с региональной неоднородностью: подходы на основе агрегированной и региональной информации // Банк России. Серия докладов об экономических исследованиях Банка России, 2020.
  15. Серков Л. А. Межрегиональный инфляционный дифференциал как следствие неоднородности российского экономического пространства // Экономика региона. 2020. Т. 16. №. 1. С. 325–339. doi: 10.17059/2020-1-24.
  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. Полбин А. В., Синельников-Мурылев С. Г. Построение и калибровка DSGE-модели для российской экономики с использованием импульсных откликов векторной авторегрессии // Прикладная эконометрика. 2024. Т. 73. №. 1. С. 5–34. 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. Полякова О.В. Эффективность фискальной политики в разных условиях функционирования экономики // Экономическое развитие России. 2023. Т. 30. № 10. С. 45–52. EDN: BIRNWO.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».