В современном мире происходит переориентация на наукоемкую экономику, на коммерческих предприятиях внедряются инновационные разработки, используются технологии больших данных, искусственный интеллект. Эти факторы позволяют снижать трансакционные издержки и максимизировать прибыль в организациях, а также повышать уровень экономики страны в целом. Это в свою очередь влияет в положительную сторону на качество жизни населения. Именно поэтому одной из приоритетных задач Российской Федерации является развитие наукоемкой отрасли. В условиях быстрорастущей конкуренции и глобализации руководителям организаций необходимо совершенствовать качество своей продукции, важно развивать технологический потенциал компании, инвестировать в новейшее оборудование.Для выявления уровня развития инновационных технологий проводится статистический анализ показателя доли продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в валовом внутреннем продукте Российской Федерации, который отражает конкурентоспособность, эффективность, степень развития экономики страны, а также перспективы и возможности ее совершенствования. Высокие значения данного показателя сигнализируют о развитии инновационных технологиях, внедрении их в производство.Целью статьи является исследование показателя доли продукции высокотехнологичной отрасли в валовом внутреннем продукте Российской Федерации, анализ факторов, влияющих на него, построение эконометрической модели.Одним из факторов, влияющих на экономическое развитие страны, является совершенствование высокотехнологичных и наукоемких отраслей. Согласно Концепции технологического развития Российской Федерации до 2030 г. необходимо достичь целей, представленных на рис.1.  Основные цели Концепции технологического развития РФ до 2030 г.Обеспечение контроля со стороны государства над разработкой технологийПовышение значимости технологий и инноваций в развитии экономики Технологическая поддержка предприятий с целью их развития1. Рост затрат государства на научно-исследовательский сектор2. Достижение технологического суверенитета  1. Рост затрат на научные разработки и инновации2. Увеличение объема научных разработок, исследований1. Рост удельного веса высокотехнологической продукции в общем объеме2. Общий рост экономики   Рис.1.Основные цели Концепции технологического развития РФ до 2030 г. [1].Исходя из вышеперечисленных целей можно сделать вывод о важной роли инновационных, сквозных и наукоемких технологиях в развитии экономики Российской Федерации и повышения качества жизни населения. Необходимо совершенствовать высокотехнологическую отрасль, регулярно проводить анализ по выявлению факторов, воздействующих на нее, оценивать ее динамику.Для статистического анализа доли продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в валовом внутреннем продукте Российской Федерации использовались данные Росстата, что гарантирует достоверность приведенных значений (табл.1).Таблица 1[2]Свод данных для построения эконометрической модели№    год    y    x1    x2    x3    x4    x5    x61    2014    21,60    11,50    8,70    41,20    1,212    0,04    8,802    2015    21,10    12,70    8,40    45,50    1,204    0,44    8,303    2016    21,30    14,10    8,50    51,30    1,285    0,40    7,304    2017    21,80    19,80    7,20    57,60    1,405    0,38    20,805    2018    21,30    18,20    6,50    68,90    1,473    0,42    19,806    2019    22,20    15,10    5,30    92,30    1,954    0,49    21,607    2020    25,00    18,00    5,70    91,30    2,134    0,55    23,008    2021    22,90    17,00    5,00    119,70    2,380    0,63    23,009    2022    21,90    15,10    5,10    125,60    2,663    0,63    22,8010    2023    23,60    15,40    6,00    139,40    3,520    0,69    22,7011    2024    23,30    17,90    6,00    164,60    4,524    0,72    24,50В своде данных для построения эконометрической модели зависимой переменной y   является доля продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в валовом внутреннем продукте Российской Федерации.В качестве независимых переменных выступают:    x1 – уровень инновационной активности организаций (%);    x2– удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг (%);    x3 –объем инновационных товаров, работ, услуг (трлн. руб.);    x4 –затраты на инновационную деятельность организаций (трлн. руб.);    x5–финансирование науки из средств федерального бюджета (трлн. руб.);    x6– удельный вес организаций, осуществлявших технологические инновации.Исследуется зависимость y=f(x_1,x_2,x_3,x_4,x_5,x_6 ) с помощью матрицы парных коэффициентов корреляции, представленных в табл. 2. При этом выявляется мультиколлинеарность некоторых переменных.Таблица 2Таблица парных коэффициентов корреляции    y    x_1    x_2    x_3    x_4    x_5    x_6y    1     0,4086    -0,575      0,6095     0,6008     0,5483    0,6401 x_1    0,4086    1     0,523    0,3591     0,3054      0,4562     0,7363x_2    -0,575    -0,523    1    -0,772      -0,588    -0,749      -0,918x_3    0,6095    0,3591    -0,772    1    0,9603     0,862      0,7864x_4    0,6008    0,3054    -0,588    0,9603    1    0,7836      0,6738x_5    0,5483    0,4562    -0,749    0,862    0,7836    1     0,7172x_6    0,6401    0,7363    -0,918    0,7864    0,6738    0,7172    1Наибольшее влияние на зависимую переменную y оказывает удельный вес организаций, осуществлявших технологические инновации (x_6),r_(〖yx〗_6 )= 0,6401. Предприятия, функционируя на рынке, оказывают влияние на общее экономическое развитие государства. Инновационная деятельность является двигателем экономического роста, вложения в новейшее современное оборудование могут привести к росту прибыли предприятия, что является основной целью каждого предпринимателя. Необходимо учитывать не только количество организаций, осуществляющих научную деятельность, но и их затраты. Высокий уровень расходов на инновационную деятельность(x_4) сигнализирует об активной наукоемкой деятельности предприятий, что в дальнейшим может улучшить рентабельность производства. Важно учитывать вложения в технологическое развитие не только хозяйствующих субъектов, но и государства. Необходимо отслеживать динамику расходов государства на инновационные разработки(x_5). Вышеперечисленные переменные прямо пропорционально связаны с долей продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в ВВП РФ и оказывают наиболее существенное влияние. Проанализируем матрицу парных коэффициентов корреляции зависимости y=f(x_4,x_5,x_6 ), включающую в себя 3 переменные (табл.3).Таблица 3Матрица парных коэффициентов корреляции    y    x_4    x_5    x_6y    1    0,600838     0,548287      0,640055x_4    0,600838    1    0,783614     0,673831 x_5    0,548287    0,783614    1    0,717226 x_6    0,640055    0,673831    0,717226    1На основании регрессионного анализа с помощью программы «Регрессия» Excel выявлено, что для уравнения регрессии:y=20,18+3,6x_4-8,03x_5+0,08x_6.            (1)коэффициент детерминации составляет: R^2 = 0,4624.Критерий Фишера меньше табличного значения F_факт= 2,006(F_(α=0,05)= 9,12). Таким образом, регрессия (1), представленная статистикой на рис. 2, является статистически незначимой и ненадежной. Рис.2. Регрессионный анализ зависимости у от x_4,x_5,x_6Можно сделать вывод, о незначимости представленной выше регрессии, так как в данном уравнении присутствуют факторы, которые оказывают на переменные неслучайное влияние.  Важно отметить, что при анализе статистических данных важно учитывать влияние качественных факторов, которые могут оказывать воздействие на параметры уравнения. Для изучения этих факторов необходимо провести анализ зависимости y от влияния каждого фактора x_4, x_5, x_6 с помощью ввода фиктивных переменных.С помощью программы «Регрессия» из пакета данных Excel, вводя фиктивные переменные Z_1,Z_2, связанные с качественными изменениями в экономике государства, исследуем зависимость y от фактора〖 x〗_4(табл. 4).Таблица 4Данные для построения модели (2) с  фиктивной переменной t    y    x_4    〖(x〗_4)2    Z_1    Z_21    21,6    1,212    1,469    0    02    21,1    1,204    1,449    0    03    21,3    1,285    1,650    0    04    21,8    1,405    1,974    0    05    21,3    1,473    2,169    0    06    22,2    1,954    3,819    0    07    25    2,134    4,554    1    08    22,9    2,380    5,663    0    09    21,9    2,663    7,089    0    110    23,6    3,520    12,387    0    011    23,3    4,524    20,467    0    0Поясним эти изменения качественными изменениями, в 2020 г. в стране наблюдались экономические трудности, вызванные пандемией COVID-19, однако расходы предприятий на инновации резко выросли по сравнению с предыдущими периодами. Это связано с ростом интереса к медицинским разработкам и подписанием постановления №1613 от 07.10.2020 о субсидировании части расходов на научные и исследовательские разработки[3]. В 2022г. в связи со специальной военной операцией, повлекшей за собой экономические санкции, в том числе уход западных компаний, было необходимо адаптироваться к новым рыночным условиям. Это повлекло за собой необходимость импорта замещения и поддержки отечественных производителей со стороны государства. Таким образом для 2020 г. и 2022 г. примем фиктивные переменные Z = 1, в остальные года Z = 0. Полученное уравнение регрессии имеет вид полинома второй степени: y_(x_4 )=18,65+2,55x_4-0,33〖x_4〗^2+2,44Z_1-1,17Z_2                             (2)Коэффициент детерминации: R^2 = 0,988 для уравнения (2) свидетельствует о том, что вариация y на 98,8% объясняется вариацией х4. На долю прочих факторов, которые не учитываются в уравнении, приходится 1,2%. Критерий Фишера больше табличного значения F_факт= 55,076 (F_(α=0,05)= 5,99),поэтому можно сделать вывод, что уравнение регрессии(2)  статистически значимо.Ошибка аппроксимации показывает хорошее соответствие расчетных y ̂_(x_4 )и фактических у данных (рис.3). Рис. 3. Итоги регрессионного анализа зависимости y отфактора х4На основании полученных данных построим график, отражающий фактические и прогнозные значений (рис.4) Рис. 4. График прогнозных и фактических значенийy_(x_4 )Проведем анализ зависимости y от фактора x_5, используя фиктивные переменные. В 2020 г. и 2022 г. государство увеличило финансирование на науку технологическую отрасль с целью модернизации мощностей, снижению импортной зависимости. Так были изданы следующие нормативно-правовые документы:1. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 6 июня 2020 года №1512-р о стратегии развития обрабатывающей промышленности [4]. 2. Приказ Минпромторга России от 16 сентября 2020 года №3092 о развитии экономики с учетом высокотехнологической продукции [5]. 3. Постановление №469 от 25 марта 2022 года о льготном кредитовании предприятий, деятельность которых связана с наукоемкой деятельностью[6]. Таким образом, в таблице 5 представлено введение фиктивных переменных Z_1,Z_2 в связи с качественными изменениями в 2020 и 2022 гг. Таблица 5Данные для построения модели (3) с фиктивными переменнымиt    y    x_5    〖(x〗_5)3    Z_1    Z_21    21,60    0,0432733    1,872578493    0    02    21,10    0,4393928    193,0660327    0    03    21,30    0,4027223    162,1852509    0    04    21,80    0,3778822    142,7949571    0    05    21,30    0,4204723    176,7969551    0    06    22,20    0,4891584    239,2759403    0    07    25,00    0,5496022    302,0625782    1    08    22,90    0,6265743    392,5953534    0    09    21,90    0,6317016    399,0469114    0    110    23,60    0,6917589    478,5303757    0    011    23,30    0,716858    513,8853922    0    0С помощью программы «Регрессия» из Пакета анализа Excel получено уравнение регрессии в виде полинома 3-ей степени:y_(x_5 )=21,79- 5,18x_5+0,01〖x_5〗^3+2,8Z_1-0,91Z_2                        (3)Коэффициент детерминации уравнения (3) составляет: R^2 = 0,972, следовательно, вариация y на 97,2% объясняется вариацией х5, 2,8% приходится на остальные факторы. Значение статистики Фишера больше табличного значения F_факт= 25,88 (F_(α=0,05)= 5,99). Таким образом, уравнение регрессии статистически значимо. Ошибка аппроксимации показывает хорошее соответствие расчетных  yи фактических у данных (рис.5). Рис. 5. Итоги регрессионного анализа зависимости у от фактора х5По полученным данным построим график, отражающий фактические и прогнозные показатели (рис. 6). Рис. 6. График прогнозных и фактических y_x5Далее выявим зависимость y от влияния фактора x_6. Введем фиктивные переменные, учитывая периоды времени, связанные с структурными дисбалансами в экономике и ее трансформацией (табл. 6).Таблица 6Данные для построения модели (4) с  фиктивными переменнымиt    y    x_6    〖(x〗_6)2    〖(x〗_6)3    Z_1    Z_2    Z_31    21,60    8,80    77,44    681,472    0    0    02    21,10    8,30    68,89    571,787    0    0    03    21,30    7,30    53,29    389,017    0    0    04    21,80    20,80    432,64    8998,912    0    0    05    21,30    19,80    392,04    7762,392    0    0    06    22,20    21,60    466,56    10077,696    0    0    07    25,00    23,00    529    12167    1    0    08    22,90    23,00    529    12167    0    0    09    21,90    22,80    519,84    11852,352    0    1    010    23,60    22,70    515,29    11697,083    0    0    111    23,30    24,50    600,25    14706,125    0    0    0Получаем уравнение регрессии в виде полинома 3-ей степени:y_(x_6 )=23,17- 0,26x_(6 )+0,0004〖x_6〗^3+2,33Z_1-0,69Z_2+1,06Z_3              (4). Коэффициент детерминации составляет: R^2 = 0,988, что говорит о том, что вариация y на 98,8% объясняется вариацией х6. На долю прочих факторов, не учитываемых в регрессии, приходится 1,2%. Значение статистики Фишера больше табличного значения F_факт= 41,3 (F_(α=0,05)= 5,99), и можно сделать вывод, что уравнение регрессии статистически значимо. Ошибка аппроксимации показывает хорошее соответствие расчетных y_(x_6 )и фактических у данных (рис.7). Рис. 7. Итоги регрессионного анализа зависимости у от фактора х6Исходя из полученных значений по модели (4) можно построить следующий график фактических и прогнозных показателей (рис. 8). Рис. 8. График прогнозных и фактических значенийу от фактора x_6На основании полученных уравнений парной регрессии определим с помощью коэффициентов эластичности силу влияния каждого фактора (x4, х5, х6) на качество жизни y. Э ̅_(x_4 )= 𝑓′(x_4) x ̅_4/y ̅ =  ((b_1+2*b_2  * x ̅_(4))* x ̅_4)/(a+b_1*x ̅_4+b_2* 〖x ̅_4〗^2 )  =  ((2,55-2*0,33*2,16)*2,16)/(18,65+2,55*2,16-0,33*〖2,16〗^2 ) =  0,107% .Э ̅_(x_5 )= 𝑓′(x_5) x ̅_5/y ̅ =  (〖(b〗_1+3*b_2  * 〖x ̅_5〗^2)*x ̅_5)/(a+b_1*x ̅_5+b_2  * 〖x ̅_5〗^3 )  =  ((-5,18+3*0,01*〖489,95〗^2 )*489,95)/(21,79-5,18*489,95+0,01*〖489,95〗^3 )= 3,004% .Э ̅_(x_6 )= 𝑓′(x_6) x ̅_6/y ̅ = (〖(b〗_1+3*b_2  * 〖x ̅_6〗^2)*x ̅_6)/(a+b_1*x ̅_6+b_2  * 〖x ̅_6〗^3 )  =  ((-0,26+3*0,0004*〖18,42〗^2 )*18,42)/(23,17-0,26*18,42+0,0004*〖18,42〗^3 )  =  0,130 % .С помощью сравнения показателейЭ ̅_(x_i ), необходимо ранжироватьx_i по силе их влияния на долю высокотехнологических отраслей в ВВП РФ:1) Э ̅_(x_5 )= 3,004 %.2) Э ̅_(x_6 )= 0,13 %.3) Э ̅_(x_4 )= 0,107 %.Таким образом, если государство увеличит финансирование на наукоемкую деятельность на 1%, то доля высокотехнологических отраслей в ВВП России увеличится на 3,004%. Аналогично с ростом удельного веса организаций, занимающихся инновационной деятельностью, и ростом затрат предприятий на высокотехнологическое оборудование, то произойдет увеличение анализируемой доли на 0,13% и 0,107% соответственно. Важно отметить, что для поддержания стабильного развития наукоемкой отрасли государству важно поддерживать благоприятный инновационный климат, необходимо поддерживать предприятия, занимающиеся наукоемкой деятельностью. Высокотехнологическая отрасль оказывает воздействие на валовый внутренний продукт, на экономический потенциал страны. Знания в области науки необходимы для социально-экономического развития государства. От количества организаций, деятельность которых сосредоточена в высокотехнологической сфере, их расходов на инновационную деятельность, а также финансирования со стороны государство будет завесить доля наукоемкой отрасли в ВВП РФ. Кроме этого, рост вышеперечисленных показателей будет способствовать росту валового внутреннего продукта, это приведет к повышению экономического потенциала России, а также повышению качества жизни населения. Благодаря мультипликативному эффекту развитие наукоемкой и высокотехнологической отраслей приведет к общему росту производства, таким образом, инвестирование в новейшее оборудование оказывает влияние на все сферы и экономику страны в целом. Инновационные технологии дают возможность к структурной перестройке экономики государства, повышая ее возможности, конкурентоспособность и перспективы развития. Необходимо отметить, что существует ряд барьеров в Российской Федерации для развития высокотехнологической и наукоемкой отрасли. К ним можно отнести нехватку квалифицированных кадров, неравномерность развития между регионами, недостаточное финансирования. Для развития экономики государства важно решить приведенные выше проблемы.Таким образом, статистический анализ доли высокотехнологических отраслей в валовом внутреннем продукте показал, что среди анализируемых факторов наибольшее влияние на рост доли высокотехнологических отраслей в валовом внутреннем продукте Российской Федерации оказывает финансирование государства наукоемкой и высокотехнологической отрасли. Важно государству поддерживать развитие наукоемкой отрасли, так как ее развитие оказывает положительное воздействие как на экономику страны, так и на качество жизни населения.