Введение. Энергоемкость представляет собой количество энергии, необходимое для выполнения работы. Это понятие используется в различных областях, включая физику, химию, экологию и экономику. В экономике энергоемкость представляет собой количество энергии, необходимой для производства единицы товара или услуги. Она может измеряться в киловатт-часах (кВт·ч) на доллар США или другую валюту. Энергоемкость является важным показателем эффективности использования энергии и может помочь в определении стратегий энергосбережения и устойчивого развития. Статья характеризует состояние отечественной экономики с точки зрения энергоемкости и энергоэффективности на основе статистических данных Росстата 2021 года, а также показывает структуру зависимости энергоемкости ВРП от ряда социально-экономических факторов. Цель ‒ провести анализ динамики энергоемкости ВВП Российской Федерации, а также зависимости показателя динамики энергоемкости ВРП субъектов РФ от основных социально-экономических факторов на доступном временном интервале. Материалы и методы. В работе использованы материалы периодической печати, средств массовой информации, официальные данные о социально-экономическом состоянии отечественной экономики, в том числе в разрезе субъектов РФ. Результаты исследования, обсуждения. В силу того что долгое время отечественная экономика считалась сырьевой, возникла необходимость оценить данный вывод на современном этапе экономического и геополитического развития. Поскольку энергоемкость может быть разной для разных видов работ или продуктов и зависит от многих факторов, таких как технология производства, используемые материалы, климат и т. д., необходимо исследовать данный показатель как во временном, так и географическом (территориальном) аспекте. Заключение. Исследование на выбранном временном интервале показывает, что существуют зависимости энергоемкости от ряда социально-экономических показателей: валового регионального продукта, производства продукции животноводства, оборота розничной торговли, производительности труда. Однако для получения более точных и качественных результатов, необходимо с помощью кластеризации более точно определять субъектный состав под каждую модель.