Anexo metodológico RMS — Versión 1.0
De la definición de capacidad sistémica a su medición y contrastación empírica
Este trabajo desarrolla los tres compromisos pendientes del primer capítulo de la teoría de competencia sistémica:
Construir un núcleo de 12 indicadores operativos y comparables.
Relacionarlos con las cinco hipótesis contrastables de la teoría RMS.
Diseñar una investigación piloto sobre China y la UE27 en la industria de baterías, utilizando datos reales y señalando qué información sigue faltando.
La prioridad no será producir una clasificación que declare ganador a un país. Será comprobar si podemos explicar por qué determinados sistemas económicos convierten mejor sus recursos en capacidades industriales y cómo cambia esa capacidad con el tiempo.
Un primer resultado empírico que justifica el piloto
Los datos de la Agencia Internacional de la Energía (IEA) para 2025 muestran una diferencia considerable entre China y la Unión Europea.
CHINA · 2025
Más del 80 %
De la capacidad mundial instalada de fabricación de baterías de ion-litio.
UE27 · 2025
6–7 %
De la capacidad mundial instalada, según la misma fuente.
China concentra más del 80 %; la UE27 se sitúa en el 6–7 %. Las barras ilustran valores de referencia conservadores para mostrar las magnitudes, no cifras exactas.
El dato es importante, pero insuficiente para demostrar por sí solo una superioridad sistémica. Necesitamos investigar cuánto se produce realmente, qué proveedores intervienen, quién controla la tecnología, qué conocimientos se acumulan y qué alternativas existen ante una interrupción.
La propia IEA señala que una instalación puede necesitar más de cinco años desde el inicio de operaciones para acercarse a su producción nominal. Por tanto, disponer de gigavatios-hora de capacidad instalada no equivale a poder producirlos inmediatamente con calidad, eficiencia y rentabilidad.
Este será nuestro principio metodológico:
Una capacidad sistémica no se demuestra por lo que un sistema declara poseer, sino por las funciones que puede realizar, mantener, transformar y reproducir.
Los tres desarrollos metodológicos de RMS
Indicadores, hipótesis contrastables y primera aplicación empírica
Documento de trabajo — Versión 1.0
TRABAJO I. Definición de los 12 indicadores básicos
1. Criterios de construcción
La medición de capacidades sistémicas debe comenzar por una decisión metodológica: no intentaremos medir directamente «la fuerza económica de un país».
Mediremos funciones concretas.
La unidad inicial será una capacidad sectorial situada en un territorio, observada durante un período y bajo determinadas condiciones.
Para cualquier indicador deberá registrarse:
Función: actividad que queremos evaluar.
Territorio: ámbito de producción y organización.
Período: año o intervalo de observación.
Unidad: magnitud física, monetaria, temporal o porcentaje.
Fuente: procedencia de los datos y método de obtención.
Incertidumbre: limitaciones, estimaciones y datos ausentes.
Además, distinguiremos tres situaciones:
Capacidad potencial: existen activos o proyectos, pero todavía no se ha demostrado plenamente su funcionamiento.
Capacidad demostrada: el sistema realiza la función con resultados verificables.
Capacidad resiliente: el sistema puede mantener, recuperar o transformar la función ante perturbaciones relevantes.
Esta distinción será una de las bases de la Matriz RMS.
2. Arquitectura de los indicadores
Propongo agrupar doce indicadores en cuatro dimensiones.
| Dimensión | Indicadores | Pregunta que responde |
|---|---|---|
| A. Capacidad productiva | I1, I2, I3 | ¿Qué puede producir realmente el sistema y con qué profundidad industrial? |
| B. Conversión, financiación y aprendizaje | I4, I5, I6, I7 | ¿Cómo transforma recursos y conocimiento en capacidades competitivas? |
| C. Dependencia y autonomía funcional | I8, I9, I10, I11 | ¿De quién depende y qué margen de sustitución y control conserva? |
| D. Resiliencia | I12 | ¿Qué función puede mantener ante un shock? |
La reciprocidad comercial e inversora tendrá una evaluación propia dentro del Protocolo RMS. No la mezclaría inicialmente con los doce indicadores de capacidad, porque la reciprocidad mide las condiciones de una relación entre sistemas, mientras que la capacidad mide lo que cada sistema puede realizar.
Ambas dimensiones deben conectarse, pero no confundirse.
A. Indicadores de capacidad productiva
I1. Producción efectiva (PE)
Definición: volumen de producción terminada que cumple los requisitos técnicos y comerciales establecidos, realizado en el territorio y período analizados.
Para baterías:
[
PE_t=\sum_f GWh^{aptos}_{f,t}
]
Unidad: GWh de celdas comercialmente aptas por año.
Se contabiliza la fabricación territorial, con independencia de la nacionalidad del propietario. La titularidad empresarial se analizará por separado.
Interpretación: mayor producción demuestra mayor actividad productiva efectiva, pero no necesariamente mayor rentabilidad, eficiencia o autonomía.
Datos: estadísticas industriales y registros de fabricación. La IEA proporciona referencias regionales agregadas.
I2. Utilización de capacidad instalada (UCI)
Definición: porcentaje de capacidad nominal operativa realmente utilizado para producir unidades comercialmente aptas.
[
UCI_t=
\frac{PE_t}{CN^{ajustada}_t}\times100
]
El denominador debe reflejar la capacidad nominal ponderada por los meses en que cada línea estuvo operativa.
Unidad: porcentaje.
Interpretación: identifica la diferencia entre capacidad anunciada y producción efectiva.
Una utilización elevada no siempre es óptima: puede representar eficiencia o falta de capacidad de reserva. Una utilización baja puede reflejar sobrecapacidad, baja demanda o una planta todavía en fase de aprendizaje.
I3. Profundidad de cadena industrial (PCI)
Definición: grado de cobertura territorial de los eslabones esenciales necesarios para desarrollar una actividad.
Para baterías proponemos seis eslabones:
Materiales químicos refinados aptos para baterías.
Material activo del cátodo.
Material activo del ánodo.
Electrolitos.
Separadores.
Fabricación de celdas.
Para cada eslabón calcularemos qué proporción de sus necesidades productivas puede cubrirse mediante suministro territorial homologado.
[
PCI=\frac{1}{6}\sum_{j=1}^{6}
\min\left(1,\frac{Q^{local}_j}{D_j}\right)
]
Donde (Q^{local}_j) representa el suministro territorial utilizable y (D_j) las necesidades de ese eslabón.
Unidad: índice de 0 a 1.
Esta media equiponderada será exclusivamente una primera aproximación. Se publicarán los seis componentes por separado, pues determinados eslabones resultan más críticos que otros.
Interpretación: aproxima la profundidad del ecosistema, pero no su calidad ni su rentabilidad.
B. Indicadores de conversión y aprendizaje
I4. Tiempo de ejecución industrial (TEI)
Definición: meses transcurridos entre la decisión final de inversión —FID— y el inicio verificable de producción comercial.
[
TEI_f=t^{producción}_f-t^{FID}_f
]
Unidad: meses.
Se compararán proyectos de escala y tecnología semejantes.
Interpretación: permite estudiar la velocidad de ejecución, pero debe combinarse con información sobre calidad y supervivencia de los proyectos. Comparar exclusivamente instalaciones terminadas produciría un sesgo al excluir las canceladas.
I5. Cobertura financiera del escalado (CFE)
Definición: proporción de la inversión prevista para una instalación industrial cubierta por financiación contractual efectivamente comprometida.
[
CFE=
\frac{Capital\ comprometido}
{Inversión\ total\ requerida}\times100
]
Unidad: porcentaje.
El capital comprometido incluirá financiación pública, privada, deuda y recursos propios verificables, evitando contar dos veces garantías o compromisos no firmes.
También deberán registrarse el coste financiero y el vencimiento de la financiación.
Interpretación: aproxima la disponibilidad financiera para llevar un proyecto hasta escala comercial. No prueba, por sí sola, que la inversión sea rentable.
I6. Tasa de conversión tecnológica-industrial (TCTI)
Definición: porcentaje de proyectos de planta piloto que consigue alcanzar producción comercial homologada dentro de un plazo definido.
[
TCTI=
\frac{Pilotos\ industrializados\ en\ cinco\ años}
{Pilotos\ de\ la\ cohorte\ inicial}\times100
]
Unidad: porcentaje.
La cohorte debe definirse previamente. Los proyectos sin cinco años completos de seguimiento deberán tratarse como observaciones censuradas, no como fracasos automáticos.
Interpretación: mide una de las preocupaciones centrales de RMS: la conversión de conocimiento e innovación en producción.
Necesitará bases de proyectos detalladas; actualmente no existe una serie pública internacional homogénea que permita calcularlo de forma rigurosa para todo el sector.
I7. Coste industrial estandarizado (CIE)
Definición: coste de fabricar una unidad de producción comercialmente apta, manteniendo comparables la tecnología, calidad y características del producto.
[
CIE=
\frac{Costes\ industriales\ comparables}
{kWh\ comercialmente\ aptos}
]
Unidad: euros constantes por kWh.
Para estudiar aprendizaje y evolución se calculará también su variación porcentual anual, ajustando los cambios de precios de materias primas.
La comparación deberá realizarse por química —por ejemplo, LFP y NMC por separado—, características técnicas y antigüedad de las instalaciones.
Interpretación: permite analizar competitividad productiva y aprendizaje.
Es importante no confundir el precio de mercado de una batería con su coste de fabricación. El precio incorpora márgenes, importaciones, composición del producto y condiciones competitivas.
C. Indicadores de dependencia y autonomía
I8. Dependencia exterior de insumos críticos (DEIC)
Definición: porcentaje de las necesidades de un componente crítico cubierto mediante suministros producidos fuera del territorio analizado.
[
DEIC_j=
\frac{Suministro\ exterior\ efectivo_j}
{Consumo\ total_j}\times100
]
Unidad: porcentaje por componente.
Debe analizarse el origen productivo real, no solamente el último país exportador.
Interpretación: cuantifica exposición exterior. No supone automáticamente riesgo elevado; este depende también de concentración, criticidad y posibilidades de sustitución.
I9. Concentración de suministradores exteriores (CSE)
Definición: concentración de los orígenes productivos de las importaciones correspondientes a cada insumo crítico.
[
CSE_j=\sum_{i=1}^{n}s_{ij}^{2}
]
Donde (s_{ij}) representa la participación del origen (i) entre los suministros exteriores del componente (j).
Unidad: índice de 0 a 1.
Un valor elevado indica mayor concentración de orígenes. Debe medirse por empresas y grupos de control cuando resulte posible, no solo por países.
Interpretación: se utiliza conjuntamente con I8. Un sistema que apenas necesita importar puede presentar una alta concentración de sus pequeñas importaciones sin que eso implique una vulnerabilidad global elevada.
I10. Tiempo de sustitución funcional (TSF)
Definición: tiempo mínimo estimado para recuperar al menos el 80 % del suministro o de la función afectada mediante alternativas homologadas tras la pérdida de un proveedor crítico.
Unidad: meses.
La cifra deberá basarse en capacidad alternativa disponible, contratos, homologaciones, logística, restricciones tecnológicas y posibilidad de rediseño.
Interpretación: aproxima la dificultad de sustituir una dependencia.
El umbral del 80 % es una convención inicial RMS, no una frontera económica universal. Se comprobará también con umbrales del 50 % y 100 %.
I11. Control funcional efectivo (CFEF)
Definición: proporción de funciones críticas para las que los actores del sistema disponen de derechos efectivos y medios técnicos suficientes para mantener el funcionamiento y modificarlo cuando sea necesario.
La auditoría examinará cinco funciones:
Mantenimiento y actualización.
Acceso y auditoría de datos y software.
Modificación tecnológica.
Sustitución o reconfiguración de componentes.
Derechos suficientes de utilización y continuidad operativa.
Se calculará la proporción de funciones verificadas en los nodos críticos definidos antes de la evaluación.
Unidad: porcentaje de funciones controlables o auditables.
Interpretación: permite distinguir entre localizar una fábrica y controlar efectivamente su funcionamiento.
Este indicador exige auditorías jurídicas y técnicas. No debe inferirse directamente de la nacionalidad del accionista.
D. Indicador de resiliencia
I12. Continuidad funcional ante un shock (CFS)
Definición: proporción de producción comercialmente apta que un sistema puede mantener bajo una perturbación específica y estandarizada.
Como primer experimento, simularemos la interrupción durante 90 días del principal suministro exterior de un insumo crítico previamente seleccionado.
[
CFS=
\frac{Producción\ bajo\ perturbación}
{Producción\ de\ referencia}\times100
]
Unidad: porcentaje.
Deberán especificarse los inventarios disponibles, alternativas, elasticidad de la demanda, restricciones logísticas y horizonte de simulación.
Interpretación: evalúa resiliencia operativa ante un shock concreto, no resiliencia universal.
Una economía puede resistir bien una interrupción comercial y ser vulnerable a una crisis energética o a un ciberataque.
Por eso este indicador requerirá posteriormente una batería de pruebas de estrés.
TRABAJO II. Relación de los indicadores con las hipótesis de competencia sistémica
3. De las mediciones a las explicaciones causales
La existencia de doce indicadores no demuestra una teoría.
Su utilidad dependerá de que permitan distinguir explicaciones alternativas y contrastar los mecanismos propuestos.
Volvemos a las cinco hipótesis del capítulo inicial.
| Hipótesis | Indicadores principales | Relación que intentamos contrastar |
|---|---|---|
| H1. Complementariedad | I3, I1, I2, I7 | Si una mayor profundidad industrial está asociada a mejor desempeño, controlando otros factores |
| H2. Conversión | I4, I5, I6 | Si la continuidad financiera y una ejecución más eficaz favorecen el paso de innovación a industria |
| H3. Acumulación | I3, I6, I7 | Si aprendizaje y capacidades complementarias facilitan mejoras futuras |
| H4. Vulnerabilidad | I8, I9, I10, I11, I12 | Si concentración, sustituibilidad y control explican la capacidad de resistir shocks |
| H5. Coordinación estratégica | I4, I5, I6, I3 | Si determinados mecanismos de coordinación mejoran resultados frente a alternativas comparables |
La tabla representa relaciones que deben investigarse. No presupone que sus efectos sean positivos ni estadísticamente significativos.
4. Cómo contrastar cada hipótesis
H1. La hipótesis de complementariedad
Pregunta: ¿los ecosistemas industriales más integrados consiguen mejores resultados que los menos integrados, una vez consideradas las diferencias de tecnología, escala y costes?
Compararíamos instalaciones y territorios con niveles similares de inversión inicial.
Examinaríamos si la profundidad de proveedores ayuda a explicar mayores niveles de producción efectiva, utilización y eficiencia.
La explicación alternativa es que empresas inicialmente más productivas atraigan mejores proveedores. Por tanto, la correlación no bastará para determinar la dirección causal.
H2. La hipótesis de conversión
Pregunta: ¿la continuidad financiera y las condiciones de ejecución explican por qué unos proyectos tecnológicos llegan a escala y otros no?
Seguiremos cohortes de proyectos desde su fase piloto o su decisión de inversión hasta su industrialización.
Será fundamental incorporar los proyectos cancelados o retrasados. Excluirlos sobreestimaría la eficacia del sistema.
H3. La hipótesis de acumulación
Pregunta: ¿una mayor profundidad industrial y la experiencia productiva permiten introducir nuevas tecnologías o mejorar procesos con mayor rapidez?
Estudiaremos la evolución dentro de instalaciones y ecosistemas durante varios años, no únicamente las diferencias entre dos países en un momento determinado.
También buscaremos casos de dependencia de trayectoria: sistemas que han acumulado capacidades pero encuentran dificultades para abandonar tecnologías maduras.
H4. La hipótesis de vulnerabilidad
Pregunta: ¿la concentración y la falta de alternativas reducen la capacidad funcional durante perturbaciones?
Aquí podremos combinar episodios históricos documentados con simulaciones.
La relación esperada no debe expresarse como «toda dependencia exterior es negativa».
Nuestra hipótesis es más específica: cuando una función es crítica, la exposición concentrada y la baja sustituibilidad pueden producir pérdidas desproporcionadas.
H5. La hipótesis de coordinación estratégica
Pregunta: ¿qué mecanismos de coordinación pública y privada consiguen resolver cuellos de botella que las decisiones descentralizadas no estaban resolviendo?
Estudiaremos intervenciones concretas —financiación, infraestructuras, contratación, programas de innovación o acuerdos industriales— comparando resultados con grupos de referencia cuando resulte posible.
También examinaremos los costes y fracasos de coordinación.
Una política puede acelerar la construcción de plantas, pero producir sobrecapacidad, sobrecostes o dependencia prolongada de subvenciones.
La teoría debe poder reconocer esos resultados.
5. Protocolo de contraste
La investigación seguirá cinco operaciones.
Identificación: definir la relación causal que queremos estudiar.
Comparación: construir grupos, tecnologías y períodos suficientemente comparables.
Control: incorporar factores alternativos como demanda, precios energéticos, salarios, antigüedad de plantas, química utilizada, costes financieros y ciclo sectorial.
Contraste: utilizar métodos estadísticos, estudios sectoriales y evidencia documental, sin confundir correlación con causalidad.
Revisión: modificar o rechazar hipótesis cuando los resultados no respalden los mecanismos previstos.
Cuando exista una intervención pública con fechas, beneficiarios y grupos de comparación adecuados, podremos valorar diferencias en diferencias o estudios de eventos.
Cuando la información no permita identificación causal, presentaremos los resultados como análisis descriptivos o asociaciones, no como pruebas concluyentes.
La aspiración es que RMS pueda formular explicaciones que resulten refutables.
TRABAJO III. Primer caso piloto: China y la UE27 en baterías
6. Delimitación del estudio
Título del piloto:
¿Por qué China y la Unión Europea presentan capacidades distintas en la cadena industrial de baterías? Una evaluación preliminar mediante indicadores RMS.
La comparación principal será entre China y la UE27.
No utilizaremos Europa como sinónimo indistinto de UE27, pues incluir al Reino Unido u otros territorios alteraría los resultados.
El período histórico inicial será 2018-2025, empleando 2025 como último año completo de referencia cuando existan datos consistentes.
El escenario 2026-2030 se utilizará posteriormente para estudiar alternativas de política industrial.
Objeto de análisis
El núcleo serán las celdas de baterías de ion-litio, diferenciando usos en vehículos eléctricos y almacenamiento estacionario cuando los datos lo permitan.
La cadena abarcará materiales procesados, componentes, celdas y sus principales relaciones con la fabricación de vehículos.
Separaremos las químicas LFP y NMC para evitar comparaciones engañosas.
Y distinguiremos tres niveles:
Producción territorial: dónde se fabrica.
Control empresarial y tecnológico: quién decide y controla las funciones esenciales.
Capacidad del ecosistema: qué proveedores, conocimientos y alternativas existen.
Esta separación es indispensable para el método RMS.
7. Primer cuadro empírico: datos ya disponibles para 2025
| Variable | China | UE27 | Qué permite concluir |
|---|---|---|---|
| Participación en capacidad nominal mundial de baterías | Más del 80 % | Aproximadamente 6–7 % | Diferencia de escala instalada |
| Participación en producción mundial de celdas | Más del 80 % | No cuantificada aquí con suficiente precisión | Diferencia de capacidad productiva efectiva |
| Producción mundial de material activo de cátodo | Aproximadamente 85 % | Parte del resto mundial, sin cuota aislada aquí | Fuerte concentración de un eslabón estratégico |
| Producción mundial de material activo de ánodo | Más del 90 % | Parte del resto mundial, sin cuota aislada aquí | Concentración todavía mayor |
| Origen empresarial de las baterías utilizadas en vehículos eléctricos de la UE | Fabricantes chinos suministran más de la mitad del mercado europeo | La fabricación en territorio europeo no equivale necesariamente a control europeo | Diferencia entre localización y control |
| Precio regional medio de packs | Referencia comparativa inferior | Aproximadamente 35 % superior al precio medio de China | Diferencia de precios que exige ajustar química, importaciones y otros factores |
Fuente principal: Agencia Internacional de la Energía, Global EV Outlook 2026.
Precaución: la última fila mide precios medios regionales de packs, no costes manufactureros de celdas equivalentes. Por tanto, no debemos introducirla directamente en el indicador I7 como si ambas magnitudes fueran idénticas.
Los datos ya permiten formular varias observaciones.
Primera observación: la escala industrial importa
La diferencia de capacidad nominal entre China y Europa es considerable.
Pero una explicación rigurosa debe separar el tamaño del mercado doméstico, la demanda exterior, las políticas industriales, los costes productivos y la trayectoria histórica de aprendizaje.
Segunda observación: la cadena está más concentrada aguas arriba
La concentración mundial en materiales activos de ánodo y cátodo es muy elevada.
Esto importa porque una fábrica de celdas puede instalarse en Europa sin que exista capacidad europea equivalente para producir sus componentes críticos.
Por tanto, la presencia de una fábrica no es una medida suficiente de profundidad industrial.
Tercera observación: producción y control no son equivalentes
La presencia de productores extranjeros puede ser beneficiosa para el aprendizaje y la producción europea.
Sin embargo, para determinar la capacidad estratégica resultante debemos estudiar dónde están los equipos de ingeniería, los derechos tecnológicos, los proveedores, el software y las competencias de decisión.
La nacionalidad empresarial debe analizarse como una dimensión, no como sustituto de todas las demás.
Cuarta observación: los costes requieren descomposición
Las diferencias de precios no permiten atribuir automáticamente la ventaja china a subvenciones, salarios o productividad.
Necesitamos descomponer el resultado entre materias primas, química, escala, energía, automatización, rendimientos productivos, financiación, márgenes y ayudas públicas.
Precisamente esta descomposición permitiría contrastar qué parte de la ventaja procede de mecanismos sistémicos.
8. Disponibilidad real de los doce indicadores
No todos pueden calcularse hoy con la misma fiabilidad.
| Indicador | Disponibilidad para China–UE27 | Fuente y trabajo necesario |
|---|---|---|
| I1. Producción efectiva | Parcial | IEA y estadísticas industriales; completar GWh territoriales |
| I2. Utilización | Parcial | Capacidad nominal y producción por instalación |
| I3. Profundidad industrial | Parcial | IEA, estadísticas sectoriales, producción de componentes |
| I4. Tiempo de ejecución | Requiere base de proyectos | Fechas FID y producción comercial |
| I5. Cobertura financiera | Requiere información de proyectos | Inversiones, financiación, garantías y compromisos |
| I6. Conversión piloto-industria | Baja disponibilidad | Construir cohortes verificadas |
| I7. Coste estandarizado | Parcial; detalle restringido | Estudios sectoriales y datos industriales |
| I8. Dependencia exterior | Parcial | Comercio exterior y consumo aparente |
| I9. Concentración | Relativamente viable | Eurostat, UN Comtrade y origen productivo |
| I10. Sustitución | Baja disponibilidad | Auditorías, homologaciones y escenarios |
| I11. Control funcional | Baja disponibilidad | Contratos, licencias, entrevistas y auditoría técnica |
| I12. Continuidad ante shocks | Requiere modelización | Simulación basada en datos industriales y logísticos |
El resultado es importante: podemos iniciar ya un diagnóstico empírico sólido de escala y concentración, pero todavía no justificar una puntuación integral de capacidad sistémica para China y Europa.
Asignar valores de 0 a 100 a todos los indicadores sin evidencia específica sería fabricar precisión.
9. Fuentes comparables y estrategia de datos
La investigación debería combinar cuatro tipos de fuentes.
Estadísticas productivas: IEA, Eurostat, publicaciones nacionales y asociaciones industriales, cuidando la homogeneidad de definiciones.
Comercio y cadenas de valor: Eurostat COMEXT, UN Comtrade y las tablas interpaíses de la OCDE. La base TiVA aporta una aproximación al origen del valor añadido, aunque su desagregación sectorial no siempre coincide con la necesaria para estudiar componentes concretos de baterías.
Innovación: bases de patentes de la EPO y PATSTAT, además de información sobre plantas piloto, acuerdos tecnológicos y comercialización.
Proyectos e instalaciones: decisiones de inversión, memorias empresariales, registros industriales, permisos, contratos de suministro e información sobre entrada efectiva en operación.
Todos los datos deberán almacenarse con el mismo formato y metadatos.
La comparación China–UE27 debe conservar siempre las diferencias entre dato observado, estimación, variable proxy y supuesto de simulación.
10. Primera prueba de las hipótesis
Propongo comenzar con tres ejercicios.
Ejercicio A. ¿La profundidad industrial explica diferencias de costes?
Compararemos instalaciones de química, escala y antigüedad semejantes.
Variable explicativa: profundidad del ecosistema de proveedores.
Resultado: coste industrial estandarizado, complementado con rendimiento y productividad.
Factores de control: energía, salarios, materiales, automatización, demanda y ayudas públicas.
Resultado esperado como hipótesis, no como conclusión: una mayor integración de proveedores podría contribuir a reducir costes, pero debemos determinar cuánto explica respecto de otros factores.
Ejercicio B. ¿Qué convierte una inversión en capacidad?
Seleccionaremos proyectos industriales comparables y reconstruiremos sus trayectorias.
La muestra deberá incluir proyectos terminados, retrasados y cancelados.
Compararemos financiación, ejecución, industrialización, desarrollo de proveedores, capacidad tecnológica y resultados productivos.
Aquí podrán estudiarse inversiones locales y extranjeras sin presuponer que unas son estratégicamente superiores a otras.
Pregunta principal: ¿qué características explican que algunos proyectos generen capacidades duraderas mientras otros producen actividad limitada o no llegan a operar?
Ejercicio C. ¿Qué ocurre ante la pérdida de un suministro crítico?
Identificaremos un componente para el que existan datos relativamente fiables.
Después estimaremos el efecto de una interrupción temporal, considerando inventarios, proveedores alternativos y tiempos de homologación.
El experimento deberá repetirse bajo distintos supuestos.
Pregunta principal: ¿una mayor producción propia implica necesariamente mayor resiliencia, o esta depende también de la diversificación y capacidad de reorganización de la cadena?
11. Qué aportaría RMS si el piloto funciona
La contribución no debería limitarse a demostrar que China tiene mayor producción de baterías o que Europa presenta determinadas dependencias.
Esos hechos pueden documentarse sin necesidad de una teoría nueva.
La aportación tendría que encontrarse en un nivel diferente.
Primero: explicar cómo determinadas complementariedades permiten transformar recursos en capacidades industriales.
Segundo: identificar los mecanismos que impiden a otras economías lograr una conversión semejante.
Tercero: distinguir las ventajas acumulativas de las ventajas transitorias.
Cuarto: medir cuándo las dependencias comerciales se convierten en vulnerabilidades funcionales.
Quinto: evaluar qué cambios institucionales, financieros y productivos tienen mayor potencial para mejorar las capacidades.
En definitiva, RMS tendría que demostrar que permite relacionar mecanismos y resultados de una forma analíticamente útil y empíricamente defendible.
No basta con describir una arquitectura industrial.
Hay que explicar cómo funciona, por qué produce determinados resultados y bajo qué condiciones esos resultados pueden cambiar.
12. La relación con el Protocolo RMS, el SOEI y el SOIE
Este trabajo proporciona una base metodológica a los instrumentos que venimos desarrollando.
La secuencia sería:
1. Inteligencia industrial: identificar funciones productivas, recursos, empresas y dependencias.
2. Matriz de capacidades: medir el estado inicial mediante los doce indicadores.
3. Diagnóstico causal RMS: establecer qué mecanismos explican fortalezas y cuellos de botella.
4. Comparación de alternativas: valorar inversiones, cooperación, ayudas y reformas institucionales.
5. Condicionalidad: cuando proceda y exista fundamento jurídico, vincular apoyos y autorizaciones a compromisos verificables.
6. Evaluación de resultados: medir cambios en capacidades, dependencias y resiliencia.
El SOEI organizaría estas funciones en los ámbitos nacionales y territoriales correspondientes.
El SOIE permitiría construir criterios comunes y coordinación a escala europea.
La reciprocidad se incorporaría mediante una evaluación complementaria de acceso efectivo a mercados, subvenciones, inversión y tecnología.
Así, la medición de capacidades no quedaría aislada de las decisiones de política industrial.
RMS diagnostica los mecanismos. La matriz mide las capacidades. El Protocolo compara las decisiones. SOEI y SOIE conectan los instrumentos necesarios para actuar sobre el sistema.
13. Conclusión metodológica
Estos tres trabajos establecen una primera base para avanzar desde la definición conceptual hacia una teoría contrastable de la competencia sistémica.
Hemos definido doce indicadores, identificado su relación con cinco hipótesis y seleccionado un caso piloto suficientemente concreto para comenzar a trabajar con evidencia.
Pero también hemos encontrado una dificultad decisiva: la información disponible está mejor preparada para medir flujos, producción e inversiones que para medir aprendizaje colectivo, control funcional y sustituibilidad.
Esa dificultad no invalida el proyecto.
Define precisamente parte de su agenda de investigación.
RMS debe evitar dos errores.
El primero sería limitarse a reunir indicadores tradicionales bajo una denominación nueva, sin demostrar qué aportan sus relaciones.
El segundo sería construir un índice agregado de competencia sistémica antes de disponer de datos y mecanismos suficientemente contrastados.
La evolución correcta consiste en comenzar con funciones observables, formular hipótesis, estudiar mecanismos concretos y desarrollar progresivamente indicadores de mayor complejidad.
La capacidad sistémica no debe convertirse en una etiqueta que explica cualquier resultado económico. Debe convertirse en una propiedad definida, observable y contrastable de los sistemas productivos.
Solo entonces podremos abordar con mayor rigor la pregunta que guía el proyecto RMS:
¿Por qué determinadas arquitecturas económicas consiguen transformar recursos en capacidades acumulativas, mientras otras encuentran dificultades para construirlas, conservarlas o renovarlas?
notas
Los datos de la IEA de 2026 hacen especialmente pertinente el piloto: además de la diferencia de capacidad nominal, China concentraba en 2025 aproximadamente el 85 % de la producción mundial de material activo de cátodo y más del 90 % del material activo de ánodo destinado a baterías de vehículos eléctricos. La IEA también documenta diferencias relevantes en costes de fabricación, eficiencia productiva y maduración de las instalaciones
Para obtener los indicadores de origen efectivo del valor añadido y concentración comercial disponemos de las bases de la OCDE y Eurostat; para aproximarnos al conocimiento tecnológico, de las estadísticas y conjuntos de datos de la Oficina Europea de Patentes
Siguientes pasos
desarrollar una primera Matriz Empírica RMS China–UE27 (2018-2025), empezando por seis indicadores para los que parece más factible reunir datos comparables: producción efectiva, utilización, profundidad industrial, costes, dependencia exterior y concentración de suministradores.
Con ella podríamos establecer una primera línea de base verificable antes de incorporar las variables más difíciles de medir: aprendizaje, capital paciente, capacidad de sustitución y control funcional.
La prioridad no sería asignar notas a China y Europa, sino realizar la primera comparación empírica que permita separar recursos, mecanismos y resultados sistémicos.
La diferencia entre dos economías no reside solamente en los recursos que poseen o en la productividad que alcanzan, sino también en la capacidad de convertir recursos en funciones productivas, coordinar complementariedades y renovar esas capacidades ante cambios del entorno.
El próximo paso será comprobar hasta qué punto esa proposición tiene respaldo empírico y qué mecanismos explican las diferencias observadas
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