APLICACIÓN PILOTO DEL IDE-RMS

Baterías para automóvil eléctrico — Unión Europea

1. Objetivo del caso piloto

El objetivo no es demostrar previamente que Europa “depende de China”, sino comprobar si el IDE-RMS, aplicando las reglas definidas con anterioridad, detecta o no una dependencia estructural.

La pregunta es:

¿Hasta qué punto la industria europea del automóvil eléctrico depende de una cadena de baterías cuya sustitución mediante capacidades propias o proveedores alternativos resulta difícil?

Por razones metodológicas distinguiremos posteriormente los diferentes eslabones:

[
Materias\ primas
\rightarrow
Refinado
\rightarrow
CAM/AAM
\rightarrow
Celdas
\rightarrow
Pack
\rightarrow
Automóvil
]

En este primer ejercicio calcularemos un:

[
\boxed{IDE-RMS_{Baterías}}
]

como aproximación sectorial.

Posteriormente deberá sustituirse por índices específicos para cada eslabón.

2. Datos de partida

La Comisión Europea ofrece datos especialmente útiles para 2024.

La UE:

importó aproximadamente €28.000 millones en baterías;
exportó menos de €11.000 millones;
produjo baterías por un valor aproximado de €24.000 millones;
el 79% de las importaciones procedieron de China;
Corea del Sur, segundo proveedor, representó aproximadamente el 5%.

Además, la capacidad europea instalada de fabricación de células alcanzó aproximadamente 188 GWh en 2024, aunque una parte relevante de los proyectos anunciados ha sufrido cancelaciones y retrasos.

Estos datos permiten realizar una primera prueba cuantitativa del IDE-RMS.

3. DIMENSIÓN A — Exposición exterior

La fórmula definida era:

[
E=
\frac{M_{extraUE}}
{Producción_{UE}+M_{extraUE}-X_{extraUE}}
]

Aplicamos:

[
M=28
]

[
P=24
]

[
X\simeq11
]

Por tanto:

24+28-11

41
]

68,3%
]

La primera conclusión es clara:

aproximadamente dos tercios de la disponibilidad aparente europea de baterías se cubren mediante importaciones extra-UE en esta aproximación monetaria.

Utilizando la normalización RMS definida anteriormente:

umbral de dependencia: 60%;
extremo: 90%;

obtenemos:

[
N(E)\approx64/100
]

Resultado

[
\boxed{E=64}
]

Exposición exterior: ALTA

Debe señalarse que ésta es todavía una aproximación monetaria sectorial y no un cálculo físico GWh/HS6 perfectamente homogéneo.

4. DIMENSIÓN B — Concentración de proveedores

Aquí el resultado es considerablemente más fuerte.

China representa:

[
79%
]

de las importaciones europeas de baterías.

Corea del Sur:

[
5%
]

Podemos obtener incluso un HHI mínimo, aunque no conozcamos la distribución exacta del 16% restante.

[
HHI=
\sum s_i^2
]

Sólo China y Corea aportan:

0,6266
]

Por tanto:

[
\boxed{HHI>0,6266}
]

El HHI real será necesariamente superior porque todavía tenemos que sumar los cuadrados de las cuotas del resto de proveedores.

Recordemos que nuestro umbral institucional de referencia era:

[
HHI>0,40
]

Por tanto la dependencia supera claramente el umbral.

Principal proveedor

Además:

[
TOP1=79%
]

frente al umbral:

[
TOP1>50%
]

Aplicando nuestra función de normalización:

[
N(HHI)\gtrsim69
]

[
N(TOP1)\approx98
]

[
C=
0,70N(HHI)+0,30N(TOP1)
]

obtenemos aproximadamente:

[
\boxed{C\gtrsim78}
]

Resultado

Concentración: MUY ALTA

Y debe remarcarse que es una estimación conservadora, porque hemos utilizado el HHI mínimo posible.

5. DIMENSIÓN C — Sustituibilidad europea

Ahora preguntamos:

Si el suministro exterior disminuyera, ¿la capacidad europea existente permitiría sustituirlo?

Tenemos dos indicadores.

C1. Importaciones / exportaciones europeas

[
S_1=
\frac{28}{11}
]

[
S_1>2,55
]

Es decir:

Europa importa más de 2,5 euros de baterías por cada euro que exporta.

El umbral de dependencia definido era:

[
S_1>1
]

Por tanto se supera ampliamente.

Normalización:

[
N(S_1)\approx76
]

C2. Importaciones / producción europea

1,17
]

Las importaciones superan también el valor de la propia producción europea.

Normalización provisional:

[
N(S_2)\approx53
]

Aplicando:

[
S=
0,60N(S_1)+0,40N(S_2)
]

obtenemos:

[
\boxed{S\approx67}
]

Resultado

Sustituibilidad europea: BAJA

o, expresado en términos de dependencia:

riesgo de sustitución: ALTO.

6. DIMENSIÓN D — Sustituibilidad mundial / SPOF

Aquí aparece el elemento verdaderamente sistémico.

China representaba aproximadamente el 83% de la capacidad mundial de producción de baterías en 2024 según la Comisión.

En 2025 la IEA confirma que China continuaba representando más del 80% de la producción mundial de células.

Incluso utilizando únicamente la cuota china:

0,83^2
]

0,689
]

Y nuevamente:

[
HHI_{real}>0,689
]

porque faltaría añadir todos los demás productores.

Con nuestro rango de normalización:

[
N(G)\gtrsim86
]

Por tanto:

[
\boxed{G\approx86}
]

Resultado

Sustituibilidad mundial: MUY BAJA / riesgo SPOF muy elevado.

Esto tiene una consecuencia fundamental:

Europa no puede resolver completamente su dependencia simplemente cambiando de proveedor.

La producción mundial también está extraordinariamente concentrada.

7. Cálculo provisional del IDE-RMS Core

Nuestra fórmula era:

0,30E+
0,25C+
0,30S+
0,15G
]

Sustituimos:

[
E=64
]

[
C=78
]

[
S=67
]

[
G=86
]

Entonces:

0,30(64)+
0,25(78)+
0,30(67)+
0,15(86)
]

[
IDE_{Core}
\approx71,5
]

Por tanto:

[
\boxed{
IDE-RMS_{Baterías}
\approx71/100
}
]

Clasificación

[
\boxed{\textbf{DEPENDENCIA ALTA}}
]

muy próxima al nivel que hemos denominado:

[
75-100=\text{Dependencia crítica}
]

8. Resultado de la ficha

Dimensión	Resultado aproximado	Situación
Exposición exterior E	64	Alta
Concentración C	≥78	Muy alta
Sustituibilidad UE S	67	Baja
Sustituibilidad mundial G	≥86	Muy baja
Dependencia indirecta I	pendiente	—
IDE-RMS Core	≈71	ALTA

Calidad de evidencia

[
\boxed{B}
]

porque utilizamos datos institucionales consistentes pero todavía agregados en valor monetario y no una reconstrucción completa HS6/CN8 + PRODCOM + FIGARO.

9. Bandera estructural

Nuestro sistema establecía una bandera cuando coexistían concentración y dificultad de sustitución.

Aquí encontramos:

[
HHI>0,40
]

✓

[
TOP1>50%
]

✓

[
M/X>1
]

✓

y una fuerte exposición exterior.

Por tanto:

[
\boxed{\text{Bandera D2 — DEPENDENCIA ESTRUCTURAL ALTA}}
]

El resultado no depende únicamente de obtener un IDE de 71.

Los indicadores estructurales apuntan todos en la misma dirección.

10. Ahora aparece China, pero como segunda capa

Una vez calculada la dependencia general podemos preguntar:

¿De quién depende Europa?

Y aquí el resultado resulta especialmente significativo.

China representa aproximadamente:

[
\boxed{79%}
]

de las importaciones europeas de baterías.

Pero el análisis comercial directo sólo muestra una parte.

En 2025 los fabricantes chinos suministraban ya más de la mitad de las baterías utilizadas en coches eléctricos en la UE, casi el doble de su cuota de 2023. Parte procede directamente de China y parte de plantas localizadas en Europa, como CATL en Alemania.

Esto plantea inmediatamente una distinción RMS fundamental:

[
\boxed{
Lugar\ de\ producción
\neq
Control\ empresarial
\neq
Control\ tecnológico
}
]

Una batería puede ser:

Made in Europe

pero depender de:

empresa china;
tecnología china;
maquinaria china;
materiales activos chinos;
propiedad intelectual china;
inputs chinos.

Por tanto:

[
Producción\ localizada\ en\ Europa
]

no garantiza automáticamente:

[
Capacidad\ Estratégica\ Europea
]

Éste será posteriormente uno de los elementos centrales del Índice de Capacidad Estratégica.

11. La dependencia aumenta al avanzar upstream

Aquí aparece probablemente la conclusión más importante del ejercicio.

La dependencia no es uniforme a lo largo de la cadena.

En 2025 China representaba aproximadamente:

[

80%
]

de la producción mundial de células;

[
\approx85%
]

del material activo de cátodo —CAM—;

[

90%
]

del material activo de ánodo —AAM—.

Podemos representarlo:

[
Automóvil
]

[
\downarrow
]

[
Pack
]

[
\downarrow
]

[
Célula
\quad China>80%
]

[
\downarrow
]

[
CAM
\quad China\approx85%
]

[
\downarrow
]

[
AAM
\quad China>90%
]

La dependencia aumenta cuando descendemos hacia los inputs fundamentales de la batería.

Esta es exactamente la clase de fenómeno que una estadística simple de importaciones de automóviles no detectaría.

12. El caso LFP es todavía más extremo

La química LFP — litio-ferrofosfato — constituye un ejemplo especialmente importante.

En 2024 China producía más del:

[
98%
]

del material catódico LFP y de las células LFP.

En 2025 las LFP representaban ya más del 10% de la demanda europea de baterías para EV.

Prácticamente todas procedían de China:

alrededor del 30% directamente como baterías;
cerca del 70% incorporadas dentro de vehículos equipados con LFP.

Aquí aparece perfectamente la utilidad de nuestro indicador de dependencia indirecta.

La estadística comercial podría registrar:

[
Importación\ automóvil
]

cuando en realidad estamos importando simultáneamente:

[
Automóvil
+
Batería
+
Tecnología
+
Materiales
+
Capacidad\ productiva
]

Por tanto:

[
\boxed{
Dependencia\ directa
<
Dependencia\ sistémica\ real
}
]

13. El automóvil europeo puede ocultar la dependencia de la batería

Este punto conecta especialmente bien con nuestra tesis anterior.

La Comisión estima que:

en un vehículo de combustión, el contenido europeo supera el 80%;
en un automóvil eléctrico, la batería representa aproximadamente 30–40% del coste;
actualmente el contenido europeo de muchos BEV cae por debajo del 50%.

Por tanto el cambio:

[
ICE
\rightarrow BEV
]

no es simplemente un cambio de motor.

Produce una transformación de la geografía del valor añadido.

Podemos expresarlo así:

[
\boxed{
Electrificación
\rightarrow
Cambio\ tecnológico
\rightarrow
Cambio\ cadena\ de\ valor
\rightarrow
Cambio\ dependencias
}
]

Esto es plenamente RMS.

14. Una paradoja importante

Europa sigue siendo una potencia automovilística.

De hecho:

Alta
]

pero simultáneamente:

Alta
]

Muy\ alta
]

Por tanto puede darse:

[
\boxed{
Fortaleza\ en\ el\ producto\ final
+
Dependencia\ en\ el\ subsistema\ crítico
}
]

Y éste es un resultado mucho más interesante que decir simplemente:

“Europa sigue fabricando coches”.

Porque podría fabricar millones de coches eléctricos y, sin embargo, perder progresivamente:

materiales;
química;
células;
propiedad intelectual;
maquinaria;
margen;
valor añadido.

15. Primera lectura RMS del resultado

El piloto nos permite formular algo bastante más preciso.

No deberíamos afirmar simplemente:

“Europa depende de China en baterías”.

Podemos escribir:

El sector europeo de baterías presenta una dependencia estructural alta (IDE-RMS Core ≈71/100 en esta primera aproximación), caracterizada por elevada exposición importadora, fuerte concentración del suministro, limitada capacidad inmediata de sustitución europea y una concentración mundial extraordinariamente elevada. La exposición específica a China es todavía superior: China representa alrededor del 79% de las importaciones europeas de baterías y domina los principales eslabones upstream de la cadena.

Esto ya es una afirmación susceptible de ser contrastada.

16. Pero aparece una sorpresa metodológica

El IDE≈71 puede incluso subestimar el problema.

¿Por qué?

Porque todavía no hemos introducido:

[
Dependencia\ indirecta
]

[
Control\ empresarial
]

[
Control\ tecnológico
]

[
Maquinaria\ productiva
]

[
Propiedad\ intelectual
]

[
Tiempo\ de\ sustitución
]

[
Escala
]

[
Coste\ relativo
]

Es decir:

[
IDE-RMS
]

mide correctamente la dependencia estructural,

pero todavía no mide completamente:

[
\boxed{Dependencia\ Sistémica}
]

Y aquí encontramos una posible mejora conceptual de nuestra arquitectura.

17. La matriz batería–automóvil debería tener cinco IDE

En lugar de hablar finalmente de “un IDE de baterías”, la metodología definitiva debería calcular:

IDE-1 — Materias primas

[
Litio,\ níquel,\ cobalt,\ manganeso,\ grafito
]

↓

IDE-2 — Materiales procesados

[
Litio\ battery-grade,\ grafito\ procesado,\ precursores
]

↓

IDE-3 — Materiales activos

[
CAM+AAM
]

↓

IDE-4 — Célula

[
LFP,\ NMC,\ otras\ químicas
]

↓

IDE-5 — Vehículo eléctrico

[
BEV
]

Entonces tendremos:

{IDE_1,IDE_2,IDE_3,IDE_4,IDE_5}
}
]

y no una media que esconda el cuello de botella.

Porque estratégicamente:

[
IDE_{vehículo}=40
]

[
IDE_{ánodo}=95
]

no deberían convertirse simplemente en:

[
67,5
]

El ánodo puede ser el cuello de botella que condiciona todo el sistema.

18. Principio RMS derivado del caso

Podemos introducir una regla nueva:

Principio del cuello de botella estratégico
La resiliencia de una cadena de valor no viene determinada por la dependencia media de sus componentes, sino por la dependencia de aquellos nodos cuya interrupción puede impedir el funcionamiento del conjunto.

Formalmente:

[
Resiliencia_{cadena}
\neq
Media(IDE_i)
]

sino que depende especialmente de:

[
\boxed{
max(IDE_i\times Criticidad_i)
}
]

Esto es una aportación claramente sistémica.

19. Primera fotografía de la cadena

Con los datos actualmente disponibles podemos anticipar:

Eslabón	Posición China	Primera lectura RMS
Automóvil eléctrico	China 70% producción mundial	Alta
Células	>80%	Muy alta
CAM	≈85%	Muy alta
AAM	>90%	Crítica
LFP células	>98%	Crítica
LFP cathode material	>98%	Crítica

La forma de la cadena es por tanto aproximadamente:

[
\boxed{
Dependencia↑
\quad cuanto\ más\ upstream
}
]

Y eso explica por qué el coche es sólo la punta del iceberg.

CONCLUSIÓN DEL PILOTO

El primer test no invalida el IDE-RMS.

Al contrario, muestra que tiene capacidad para distinguir varias cosas que habitualmente aparecen mezcladas:

[
Dependencia\ comercial
]

[
\downarrow
]

[
Dependencia\ productiva
]

[
\downarrow
]

[
Dependencia\ de\ cadena
]

[
\downarrow
]

[
Dependencia\ sistémica
]

Y nos deja una primera conclusión empírica:

[
\boxed{
IDE-RMS_{Baterías}
\approx71/100
}
]

DEPENDENCIA ESTRUCTURAL ALTA

con:

[
China=79%\ de\ las\ importaciones
]

y dependencias superiores al:

[
80-90%
]

en varios eslabones fundamentales de la cadena mundial.

El siguiente nivel de análisis no debería preguntar simplemente:

¿Puede Europa fabricar baterías?

sino:

¿Qué parte de la cadena controla realmente Europa, qué parte sólo ensambla, dónde están los cuellos de botella y cuánto tiempo necesitaría para sustituirlos?

Ese cambio de pregunta nos lleva directamente del Índice de Dependencia Estratégica al siguiente módulo de la metodología:

[
\boxed{\textbf{CAPACIDAD ESTRATÉGICA EUROPEA}}
]

El IDE de una cadena no debe ser una simple media de sus eslabones. En baterías, un 90–98% de concentración en ánodos o LFP puede condicionar toda la cadena aunque Europa conserve una buena capacidad de ensamblaje de vehículos