Los estudios empíricos en economía suelen ser realizados mediante el uso de técnicas econométricas. Estas se componen de diversos elementos entre los que destacan la economía matemática, la probabilidad y la estadística, así como el análisis de bases de datos económicas para estudiar y cuantificar mediante datos reales los fenómenos económicos y tener indicios sobre la pertinencia de las teorías científicas elaboradas por los economistas; esto facilita también la aplicación de preceptos económicos por parte de los hacedores de política industrial.
Con la finalidad de enriquecer el entendimiento del comportamiento productivo de la industria dedicada a la fabricación de vehículos eléctricos, el presente estudio se sustenta en el análisis de regresión lineal múltiple, que es una técnica estadística para comprobar hipótesis y relaciones causales entre variables basado su análisis en series de tiempo, donde cada observación presenta un atributo que permite su categorización; a partir del cual podemos identificar qué variables independientes Xi (causas) explican una variable dependiente Y (efectos), para predecir su comportamiento en base a tasas de crecimiento. Donde los coeficientes ß van a designar el incremento porcentual o tasa de crecimiento por el aumento de la correspondiente variable explicativa. Por lo tanto, estos coeficientes indicarán los pesos correspondientes a las unidades de medida de cada variable Xi.
Para la presente investigación se analizan variables tales como las ventas de vehículos eléctricos, la injerencia que tiene la venta de autos eléctricos en el periodo anterior, es decir una variable autorregresiva de primer orden, el número de estaciones de carga, y una variable dicotómica: el COVID-19, este último medirá el efecto que tuvo dicha pandemia en la venta de autos eléctricos. El modelo toma la siguiente forma:
𝑌t = 𝛽0 + 𝛽1𝑋1 + 𝛽2𝑋2 + 𝛽3Yt-1 +𝑢t
Ecuación 1. Tomada de Gujarati y Porter (2007)
Donde
Y, es la venta de vehículos eléctricos en meses
X1, son el número que existe de las centrales de carga eléctrica para autos eléctricos
X2, es una variable dummy con valor 1 cuando hubo COVID-19 y 0 cuando no lo hubo
Yt-1 = AR(1), siendo la variable autorregresiva de primer orden que representa la venta de los autos eléctricos en un periodo anterior.
Las series de tiempo fueron tomadas de bases públicas de la Comisión Federal de Electricidad (CFE) y el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), descritas con mayor detalle en las referencias.
Una vez proyectando el crecimiento de la venta referente a los autos eléctricos se procederá a ver la cantidad g(CO2)/Km que se disminuye, bajo el supuesto de que la venta de un auto eléctrico es sustituido por la venta de un vehículo convencional; y donde un automóvil de combustión interna genera aproximadamente 450 g(CO2)/Km vs el vehículo eléctrico que genera aproximadamente 8 g(CO2)/Km (Gil y Prieto, 2013).
Por otro lado, el modelo comprende dos limitantes, la primera es que no se contempló la emisión de CO2 por la producción de los mismos vehículos eléctricos, por lo que al no tener información pertinente se tomó el supuesto de que producir un vehículo eléctrico genera la misma cantidad de CO2 que producir un auto basado en combustión interna; la segunda limitante es que no se consideraron los precios de los vehículos eléctricos ya que sobrepasa el alcance del estudio, al ser este un modelo de series de tiempo,