生猪问答系列三：猪价的弹性来自哪里

弹性之一：产能与效率偏差。产能的变化可以从时间维度大致框定周期反转的长度，但是由于能繁母猪作为单一变量，从母猪配种到商品猪育成过程中，仍有不确定性因素，从而导致产能与最终供应会有偏差。从经验数据看，能繁母猪环比的加速时间点与10个月后的猪价极值有一定的对应关系，也往往对应着供应同比调整的极值点。我们认为，在产能调整斜率放大的过程中，往往也会出现配种率等效率数据的放大，这种放大可能是外因，如疫病、天气；也有可能是内因，如情绪。本轮能繁母猪调整中，能繁加速去化的时间点在2023年11月、2023年12月和2024年1月，能繁环比降幅为1~2%，进而推算极值可能出现的时间点在2024年9-11月。 弹性之二：年度需求不均与供应错配。猪肉需求在年内并不是平均分布的，2010-2023年各季度平均猪肉产量占全年的比重分别为28%、21%、22%、29%，而平均利润分别为为339元/头、190元/头、379元/头、424元/头，反映出四季度的消费最旺盛，平均猪肉产量与盈利水平均为最高；二季度的消费最弱，平均猪肉产量与盈利水平均为最低，这也印证了历史上低价往往出现在春节后的2-5月，猪价的峰值虽然不稳定，但较多出现的月份为8-10月。需求的不均衡会使得供应曲线落入相应时段时产生冲抵或叠加的作用，进而熨平或加大猪价的弹性。如果按年度分割猪周期，在无序的趋势中，仍可见最高与最低价存在明显月度价差，2003-2023年年内月度价差均值在6.9元/公斤，刨除2019、2021、2022三年较大的价差（均大于10元/公斤），均值也在4.6元/公斤。进一步发现，在上行周期中，价差关系会被放大； 而在下行周期中，价差关系缩小但依然存在。 弹性之三：投机性需求与养殖情绪。年内需求的季节性作为一个经验结论，会影响生产端生产决策，以力图在年内最佳时机出栏生猪，我们发现，相比于年度稳定的需求趋势，年内二三季度出现了异常的需求上升，或与近年来增长的二育势力相关。二次育肥具有需求与供应的双重属性。从供应属性看，二育减少了基期的生猪供应而增加了远期的生猪供应，但需要强调，二育对于供应的增量不仅是体重的增殖，还要考虑二育占比的约束；从需求属性看，二次育肥户为了博弈未来涨价而购入的生猪具有投机性，其价格的确定取决于二次育肥户对于猪价的预期，进而生猪产品有了金融属性，价格的波动会更大。基于体重和标肥价差的数据，当前二次育肥量或相对有限。2022年后，行业整体体重水平有所上升，截止2024年6月第二周，16省市宰后均重91.79kg，同比增长1.1%，高于均线1.1%，与21、22年高位相比仍有较大差距，体重尚未形成对供应的扭转。此外，6月以来，标肥价差位于0.1元/kg左右，处于近4年季节性的低位，市场未出现明显对于标猪的投机性需求，进一步反映当前二育水平低于往年。 投资建议。6月以来，全国生猪均价中枢上行，但我们认为行业并没有出现相对激进的二育操作，考虑2023年母猪变化节奏和年度的消费弹性，供应的减量仍在持续，消费的季节性上行即将来临，周期或在当前基础上再上台阶。标的上关注牧原股份、温氏股份、唐人神、天康生物、新五丰、京基智农、华统股份、巨星农牧等。 风险提示：猪价波动风险、疫病风险、消费需求风险等。 弹性之一：产能与效率偏差 产能与供应是猪周期研究的核心和第一视角，以能繁母猪为产能起点，从时间维度预观测猪价具有较强的有效性，即产能周期与价格周期是基本匹配的。但产能的变化与价格的变化缺较难形成线性关系，即能繁母猪减量幅度与价格涨幅是不匹配的。 图表1：每轮周期反转前能繁母猪累计去化幅度 图表2：猪价反转时间、高度与产能去化的关系 产能的变化可以从时间维度大致框定周期反转的长度，但是由于能繁母猪作为单一变量，从母猪配种到商品猪育成过程中，仍有不确定性因素，从而导致产能与最终供应会有偏差。根据传统推演逻辑，以定点屠宰量观测产能与产量的对应关系，可以看出，不论是母猪增加还是减少，对应10个月后的宰量的相对变化均大于母猪的相对变化（即使考虑宰量的样本值在扩大）。 图表3：宰量同比极值高于产能极值 在产能调整的过程中，能繁母猪只代表着行业产能的数量，但不能精准反映行业的生产的意愿。准确来说生猪行业真正的产能应该是能繁母猪数量与配种率的乘积。此外，母猪的效率的变化也难以从存栏数量中体现。 从经验数据看，能繁母猪环比的加速时间点与10个月后的猪价极值有一定的对应关系，也往往对应着供应同比调整的极值点。我们认为，在产能调整斜率放大的过程中，往往也会出现配种率等效率数据的放大，这种放大可能是外因，如疫病、天气；也有可能是内因，如情绪。本轮能繁母猪调整中，能繁加速去化的时间点在2023年11月、2023年12月和2024年1月，能繁环比降幅为1~2%，进而推算极值可能出现的时间点在2024年9-11月。 图表4：宰量同比与10个月前母猪环比的极值对应关系 图表5：猪价与10个月前母猪环比的极值对应关系 弹性之二：年度需求不均与供应错配 一般来说，年度农产品的平衡式为：期初库存+供应量=消费量+期末库存。对于粮油而言，历史库存与当年生产在消费利用上差异不大，但肉类则不同，冻品肉类和鲜品肉类在价格、品质、消费渠道上均存在差异，尤其我国是喜食鲜肉的国家，鲜品消费占据较为主导的低位，鲜销率大部分时间内维持在80-90%，冻品库容率在20%上下波动。 图表6：重点屠宰企业猪肉鲜销率情况 图表7：重点屠宰企业冷冻猪肉库容率情况 由于库存影响较小，猪肉消费量基本上与猪肉的供应量相等，因此猪肉的需求不能被直接评估，但可以间接评估。在已知盈利是供给与需求决定的情况下，需求可以反向通过供给与盈利来推导： 供给：将2010年-2023年各季度平均的猪肉产量测算看，分别为1472万吨、1108万吨、1148万吨、1498万吨，占全年比重分别为28%、21%、22%、29%，与平均线比分别为+13%、-15%、-12%、+15%。 盈利：将2010年-2023年各季度平均的盈利水平按季度猪肉产量加权平均测算看，对应加权平均利润分别为339元/头、190元/头、379元/头、424元/头，与平均线比分别为0%、-44%、+11%、+24%。 结合量、利关系，不难看出四季度的消费最旺盛，平均猪肉产量与盈利水平均为最高； 二季度的消费最弱，平均猪肉产量与盈利水平均为最低；一季度与三季度消费定性评估在第二、第三位。 图表8：各季度平均猪肉产量情况（2010-2023） 图表9：各季度加权平均盈利水平与历史平均猪肉产量情况（2010-2023） 历史上低价往往出现在春节后的2-5月，统计2006年10月至今的月度价格可以看出，11次猪价谷值中，落入2-5月价格区间的达到9次，占比82%；但猪价的峰值（包括反弹）则不太稳定，较多出现的月份为8-10月，15次猪价峰值中，落入8-10月价格区间达到9次，占比60%，上行周期的猪价顶点也在3月、5月、2月等传统淡季各出现过1次，这也说明了在供应强约束下，需求的作用有限。 图表10：历年猪价峰估值情况 图表11：猪价谷值出现月份 图表12：猪价峰值出现月份 需求的不均衡会使得供应曲线落入相应时段时产生冲抵或叠加的作用，进而熨平或加大猪价的弹性。如果按年度分割猪周期，在无序的趋势中，认可见最高与最低价存在明显月度价差，2003-2023年年内月度价差均值在6.9元/公斤，刨除2019、2021、2022三年较大的价差（均大于10元/公斤），均值也在4.6元/公斤。同时可以发现，在上行周期中，价差关系会被放大；而在下行周期中，价差关系缩小但依然存在。 图表13：猪价年内月度价差 图表14：价差与周期关系 弹性之三：投机性需求与养殖情绪 理论上，基于量利的反比关系，在相同的产量水平下，若需求同样稳定，则盈利水平应该相同。 我们评估2010-2023年全年及4个季度的量利相关性发现： 相关性：年度的量利关系具有一定的相关性，其中Q1的量利相关性最高，反映需求因子相对稳定；Q2的量利相关性最低，反映需求因子最不稳定。 趋势性：一季度的散点相对稳定；二、三季度的散点表现出需求上移的趋势（相近产量下，盈利水平上移），尤其是2019年后，大部分散点位于坐标系上方；四季度的散点则表现出需求下移的趋势，尤其是2020年后，大部分散点位于位于坐标系下方。 产量与盈利的不匹配反映需求出现了波动，但全年的量价关系是稳定的，说明季度内的量利变化并不是来自于需求的趋势性上升，而是额外的因素。 图表15：各季度猪肉产量与养殖利润关系 年内需求的季节性作为一个经验结论，会影响生产端生产决策，以力图在年内最佳时机出栏生猪，这一决策看长表现为仔猪的补栏时点、看短表现为屠企的备货时点、看更短表现为养殖体重的季节性变化。往往在一年中，上半年是仔猪补栏（对应6个月出栏）、屠企备货的关键时间点，而为了迎接中秋、国庆、春节，二次育肥或压栏惜售（对应2-3个月出栏）则集中在二季度、三季度进行。 由于国内对于生猪产量的统计是基于生猪出栏量和宰后均重乘积的结果，当二次育肥入场时，需求增加、出栏量增加，但没有向真实刚需投放供应，从而导致行业盈利水平与当期供应的相关性出现异化。 图表16：7kg仔猪价格的季节性特征 图表17：宰后均重的季节性特征 二次育肥具有需求与供应的双重属性。为评估二育对行业的变化，可以建立一个简单模型： 月度行业供应量为2500万头，按标准出栏均重115kg屠宰和供应（不考虑屠宰率）。 假设二次育肥占某月屠宰量的10%，二次育肥2个月，出栏均重150kg（体重增加30%）。 图表18：二次育肥测算表 基于上述模型，可以简单理解二次育肥减少了基期的生猪供应而增加了远期的生猪供应。 在这个过程中，首先是供应的腾挪，即基期减少-10%后远期增加+10%；其次是体重的增殖，即10%（二育比例）的肥猪增加了30%的体重，最终行业供应额外增加+3%。 这其中有2个关键的变量，二育比例和二育体重，在二育比例的约束下，行业实际的供应增幅自然不是与二育体重等比例的。 比例：二育比例决定了当期行业减少的供应和后期行业增加供应的基数。全行业的二育比例是一个较难匡算的数值，即使目前部分咨询公司给出了样本结果，但也无法反映全国所有猪的情况（数据有效性低于体重、价格）。以涌益咨询的样本数作为参考，2023年6月以来，10日二育占实际销量最高的比例为9.6%（23年10月），平均水平为3.4%，随着今年猪价预期的回升，3月以来二育占比在持续在均线上方，最高为5月20日的7.3%。 图表19：二育占实际销量占比情况（每10日） 体重：体重是二育的后验指标，根据农业部16个省市宰后均重来看，近5年周度最高均重为94.2kg，高于均线3.7%；周度最低均重为86.7kg，低于均线4.5%。 从历史数据看，体重通常伴随着猪价的涨跌进行调整，似乎是供应的缓冲剂。屠宰量与宰后均重的乘积可以更真实的反映行业的供应水平，我们以“定点屠宰量×宰后均重”同比值与定点屠宰量同比值作差可以看出，同比差值与猪价变化也高度一致，即涨价周期中，体重上升，降低供应的降幅；反之，体重下降，降低供应的增幅。 图表20：定点屠宰量×体重与定点屠宰量增速差和猪价具有一致性 但实质上，在体重×出栏量中，二育或压栏首先减少了出栏量，因此猪价并没有被体重熨平，而是增加了弹性。体重的作用更多的是改变周期的时间，尤其在涨价周期中，价格拐点会先于体重拐点出现。一方面，伴随着价格的上扬，体重同步上升，在供应中的影响也逐渐增加；另一方面，投机性压栏二育供应具有惯性和一致性，进而加速了周期的结束。 图表21：涨价周期中，价格拐点会先于体重拐点出现 进一步来看，二育对价格的影响不仅仅是供应的减量，二育还通过需求改变了猪价弹性。 在正常市场下，生猪需求通过猪贩子→屠宰场→消费者传导，最终仍是消费者来决定需求；而对于二次育肥而言，生猪的产品性质发生了变化，二次育肥户为了博弈