农林牧渔行业专题研究：从“蛛网模型”到“猪周期”：再论本轮周期的演变与异化
时间：2018-05-16 来源：中财网 作者：佚名
核心观点：
从“蛛网模型”到“猪周期”
蛛网模型是完全竞争市场下分析连续变动时期中需求量、供给量和价格之间的相互作用的模型。长期以来，我国生猪市场以散户养殖为主，近似于完全竞争市场，契合蛛网模型的假设条件。2011 年以前，国内典型的一个完整“猪周期”大约持续3-4 年，遵循着“猪价上涨-母猪补栏-生猪供大于求-猪价下跌-能繁母猪淘汰-生猪供不应求-猪价上涨”的过程。在2008-2011、2012-2016 年的这两个周期中，通过跟踪跟踪母猪存栏增减的数据（传统方法），并辅以母猪价格、仔猪价格，可以较好地把握行业变化情况，捕捉大周期的拐点。
统计样本以及单位效率提升导致传统方法“失灵”
2016 年以后，抛开样本局限性等统计因素，行业升级步伐加快，母猪单位效率快速提升，仅关注存栏量指标不足以反映行业供给端的变化。受益规模化、种猪更新、防疫改善等因素，2010 年以来国内母猪生产效率稳步提升。我们以PSY（断奶活仔数/母猪/年）来衡量单位母猪的生产效率，利用生猪出栏量、母猪存栏以及育肥成活率进行测算，16 年全国平均PSY 水平较14 年提升约14%，同时我们通过草根调研局部地区的养殖场亦有验证。
养殖户预期、需求等因素导致周期异化
伴随行业规模化进程以及农村信息化水平的提升，以中等规模养殖户为主体的养殖群体对猪价行情具有一定的预期能力，不再简单地根据当前猪价来决定未来产能，而是根据自身对未来猪价的预期来决定未来的产量，从而部分违背“蛛网模型”中的第一个假设条件。需求方面，自2015 年以后，伴随国内人口结构变迁、产业结构升级、可替代品（包括其他肉类、水产品等）的选择增多等因素，猪肉消费增速出现下滑。
核心跟踪行业现金流变化，关注疫病等“X 因素”
生猪养殖现金成本较高（饲料、水电、疫苗合计成本超过80%），猪价长期低迷将导致养殖户的资金链压力不断加剧，经历一段时间的积累，最终将导致养殖户资金链断裂，大量被动淘汰母猪产能的情况发生，行业迎来反转，上一轮周期的合计亏损时间约15 个月。另外，疫病、政策等“X 因素”或将加速反转。
投资建议：行业进入调整期，成本控制领先企业将更具竞争优势，建议关注牧原股份、温氏股份等。
风险提示
猪价波动风险、疫病风险、食品安全等
从“蛛网模型”到“猪周期”
蛛网模型是完全竞争市场下分析连续变动时期中需求量、供给量和价格之间的相互作用的模型。长期以来，我国生猪市场以散户养殖为主，近似于完全竞争市场，契合蛛网模型的假设条件。2011 年以前，国内典型的一个完整“猪周期”大约持续3-4 年，遵循着“猪价上涨-母猪补栏-生猪供大于求-猪价下跌-能繁母猪淘汰-生猪供不应求-猪价上涨”的过程。在2008-2011、2012-2016 年的这两个周期中，通过跟踪跟踪母猪存栏增减的数据（传统方法），并辅以母猪价格、仔猪价格，可以较好地把握行业变化情况，捕捉大周期的拐点。
统计样本以及单位效率提升导致传统方法“失灵”
2016 年以后，抛开样本局限性等统计因素，行业升级步伐加快，母猪单位效率快速提升，仅关注存栏量指标不足以反映行业供给端的变化。受益规模化、种猪更新、防疫改善等因素，2010 年以来国内母猪生产效率稳步提升。我们以PSY（断奶活仔数/母猪/年）来衡量单位母猪的生产效率，利用生猪出栏量、母猪存栏以及育肥成活率进行测算，16 年全国平均PSY 水平较14 年提升约14%，同时我们通过草根调研局部地区的养殖场亦有验证。
养殖户预期、需求等因素导致周期异化
伴随行业规模化进程以及农村信息化水平的提升，以中等规模养殖户为主体的养殖群体对猪价行情具有一定的预期能力，不再简单地根据当前猪价来决定未来产能，而是根据自身对未来猪价的预期来决定未来的产量，从而部分违背“蛛网模型”中的第一个假设条件。需求方面，自2015 年以后，伴随国内人口结构变迁、产业结构升级、可替代品（包括其他肉类、水产品等）的选择增多等因素，猪肉消费增速出现下滑。
核心跟踪行业现金流变化，关注疫病等“X 因素”
生猪养殖现金成本较高（饲料、水电、疫苗合计成本超过80%），猪价长期低迷将导致养殖户的资金链压力不断加剧，经历一段时间的积累，最终将导致养殖户资金链断裂，大量被动淘汰母猪产能的情况发生，行业迎来反转，上一轮周期的合计亏损时间约15 个月。另外，疫病、政策等“X 因素”或将加速反转。
投资建议：行业进入调整期，成本控制领先企业将更具竞争优势，建议关注牧原股份、温氏股份等。
风险提示
猪价波动风险、疫病风险、食品安全等
(责任编辑：李吉祺)
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