农林牧渔行业从“蛛网模型”到“猪周期”：再论本轮周期的演变与异化-20180514-广发证券-18页-2mb

农林牧渔行业总结：从“蛛网模型”到“猪周期”的演变与异化

核心内容

本文主要分析了中国生猪养殖行业从“蛛网模型”向“猪周期”演变的过程，探讨了传统方法在预测猪周期拐点中的局限性，并指出行业在规模化、信息化、消费结构变化等多重因素影响下，周期特征发生异化。同时，文章提出应关注行业现金流变化及“X因素”对周期的影响，最后给出投资建议与风险提示。

主要观点

1. 蛛网模型与猪周期的演变

   • 蛛网模型适用于完全竞争市场，其假设条件为：本期产量由上期价格决定，本期价格由本期产量决定。
   • 中国生猪市场在2011年以前以散户为主，基本符合蛛网模型，猪周期平均持续3-4年。

2. 传统方法的局限性

   • 传统方法依赖能繁母猪存栏量来预判猪周期拐点，但在2016年后因母猪单位效率提升而“失灵”。
   • 母猪生产效率提升主要得益于规模化养殖、种猪更新和防疫改善。

3. 养殖户预期与需求变化对周期的影响

   • 随着规模化和信息化发展，养殖户开始基于对未来猪价的预期调整产能，偏离蛛网模型的假设。
   • 猪肉消费增速放缓，消费结构变化使得需求端对猪价的影响逐步增强。

4. 行业现金流与“X因素”

   • 猪价长期低迷将导致养殖户资金链紧张，最终引发被动淘汰，实现产能出清。
   • 疫病、环保政策等“X因素”可能加速行业调整。

关键信息

行业背景

• 生猪养殖成本高，饲料、水电、疫苗等费用占比超80%。
• 2011年以前，猪周期平均持续3-4年。
• 2016年后，行业效率提升，传统方法不再适用。

生猪生产效率提升

• 以PSY（断奶活仔数/母猪/年）衡量母猪生产效率，2016年全国平均PSY较2014年提升约14%。
• 母猪存栏量与猪价存在负相关关系，能繁母猪存栏量下降预示猪价上涨。

养殖户行为变化

• 2011-2016年，行业周期拉长至5年，养殖户更倾向于根据预期调整产量。
• 2015年后，猪肉消费增速下降，影响猪价走势。

“X因素”对行业的影响

• 疫病：如H1N1、仔猪流行性腹泻等，对供给造成严重冲击，加速猪价反弹。
• 环保政策：2014年起，国家密集出台环保政策，推动行业去产能。

行业现金流变化

• 2011-2016年，行业累计亏损时间超过1年，其中2014年有9个月亏损。
• 猪粮比是衡量行业盈利情况的重要指标。

投资建议

• 行业进入调整期，成本控制领先企业更具竞争优势。
• 建议关注牧原股份、温氏股份等企业。

风险提示

• 猪价波动风险：猪价波动直接影响养殖企业的盈利能力。
• 疫病风险：如H7N9等疫情可能引发消费恐慌，对行业造成负面影响。
• 食品安全风险：食品安全问题可能对行业整体造成冲击。

行业发展趋势

• 未来猪周期的判断需结合现金流变化及“X因素”。
• 行业正从传统周期向更复杂、受多种因素影响的周期演变。
• 随着规模化、信息化推进，行业集中度将逐步提升，成本控制能力成为竞争关键。

总结

本文系统分析了中国生猪养殖行业从“蛛网模型”向“猪周期”演变的过程，指出传统方法因单位效率提升而失效，行业周期受养殖户预期、消费结构变化及“X因素”影响显著。未来应关注现金流变化及政策、疫病等非线性因素对行业的影响，同时建议投资者关注具备成本控制优势的企业。