【生猪消费三问(2)】消费好和消费差,怎么看?

作者 | 魏鑫 中信建投期货 研究发展部 农产品组  

本报告完成时间  | 2022年06月14日

建投思考:不提供参考答案,但给出解题思路。

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屠宰量多少的绝对值并不代表消费的好坏,因为从中长期来看,屠宰量实际由供应决定。观察消费环境的好坏实际上需要结合数量和价格两个维度。

 

产能下降百分之几则价格上涨百分之几的静态线性思维并不适用于对生猪价格的判断。猪肉的需求函数本身不是线性的,同时会因为不同季节、不同环境而产生变化,静态的价格判断容易带来误判。

 

从月度数据来看,猪肉价格有明显的底部效应和节日效应,在非节日前后,量价的负相关关系明显。而在不考虑猪瘟的情况下,在节日前后,历史数据并没有给出一个符合逻辑的需求曲线,我们认为节前的供需两旺和节后的供需两弱场景下,需求的价格敏感度明显降低。

 

猪肉消费的增长是由人口和人均消费两部分的增长驱动的。人口增长在过去50年驱动了21%的猪肉消费增长,而人均消费在过去快速发展的过程中也基本实现见顶。和台湾地区做对比,大陆地区的人均和总体猪肉消费量的天花板基本确定。

 

在猪肉消费存在天花板的情况下,肉类产品的多样化、健康化发展趋势导致其他肉类正在蚕食猪肉消费市场,但从体量上看目前仍然无法和猪肉抗衡。深加工领域,鸡肉已经成为主流的肉类加工原料,而在外卖、轻食代餐等领域,鸡肉相对猪肉有较大优势。新增渠道对于其他肉类的偏好可能导致猪肉需求的长期下行。

以下为正文

生鲜品作为食用消费为主的产品,其终端消费的形势变化很难直接观察得到。在供给侧,我们通常有出栏量、生猪存栏量以及能繁母猪存栏量等多个维度的数据来帮助我们判断当下和未来一段时间的供给水平。而对于供给的研究和判断构成了生猪价格预判的主要方面。基于供给侧的判断对生猪价格的解释力度也较强,尤其是以短期出栏量数据来看,其和价格的负向相关关系十分明显。但随着市场越来越多出现异动,生猪的需求端和消费市场的信息也常常出现在对价格的解释中。

我们认为,当我们在分析中使用对消费市场的判断前,必须了解消费的本质,避免以静态固化的思维看待变化的市场环境。需求端由于数据的稀缺难以进行客观的衡量,需要我们借助更多宏观层面、竞品方面的数据来进行观察。

消费好和消费差,如何判断?

1.粗糙的月度量价关系:猪肉需求曲线的雏形

图片[1]-【生猪消费三问(2)】消费好和消费差,怎么看?-期货圈

我们简单将屠宰量和猪肉价格进行比较,可以看到,拟合曲线的左半部分类似于标准的需求曲线:在供给量(屠宰量)较多的情况下,价格偏弱,在供给量较少的情况下,价格偏强。不过也可以看到,当定点屠宰量来到2000万头以上的时候,价格继续下行的空间不大,反而出现了上翘的状态。

2.不同口径数据使用上的问题

我们认为猪肉市场也应该符合经济学基本的需求曲线的设定,但仅仅使用月度频率的猪肉价格和定点屠宰量来做呈现面临几个核心的问题:

1)没有考量季节性的因素,诸如在末端屠宰量走高价格也相对坚挺的区域,实际上很可能是旺季下的量价齐升的表现;

2)定点屠宰量在总屠宰量中的占比有明显变化,尤其是在环保整治、食品安全整治、大型企业扩张、非洲猪瘟疫情等各个阶段、各类因素的驱动下,屠宰产业的集中度也跟随养殖产业逐步提升。因此,在做跨年度尤其是跨非洲猪瘟周期的比较时,需要注意。

3)屠宰量并不代表市场的销售量,其中还有一部分可能进入冷库,而这将直接减少市场上的鲜品供给,同样的,冻品的出库可能导致消费需求的转移。

4)生猪价格呈现趋势性的上行,将不同年度的月度量价放在一起对比时,没有考量到趋势性的变化。

5)屠宰量需要结合体重才能确定实际的猪肉供给,而不同体重的猪只除了产出肉的数量不同之外,实际的消费方向和价值都可能产生变化。

3.对数据的初步调整和总体量价关系的呈现

在月度量价对比中,我们使用的数量是以定点屠宰数据为基准的,这主要是因为定点屠宰数据作为全样本采集数据,具有较强的可靠性。但定点屠宰占总体出栏的比重是变化的,因此,我们首先对定点屠宰占总供给量的比重进行了测定和调整,主要根据年度定点屠宰量和年度全国生猪总出栏量为标尺。

在2018年之前,数据显示,定点屠宰数量在总体出栏中占比在30%~32%,而在发生非洲猪瘟以及部分企业向屠宰端扩张之后,2019年定点屠宰占总出栏量达到35.4%,2021年占比接近40%。

图片[2]-【生猪消费三问(2)】消费好和消费差,怎么看?-期货圈

我们上述的对比实际上是取用了国家统计局、商务部和农业农村部三个部门两个口径(定点屠宰情况此前由商务部管理和统计)的数据,这其中必然有数据一致性上的损失,但我们认为定点屠宰总体占比提升的趋势是确定的。基于年度的占比变化,我们再结合月度情况,重新调整了月度屠宰量的数据,使得数据更具备参考性,解决了上一小节的问题2。

而对于冻品出入库的问题,我们认为其外生性较强,可以用鲜销率对供应量进行调整,不过冻品长期来看对生猪和猪肉价格的影响是相对有限的,也可以暂且忽略。

对于问题4,我们对价格进行了趋势性的调整,将从生猪价格当中提取的趋势性因子结合时间因素从原始数据中剥离,从而抹去趋势性变化对于价格带来的影响。

而对于问题5,除非洲猪瘟带来的体重大幅扰动之外,其余的体重变化与季节性关系密切,在后续的分析中,我们分离季节性和猪瘟情形之后,其影响就相对较小了。

在新的量价指标下,我们获得了如下的生猪量价关系。

图片[3]-【生猪消费三问(2)】消费好和消费差,怎么看?-期货圈

可以看到,整体的需求曲线在数据调整后更符合一般逻辑上的需求曲线,但仍然在出栏量较高的区域出现了量价呈现微幅正相关的局面。我们认为这主要是由于季节性的消费状态不一样所导致的。所以,我们必须对季节性进行调整。

4.需求曲线在不同时间段的不同表现

我们将一年内的生猪消费分为春节前(12月和1月)、春节后(2月和3月)、夏季(4~8月)和秋冬季(9~11月)四个部分。同时,由于非洲猪瘟周期,市场供应量出现了明显变化,可能导致量价关系的扭曲,因此我们也对周期数据进行了剥离,最终得到了8幅量价关系图表(见图4~图11)。

对于春夏、秋冬季这类短期需求扰动相对有限的时间段,无论是否考虑非洲猪瘟,我们能够得到一条斜率总体为负且向内凸出的需求曲线;而对于春节前后这类供需涨跌较快的时间段,在考虑非洲猪瘟带来的极端供给减少情况下,量价关系符合预期,但不考虑非洲猪瘟周期,则没有明确的量价反比关系。

图片[4]-【生猪消费三问(2)】消费好和消费差,怎么看?-期货圈图片[5]-【生猪消费三问(2)】消费好和消费差,怎么看?-期货圈

数据来源:农业农村部,中信建投期货

对于春节前后的需求曲线情况,我们认为在非瘟放大供应变化的情况下,量价的负相关关系才得以体现,而如果供应量仅在正常水平波动,则价格对于供应的敏感度则相对有限。因此,在供给水平处于正常范围的状态下,对于春节前后的价格判断更多还是依赖于季节性本身的体现,短期的价格驱动因素比长期因素更重要。

对于非春节前后的情况,我们可以看到其价格对于供应量的敏感程度都较为明显。需求曲线拟合效果最强的当属春夏季节,价格对于供给的变化高度敏感,秋冬季节则相对较弱。另外我们还可以看到猪肉价格有一定的底部效应,当价格低至20元/公斤的水平时,供给继续增长带来的价格压制力量边际明显减小。

5.  多层次多角度判断需求环境

以上的分析是我们对于量价关系所确定的需求曲线的直接观察。从这种观察当中我们能够得出以上直观的结论,同时也可以启发我们的思考。

在不同季节性以及非洲猪瘟的影响下,市场呈现了不同的需求曲线,所以如果我们使用单一的需求曲线去预期不同供给水平下的预期可能出现较大的偏差。需求曲线本身受到多方面的影响,从而可能产生不同的变化。

需求函数本身除了反映量价关系之外,受到偏好、收入、替代品和季节性等因素的影响。当需求曲线向上平行移动时,同样出栏量的生猪价格对应都会增高。理论上来说,收入增长、偏好提升都可以带来需求曲线的向上移动。

需求曲线的旋转则意味着消费者对于价格变动敏感性的变化,如果需求曲线变得更为平坦,那么就意味着消费者对于价格的敏感性变低,价格上涨带来的消费减少就更少,反之亦然。

除此之外,需求曲线的凸性也可能发生变化,这意味着在不同的价格水平,消费的价格弹性呈现相反的变化,例如凸性增加的情况下,价格更高时敏感度增加,而价格更低时敏感度下降。

更多的时候,需求曲线的变化是综合的。例如在春节前,我们可以看到需求曲线的线上移动,同时由于节日消费的刚性,消费者的价格敏感性下降,从而产生旋转变化,而敏感性的下降可能在偏低价格水平反映更加强烈,也就可能导致凸性的改变。

图片[6]-【生猪消费三问(2)】消费好和消费差,怎么看?-期货圈

综上所述,我们认为,在观察需求变动时,不单单从需求水平(绝对量)上进行观察,同时需要考虑斜率(价格敏感度)和凸性(价格敏感度的变化)。而我们在上文中针对不同时期所得出的需求曲线形状在未来都可以帮助我们进行判断。

(未完待续)

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研究员:魏鑫

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