1 什么是猪周期?

　　猪周期表观表现为猪价的周期波动，而背后实质是能繁母猪存栏量的周期变动以及由此导致的生猪出栏量的周期变动。过往猪周期一般是由盈利变动驱动能繁母猪存栏量自发变动，因而规律性和可预测性相对较强，自2019年以来，受非洲猪瘟疫情干扰，猪价的预测难度变大，但是我们认为，核心仍是研判能繁母猪存栏量的变动趋势和幅度。复盘历史猪周期，一般来说，较长时间的生猪深度亏损会导致能繁母猪产能加速去化，在不同的猪周期中，猪价从高点下滑到行业持续深度亏损所经历的时长，是存在较大差异的，进而能繁母猪产能去化的速度不一。在能繁母猪产能加快去化后，再过一年左右时间，会见到猪价拐点。之所以连续深度亏损会导致能繁母猪存栏量加速去化，是因为养殖户一般基于当前猪价和养殖盈利预期未来的猪价和养殖盈利，当出现连续深度亏损时，养殖户会对后期预期悲观，从而加快淘汰母猪。

　　猪周期本质是能繁母猪产能的周期变动

　　回顾2006年以来的猪价表现，以猪价开始持续上行为起点，可以将其划分为4轮周期，一轮完整的猪周期时长在4年-5年左右，其中时长差异最大的是下行期。4轮猪周期分别为2006年6月-2010年3月、2010年4月-2015年2月、2015年3月-2019年1月以及2019年2月至今，每轮猪周期可以分为猪价上行期、下行期和筑底期三个阶段。在前三轮猪周期中，一轮完整的猪周期在4年-5年左右，其中上行期的时长在1.5年-2年左右，下行期时长差异较大，时长在1年-2.5年左右，在猪价一次探底后，还会在低位持续一段时间，我们称之为筑底期，一般在8个月-12个月左右，随后二次探底，并开启下一轮猪周期。

　　猪周期表观表现为猪价的周期波动，而背后是能繁母猪存栏量变动以及由此导致的商品猪出栏量变动。生猪价格与10个月前的能繁母猪存栏量同比变动具有较好的反向变动关系，养殖盈利和动物疫病是驱动能繁母猪存栏量变化的两个主要因素。从能繁母猪配种到商品猪出栏的时长在10个月左右，我们将生猪价格与10个月能繁母猪存栏量的同比变动幅度进行拟合，可以看到二者基本是反向变动。驱动能繁母猪存栏量变化的因素可以总结为2点，即商品猪养殖盈利以及生猪疫情，其中能繁母猪存栏量去化基本是由生猪养殖亏损导致的行业主动去产能，这是绝大多数猪周期去产能的驱动因素，此外重大的生猪疫情或者环保政策也有可能导致能繁母猪被动去产能;而能繁母猪存栏量增长，无一例外都是由养殖盈利驱动的行业主动补栏。

　　猪周期的猪价峰值主要由生猪供给的降幅决定的，但也会受到季节性、宏观经济等因素影响，生猪出栏量降幅主要取决于能繁母猪存栏量去化幅度，此外还会受能繁母猪繁殖性能变动的影响。

　　2006年至今的4轮猪周期中，猪价的涨幅不一，其中出现生猪重大疫情的2006年6月-2010年3月和2019年2月至今这两轮猪周期中，生猪出栏量降幅最大，从而猪价最高涨幅最大。复盘来看：

　　1)2006年夏季高致病性猪蓝耳病疫情开始大规模爆发，2007年蔓延至全国，高致病性猪蓝耳病对母猪和断奶前仔猪的影响大。2006年全国能繁母猪存栏量同比减少9.90%，2007年全国生猪出栏量同比减少7.46%，2006年6月-2010年3月的周期中猪价最高达到17.45元/公斤，猪价最高涨幅158%;2)2019年2月以来的周期中，受非洲猪瘟影响，能繁母猪产能去化幅度创历史新高，2019年10月全国能繁母猪存栏量同比最大降幅达到38.90%，生猪出栏量降幅同样创历史新高，2020年全国生猪出栏量较2018年减少24.04%，产能大幅去化使得猪价也达到创历史的高度，2019年猪价最高达到40.98元/公斤，最大涨幅为262%;3)2010年4月-2015年2月和2015年3月-2019年1月这两轮周期中，能繁母猪存栏量同比最大降幅分别为4.90%和15.50%，生猪出栏量最大降幅分别为0.45%和6.51%，猪价最大涨幅分别为110%和83%。

　　而猪价底部受到养殖成本的影响，在2006年以来的4轮猪周期中，可以将猪粮比跌至5左右做为猪价见底的标志。每轮周期的底部，猪价都会跌至成本线以下，从过往历史看，猪价下跌是有底的，我们将猪粮比作为养殖盈利/亏损的指标，可以看到，当猪粮比跌至5左右时，猪价即见底。在一个完整的猪周期中，猪粮比有可能二次探底，即在猪价磨底时和猪价启动反转时，猪价有可能两次处于低位，猪粮比两次跌至5左右。

　　连续深度亏损会导致能繁母猪产能加速去化

　　在一个典型的猪周期中，在猪价进入下行周期后，养殖盈利逐渐缩小，当猪价跌至成本线以下，养殖户的补栏积极性显著受挫，并开始停止补栏母猪，随着猪价的进一步走低，养殖亏损扩大，养户会开始淘汰母猪，先是低效母猪，当预期极度悲观时，正常母猪的淘汰也会加速。

　　较长时间的养殖深度亏损会导致能繁母猪产能加速去化。一般来说，当行业出现亏损时，能繁母猪存栏量将开始去化，但此时产能去化与结构优化同时发生，如果后续猪价很快反弹，行业重新恢复盈利，则能繁母猪产能去化可能暂停，但如果猪价进一步下滑，商品肉猪出现较长时间的深度亏损，此时能繁母猪产能会开始加速去化。

　　复盘历史猪周期，可以看到，在2010年4月-2015年2月这轮周期中，猪价早在2013年4-5月出现亏损，在这期间能繁母猪存栏量也出现月度环比下滑，但由于亏损幅度小(自繁自养生猪头均最大亏损仅127元)，产能去化速度慢(能繁母猪存栏量月环比降幅不超过0.5%)且随着猪价反弹去化中止;而在2014年1-7月猪价下滑自繁自养生猪再次出现亏损，这次亏损持续时间长且亏损深度较深(自繁自养生猪头均最大亏损为305元)，能繁母猪产能加快去化，2014年3月-2015年2月这12个月里，有10个月能繁母猪存栏量月度环比降幅不低于1%。在2015年3月-2019年1月的这轮周期中，自繁自养生猪在2018年3-7月持续亏损，且亏损幅度也较大，自繁自养生猪头均最大亏损为326元，深度亏损同样导致了能繁母猪的加快去化。

　　在不同的猪周期中，猪价从高点下滑到行业持续深度亏损，经历的时长，是存在较大差异的，进而能繁母猪产能去化的速度不一。复盘2006-2018年这三轮猪周期，可以看到猪价从高点下滑到深度亏损经历的时间分别为14个月、17个月和21个月，在行业进入深度亏损后，能繁母猪存栏量即开始加速去化，在能繁母猪产能加快去化后，再过10-16个月左右，会见到猪价周期反转。

　　之所以连续深度亏损会导致能繁母猪存栏量加速去化，是因为养殖户一般基于当前猪价和养殖盈利预期未来的猪价和养殖盈利，当出现连续深度亏损时，养殖户会对后期预期悲观，从而加快淘汰母猪。我们可以将养殖户分为大型养殖集团和中小养殖户两个群体，其中大型养殖集团以生猪出栏量增长和市占率提升为长期目标，一般来说，在现金流允许的情况下，会持续扩张，而中小养殖户是以盈利为目标，以补栏后母猪/仔猪后出栏生猪的预期盈利大小作为当前调整产能的决策依据。由于中国生猪养殖行业规模化程度仍低，中小养殖户是主要力量，因而中小养殖户的产能调整节奏主导着行业整体能繁母猪产能的变化节奏。由于对未来的猪价判断难度较大，中小养殖户一般是以当前的猪价以及养殖盈利作为标准进行线性外推，当前猪价下跌时会预期未来猪价也下跌，这正是仔猪、母猪价格基本与生猪价格同涨同跌的原因，从而当行业持续深度亏损时，养殖户预期未来可能也会亏损，从而加快母猪淘汰进度。

　　行业成本的高低会对猪周期产生何种影响?

　　对于猪周期的分析，除了能繁母猪存栏量走势外，成本也是研究的重要一环，但成本不决定猪价趋势和高度，这是由行业能繁母猪产能变动幅度决定的。不过成本的高低，对于行业什么时候开始亏损、什么时候开始去产能的核心影响因素之一，从而影响了下一轮猪周期开启的时间。

　　2 本轮猪周期的再思考：变与不变 哪些变化?——非瘟背景下高盈利、规模化加速与成本变化

　　非洲猪瘟是本轮猪周期的最大变量，由此导致了行业跟以往周期相比发生了几点变化：1、非洲猪瘟疫情使得本轮猪周期能繁母猪产能的最大去化幅度远超过以往周期，进而生猪出栏量的收缩幅度也远超以往周期，创历史的产能去化幅度，带来创历史的高猪价和高盈利;2、过去两年，一方面大型规模企业加快资本支出大量新建产能，另一方面部分散养户在非瘟冲击下加快推出，中国生猪养殖行业的规模化和集中化显著加速;3、非瘟背景下，生猪养殖行业的防疫支出增加，同时成活率、生长速度等生产指标变差，从而本轮猪周期行业整体的成本中枢较非瘟前显著提升，且成本分化变大，并且出现了较为明显的规模不经济，即大型规模猪企的成本高于散养户。

　　创历史的产能去化幅度，创历史的高猪价和高盈利

　　非洲猪瘟疫情使得本轮猪周期能繁母猪产能的最大去化幅度远超过以往周期，进而生猪出栏量的收缩幅度也远超以往周期。2018年8月，辽宁沈阳发生了第一起非瘟疫情，随后非瘟疫情从北向南扩散，非瘟病毒传染性强、死亡率高，在发生初期养猪行业对其认识不足、缺乏防控经验，从而遭受了巨大损失。从2018年四季度至2019年三季度是非瘟疫情最为严重的时期，根据农业农村部的监测数据，在2019年9月全国能繁母猪存栏量同比降幅最高达38.9%，而在上一轮猪周期中，能繁母猪存栏量同比最高降幅仅为15.5%。猪饲料产量的数据也一定程度上能反映不同周期生猪产能去化幅度，2019年全国猪饲料产量为7663万吨，同比减少26.6%，在前三轮猪周期中，2006年和2007年猪饲料产量同比仅减少5.5%和0.35%，2015年猪饲料产量同比仅减少3.2%。受能繁母猪产能大幅去化影响，2019年和2020年全国生猪出栏量仅5.4和5.3亿头，为2003年以来的最低水平，较猪价上涨周期启动前的2018年减少21.6%和24.0%，而在前三轮猪周期中，出栏量最低的年份，即2007年、2011年和2016年，全国生猪出栏量较猪价上涨前的出栏高峰仅减少7.5%、0.4%和6.5%。

　　创历史的产能去化幅度，带来创历史的高猪价和高盈利。非瘟导致本轮猪周期能繁母猪和生猪产能去化幅度创历史新高，从而猪价也创历史新高。猪价自2019年2月进入上行周期，2019年3月-2021年5月生猪均价都在15元/公斤以上，其中猪价在25元/公斤以上持续的时间长达19个月，最高达到41元/公斤，2019年-2020年生猪均价分别达到21.8元/公斤和34.0元/公斤。而在前三轮猪周期中，猪价峰值仅17.4元/公斤(2008年)、19.9元/公斤(2011年)和21.2元/公斤(2016年)，全年均价看，2007-2008年生猪均价分别为12.2元/公斤和14.9元/公斤、2011-2012年生猪均价分别为17.1元/公斤和15.0元/公斤、2015-2016年生猪均价分别为15.3元/公斤和18.5元/公斤。

　　盈利方面，虽然受非瘟导致损失以及饲料价格上涨影响，本轮猪周期养殖成本有所上升，但高猪价仍然带来了高盈利。本轮猪周期中，自繁自养生猪从2019年3月-2021年5月都是持续盈利的，盈利时间长达27个月，平均的头均盈利高达1664元。上轮猪周期(2015年-2018年)中，自繁自养生猪持续盈利时间为34个月，但平均头均盈利近420元，2010年-2014年这轮猪周期生猪盈利情况跟2015年-2018年这一轮周期差不多。非洲猪瘟导致了创历史的产能去化幅度，进而带来了创历史的高猪价和高盈利，是本轮猪周期相较以往周期的重要差异之一。

　　大企业加速扩张，行业规模化程度提升

　　中国生猪养殖行业的规模化在持续推进中，过去两年，一方面大型规模企业加快资本支出、大量新建产能，另一方面部分散养户在非瘟冲击下加快退出，中国生猪养殖行业的规模化和集中化显著加速。 由于预期非瘟导致的高猪价和高盈利将持续较长时间，同时为恢复生猪产能和供给，各地政府对于养殖的土地政策短暂放松，2019-2020年大型猪企加大了融资力度和投资力度，产能扩张速度超过以往周期。

　　1、 融资方面：2019-2020年，前5大上市猪企(牧原股份、温氏股份、正邦科技、新希望和天邦股份)的合计直接融资金额分别为121亿元和222亿元，上一轮猪周期的2016-2017年，5家上市猪企的合计直接融资金额仅30亿元和128亿元。除了直接融资外，规模猪企业进行了大量的间接融资，2021年一季度末5家上市猪企的平均资产负债率为54.4%，为2014年三季度以来的最高水平。

　　2、投资方面：近两年规模猪企为把握高猪价红利和土地政策放松的窗口期，加快产能建设。2019-2020年10家上市猪企(牧原、温氏、正邦、新希望、天邦、傲农、唐人神、金新农、新五丰和大北农)购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付现金值为446.9亿元和1348.6亿元，同比分别增长73.4%和201.8%，远超过以往年份的投资金额。巨大的资本开支使得上市猪企的猪舍和种猪资产都大幅增加，2019-2020年10家猪企的合计固定资产为803.6亿元和1527.7亿元，同比分别增加30.8%和90.1%，10家猪企合计生产性生物资产为173.8亿元和428.6亿元，同比分别增长128.9%和146.6%，高盈利和大量的融资使得过去两年大型猪企新建产能的速度明显加快。

　　3、头部企业的集中度持续提升：巨大的资本开支和产能扩张速度使得头部企业的生猪出栏量和市占率也在加速提升。2017-2020年牧原、温氏、新希望、正邦和天邦5家头部猪企的生猪出栏量合计值分别为3244、4357、4054和4859万头，合计市占率分别为4.6%、6.3%、7.5%和9.2%，3年时间市占率提升一倍，2021年上半年合计市占率进一步提升至10.5%。

　　成本中枢显著提高，且成本分化变大

　　非瘟背景下，生猪养殖行业的防疫支出增加，同时成活率、生长速度等生产指标变差，从而本轮猪周期行业整体的成本中枢较非瘟前显著提升。非洲猪瘟之前的2015-2018年，中国生猪养殖自繁自养生猪的平均完全成本在12-13.3元/公斤左右，不同年份受饲料原料价格影响成本有所变动，但整体上差异不大。非瘟之后，2019年起，中国生猪养殖完全成本大幅提升。目前对于行业平均成本的统计数据，不同来源之前存在一定差异，我们综合不同来源(农业农村部、山东畜牧总站、博亚和讯、Wind)统计数据的口径和结构，认为目前行业自繁自养生猪的平均完全成本在16-17元/公斤左右，相较于非瘟前上升了约4元/公斤。

　　2019年起生猪养殖成本大幅提升主要是受非洲猪瘟影响。具体来说：1、非洲猪瘟使得猪场升级防疫措施，加强生物安全体系的构建和完善，例如将猪场改造成封闭猪场、在猪场内安装空气过滤系统、建设车辆洗消站和转猪台、加强猪场的非瘟检测、增加消毒防疫人员等，这一系列防疫措施都使得养殖成本增加;2、非洲猪瘟致死率高，非瘟后生猪养殖行业的成活率显著下降，这是造成成本上升的一个重要因素;3、过去两年由于二元母猪供给短缺，行业内大量使用三元母猪代替二元母猪进行配种生产，母猪结构的恶化也使得PSY、商品猪生长速度、料肉比等指标恶化。此外，玉米、豆粕等饲料原料的价格上涨也是造成2020年以来生猪成本上升的重要推手。

　　除了全行业成本中枢提升外，非瘟后中国生猪养殖行业的成本分化明显变大，且出现了较为明显的规模不经济。成本分化方面，在非瘟之前，头部生猪养殖企业中，牧原和温氏的成本最低，2018年牧原和温氏的商品猪完全成本分别为11.6元/公斤和12.0元/公斤，正邦和天邦的商品猪完全成本分别为12.4元/公斤和14.0元/公斤，头部企业之间的成本差距不超过2.4元/公斤。而2021年一季度，根据我们测算，牧原的商品猪完全成本为16元/公斤，而温氏和正邦的商品猪完全成本达到30元/公斤和27元/公斤，头部企业的成本差距最大已经达到了14元/公斤。规模不经济方面，当前行业自繁自养生猪平均完全成本在16-17元/公斤，而很多大规模猪企的完全成本在20元/公斤甚至更高。此外，根据涌益咨询的8月对不同规模的自繁自养猪场的监测数据，能繁母猪存栏规模从50头以下、50-200头、200-500头、500-2000头递增的过程中，生猪完全成本逐步上升，从50头以下的15.48元/公斤上升至16.8元/公斤，母猪存栏量在500头以上的猪场成本基本接近。

　　我们认为，造成非瘟后养殖成本分化加大以及规模不经济的原因主要有： 1) 非瘟使得生猪养殖的管理难度大幅提升，大量入口需要严防死堵，非常细小的疏忽都容易酿成大祸，而大型养殖企业猪场数量、人员数量都更多，从而管理上的瑕疵更容易被放大造成生产成绩的下滑; 2) 非瘟以来生猪养殖行业规模化加速，防疫能力差、养殖成绩差的养殖户加速淘汰，仍存活下来的养殖户大多猪场选址较好、防疫能力强、发病率低，从而使得整个散养户群体的结构和成本都得以大幅优化，而大型生猪养殖企业的猪场数量较多，其中一些防疫差、成本高的猪场，由于大型企业具备较强的资金实力，使得这些猪场仍能继续生产运营，但会拉高公司整体的成本; 3) 头部企业加速扩张，人员快速增加，大量新员工只经过非常短时间的培训之后即上岗，新员工占比高一方面使得各项生产和防疫操作在实际执行过程中容易打折扣，另一方面新员工不容易统一思想、企业文化被稀释，从而公司整体的生产成绩会下滑。

　　哪些不变?——养殖盈利驱动下能繁母猪产能如期恢复

　　虽然非洲猪瘟常态化背景下，能繁母猪产能的恢复一定程度受到疫情的阻碍，但在高养殖盈利的驱动下，全行业的能繁母猪存栏量仍如期恢复。根据各个数据口径，我们认为全国能繁母猪存栏量大概率在2019年10月左右首次环比转正，防疫能力提升和大量三元母猪留种是能繁母猪存栏量能够迅速恢复的主因。

　　2019年10月左右全国能繁母猪存栏量开始环比转正

　　不同数据来源中能繁母猪存栏量的变动趋势存在一定差异，我们结合农业部和涌益咨询的能繁母猪存栏量数据以及猪饲料产量、猪细小疫苗的批签发数据对2019年以来全国能繁母猪存栏量的变动情况进行判断，本轮猪周期能繁母猪存栏量大概率是在2019年10月左右首次环比转正的。

　　1)农业农村部的监测数据显示，全国能繁母猪存栏量环比降幅自2018年4月起扩大，2018年12月-2019年9月是母猪产能去化速度最快的阶段，2019年9月能繁母猪存栏量同比降幅达到最大，2019年10月能繁母猪存栏量首次环比转正，且自此持续恢复;2)涌益咨询监测数据显示，能繁母猪存栏量去化最快的阶段是2018年11月-2019年7月，2019年10月能繁母猪存栏量同比降幅最大，2020年2月能繁母猪存栏量首次环比转正;3)中国饲料工业协会统计的母猪料产量数据显示，2018年11月-2019年7月母猪料产量环比为负(由于季节性备货原因，其中2019年3月环比为正)，2019年8月母猪料产量首次环比转正;4)猪细小疫苗批签发数据方面，2019年11月起月度批签发数据比较明显的开始趋势增长。综合几方面的数据，我们判断，此次猪周期能繁母猪存栏量环比转正的时间大约是2019年10月左右。

　　本轮猪周期，从猪周期启动到能繁母猪存栏量首次环比转正的时间为8个月左右，与前两轮猪周期相比，并无明显拉长。2010年4月-2015年2月的猪周期中，从猪周期启动上行到能繁母猪存栏量首次持续环比转正经历的时间为5个月，在2015年3月-2019年1月的猪周期中，这一时长为13个月，本轮猪周期中，从2019年月猪价正式启动上行到2019年10月能繁母猪存栏量首次环比转正，经历的时长为8个月左右。相比前两轮猪周期，本轮猪周期虽然有非瘟疫情的阻碍，但能繁母猪存栏量的恢复速度并没有拉长。

　　防疫能力提升和三元回交是能繁母猪存栏量得以快速恢复的主因

　　为何在非洲猪瘟的背景下，行业能繁母猪存栏量仍能如期恢复?我们认为，原因在于高盈利驱动下，养殖主体积极提高生物安全防疫水平，且通过大量三元回交的方式解决二元母猪供给不足的问题，从而弥补了非洲猪瘟造成的产能损失。具体来说：

　　1) 在经过了早期的非瘟造成的惨重损失后，养殖主体积极探索有效的防非方式，积极提高生物安全防控等级，防疫水平显著提升。从上市公司的出栏数据也可以看到，2019年大部分上市公司生猪出栏量同比减少，但2020年开始逐步恢复。从农业农村部公布的非瘟疫情数来看， 2019年下半年开始，非瘟疫情数量已经明显减少，表明生猪养殖行业防疫体系的升级取得了良好效果。

　　2) 在养殖高盈利且非洲猪瘟疫情相对较为平稳的情况下，2019年二季度东北地区最早开始尝试补栏母猪，但当时行业内二元母猪供给不足，因此猪场开始从三元商品猪中挑选母猪进行回交。虽然三元母猪的繁殖性能低于二元母猪，且二胎以后性能显著下滑，但在高猪价的背景下，只要能成活仍能实现较好盈利，因此三元回交迅速在全国范围内流行，从而迅速弥补了二元供给短缺的问题。根据涌益咨询数据，2019年7月-2020年3月存栏的能繁母猪中三元母猪占比从10%迅速提升至40%，此后稳定在40%以上，最高时接近一半。

　　3 如何看待后期猪价演绎?

　　在过往由盈利变动驱动的猪周期中，能繁母猪产能和猪价变动规律性较强，而本轮猪周期中，非洲猪瘟使得行业发生了巨大变化，这些变化会如何影响过去的猪周期规律?而猪周期的那些底层逻辑在本轮周期中仍将起作用?针对变化的三点，高盈利、规模化以及成本提升和分化，我们分析后，观点如下：

　　1)高盈利和规模化并不会导致猪周期拉长。从2006年以来的猪周期复盘来看，并不能得出养殖盈利越高、猪周期下行时间越长的结论，而中国和美国生猪养殖行业规模化的过程中也并未出现规模化程度越高、周期越长的现象，原因在于能繁母猪存栏量的去化速度主要取决于行业出现深度亏损的快慢以及深度亏损持续的时长，而非过往的累积盈利;

　　2)在以往猪周期中，猪价跌破行业平均成本线后，中小养殖户开始淘汰母猪，大型规模企业由于具备资金优势产能去化慢于中小养殖户。本轮猪周期中，由于规模企业成本显著高于散养户，因而更早开始亏损且头均亏损深度预计更大，并且很多大型规模企业在过去两年扩张较快、杠杆率较高，因而较早遇到资金压力，因而在猪价跌破行业成本散养户开始淘汰母猪同时或者之前，大型企业已经开始去产能。在大型猪企开始去产能的时间大概率比以往猪周期更早的背景下，本轮猪周期母猪产能去化速度或更快。

　　2021年下半年-2022年一季度生猪养猪预计较长时间处于亏损状态，春节前消费旺季短暂的盈利恢复窗口预计不足以支撑养殖主体的现金流量表显著改善，基于此，我们预计，本轮猪周期的能繁母猪存栏量预计在2021年下半年-2022年上半年持续去化，乐观情况下，2022年下半年猪价或将迎来下一轮猪周期拐点，悲观预期下，我们认为大概率2023年上半年也将看到猪价拐点。

　　高盈利和规模化会导致猪周期拉长吗?

　　高盈利和规模化并不会导致猪周期拉长

　　从2006年以来的猪周期复盘来看，并不能得出养殖盈利越高、猪周期下行时间越长的结论。2006年6月-2010年3月、2010年4月-2015年2月和2015年3月-2019年2月这三轮猪周期中，持续盈利时长分别为31个月、33个月和34个月，从自繁自养生猪首次亏损到下轮周期反转时长分别为12个月、24个月和13个月，可以看到，持续盈利时长和开始亏损后磨底时长之间并没有明显规律。

　　更进一步，我们对2010年4月-2019年2月这两轮周期中前期的累积盈利与磨底阶段的亏损进行分析，将自繁自养生猪头均盈利和月度生猪出栏量2的乘积作为当月全行业的合计盈利，在2010年4月-2015年2月的猪周期中，持续盈利期全国生猪累计盈利约为5644亿元，从首次亏损到下轮猪周期反转时全国生猪约累计亏损309亿元，其中连续最大亏损约为543亿元;在2015年3月-2019年2月的猪周期中，持续盈利期全国生猪累计盈利为8216亿元，从首次亏损到下轮猪周期反转时全国生猪累计亏损95亿元，其中连续最大亏损为466亿元。

　　显然，相对于2010年4月-2015年2月这轮猪周期，2015年3月-2019年2月的猪周期的累计盈利更高，但从出现亏损到下轮周期开始反转之间的时间却更短，且并不完全是因为非洲猪瘟的原因，实际上在深度亏损的2018年4-7月(2018年8月首次发生非洲猪瘟)，全国能繁母猪存栏量已经开始快速去化，2018年4-7月农业农村部监测的能繁母猪月环比降幅分别为1.40%、2.50%、1.30%和1.90%。

　　对中国和美国生猪养殖行业规模化进程中猪周期的长度进行分析，同样发现，规模化程度与猪周期长度之间并没有明显规律可循。

　　1)中国生猪养殖行业规模化持续推进，2000-2020年间，散养户数量大幅减少，年生猪出栏量在100头以下的猪场出栏量占比从85.1%下降至26.3%，年生猪出栏量在500头以下的猪场出栏量占比从91.3%下降至42.9%，与此同时，规模场的占比在持续提升，年出栏量不低于10000头的猪场出栏量占比从2000年的2%升至2020年18.1%。在这期间，中国生猪价格经历了4轮完整的猪周期，4轮周期的时长分别为48个月、46个月、59个月和47个月，猪周期时长并没有因为规模化程度提升而拉长。

　　2)从美国生猪养殖行业规模化推进的过程中猪周期的长度看，规模化程度和猪周期的长度之间，也并没有明显规律。从猪场的户均出栏规模和不同规模的猪场出栏量占比这两个指标看，美国生猪养殖行业基本是在1980-2006年间完成的规模化，1980-2006年间美国猪场的户均出栏规模从153头增加至1602头，此后美国猪场的户均出栏规模虽然仍在提升，但速度已经显著变慢;出栏结构方面，年出栏在50000头以上的猪场出栏量占比在2005年达到55%左右，此后虽然50000头以上猪场的出栏占比仍在提升，但幅度较小。在美国生猪养殖行业完成规模化的这26年间，共经历了7轮猪周期，每轮猪周期的时长分别为5年、3年7个月、3年2个月、2年10个月、4年1个月、3年9个月和5年2个月，并没有出现规模化提升后猪周期拉长的情况。

　　猪周期下行时长取决于出现亏损的快慢和亏损深度及时长

　　之所以高盈利和更高的规模化程度并不一定导致猪周期变长，我们认为，原因在于猪周期的下行时长主要取决于能繁母猪存栏量的去化速度，根据我们在前文中的分析，在没有重大疫情的情况下，能繁母猪存栏量的去化节奏主要取决于行业出现深度亏损的快慢，以及深度亏损持续的时长。当前中国生猪养殖行业的主体仍是中小养殖企业/散养户，中小养殖企业和散养户以预期盈利作为补栏/淘汰母猪的决策关键指标，当行业陷入较长时间的深度亏损时，养殖主体一般会对后期猪价和盈利预期悲观，从而加快产能淘汰。此前累积盈利的高低并不影响当前养殖主体对于后期养殖盈利的预期。

　　成本变化会对生猪养殖行业产生何种影响?

　　本轮猪周期的成本变化主要分为两方面，一是成本中枢提升;二是成本分化加大，且相对于散养户而言，大型规模企业在非瘟之后发生了较为明显的规模不经济，成本相对更高。基于这两点变化，我们认为：1)在高成本背景下，今年下半年到明年一季度，生猪养殖行业或将面临较长时间的亏损。2)成本分化加大且大型规模企业成本更高，使得猪价低迷期间大型规模企业的亏损或超过散养户，从而产能去化可能更快。

　　后期生猪养殖行业亏损或持续较长时间

　　6月以来生猪养殖行业已经亏损近3个月。5月以来猪价超预期下跌，6月开始行业陷入亏损，6-8月22个省市生猪均价分别为14.88、15.96和15.06元/公斤，均在成本线以下，自繁自养生猪6-8月头均分别亏损275元、175元和291元，外购仔猪育肥猪亏损幅度更大，6-8月外购仔猪育肥猪头均分别亏损1360元、1255元和1253元。

　　从生猪供给趋势看，今年下半年到明年一季度，生猪养殖行业或将较长时间处于亏损状态，根据国家统计局数据，2021年一季度和二季度的生猪出栏量分别为1.71和1.66亿头，二季度生猪出栏量已经显著超过以往年份(2015年-2018年)的二、三季度生猪出栏量。根据农业农村部数据，全国能繁母猪存栏量在2020年9月-2021年5月持续环比增长，尤其是2020年9月-12月，能繁母猪存栏量单月环比增幅在2.90%以上，产能恢复较快。从能繁母猪配种到商品猪出栏时间为10个月，这意味着今年下半年到明年一季度，全国生猪供给产能是持续增加的，再考虑季节性，预计今年三、四季度生猪出栏量大概率环比持续增长，11月以前生猪出栏量预计大幅增加同时，消费尚未进入旺季，因此预计9-10月猪价在当前基础上，没有太多上涨动力。当前生猪均价低于14元/公斤，按出栏体重120公斤、平均成本16.5元/公斤计算，头均亏损预计在300元左右。一般来说，春节后为一年之中猪价最为低迷的时间，明年一季度猪价大概率仍在成本线之下。

　　规模猪企成本更高背景下产能去化速度或快于以往周期

　　以往猪周期，各养殖主体成本差异较小，以头部上市猪企为代表的大型养殖企业的母猪产能去化进度比行业要慢。但是，本轮猪周期中，由于规模企业成本显著高于散养户，大型猪企开始去产能的时间大概率比以往猪周期更早，本轮猪周期母猪产能去化速度或更快。

　　以往猪周期下行期间，中小养殖主体和大型养殖企业成本接近，二者在差不多时间陷入亏损，但由于大型猪企更具资金优势，因而淘汰母猪的时间比行业平均晚。中小养殖主体和大型规模养殖集团的经营目标不同，因而触发淘汰母猪行动的条件也不一样。中小养殖主体养猪的目标是盈利，即在预期母猪配种后生产的商品猪出栏时会盈利，会进行配种，如果预期亏损，则会停止配种，如果预期亏损持续较长时间，则会主动淘汰母猪。由于中小养殖主体一般是以当前的盈利情况推断未来的盈利情况，因而当猪价跌破成本线时，中小养殖户会开始淘汰母猪。大型规模养殖集团以持续规模扩张、提高市占率为目标，一般来说，不会轻易根据短期盈利调节产能，即如果现金流允许，即便当期出现亏损，大概率仍会维持现有规模甚至继续扩张，但是，在当前资金预计不足以支撑企业接下来正常运营的情况下，大型养殖集团会开始主动收缩产能。

　　在过往的猪周期中，由于中小养殖企业和大型养殖集团成本接近，二者基本是差不多时间开始亏损的，且头均亏损深度也差不多，但大型猪企的资金实力强于中小养殖户，因而一般来说，当猪价跌破成本线后，中小养殖户即开始淘汰母猪，但大型猪企在亏损初期资金仍充足，会继续扩张产能，只有在亏损了较长时间资金较为紧张后，才会开始淘汰母猪。

　　复盘过去两轮猪周期，在2012年-2015Q2和2017年-2019Q1这两个猪价下行和磨底阶段，以上市猪企为代表的大型养殖集团，能繁母猪去化速度比行业母猪产能去化速度慢5个月以上。

　　1)2012年-2015年二季度，猪价首次在2013年3月跌破成本线，亏损持续了3个月左右时间，亏损使得中小养殖户开始淘汰母猪，不过淘汰幅度较小，2013年2-4月全国能繁母猪存栏量持续环比下滑，2014年1-7月，行业二次亏损，且此次亏损幅度较大，2013年11月-2015年7月行业能繁母猪存栏量持续以较快的速度进行去化。在这期间，以牧原、温氏和正邦为代表的头部猪企，其合计生产性生物资产首次环比下滑出现在2013年Q3-Q4、二次下滑出现在2014Q4、三次环比下滑出现在2015Q2，相对于全国能繁母猪存栏量于2013年2-4月首次去化、于2013年11月-2015年7月二次去化，三家头部猪企的合计生产性生物资产去化时间要晚5个月以上。

　　2)2017年-2019年一季度，猪价在2018年3月首次跌破成本线，2018年3月-2018年7月，行业持续亏损，且头均亏损幅度较大，在此背景下，2018年4月起，全国能繁母猪存栏量开始持续较大幅度下滑，2018年10月起，受非瘟猪瘟影响，母猪产能去化速度进一步加快。与此同时，以牧原、温氏、正邦、新希望和天邦为代表的5家头部上市猪企，其合计生产性生物资产于2018Q4-2019Q1连续两个季度环比下滑，比全国能繁母猪存栏量开始去化的时间晚6个月，且这期间头部猪企母猪产能去化主要是由非洲猪瘟导致的、而非主动去产能。

　　本轮猪周期中，由于规模企业成本显著高于散养户，因而更早开始亏损且头均亏损深度预计更大，并且很多大型规模企业在过去两年扩张较快、杠杆率较高，因而较早遇到资金压力，因而产能去化速度或比中小养殖户更快。本轮猪周期，行业普遍亏损是从6月开始的，但成本高的大型规模企业，实际上一季度已经开始亏损，二季度亏损幅度更大。过高的亏损使得本轮周期大型企业产能去化速度或更快，以10家4上市猪企为例，其合计生产性生物资产在2021年一季度即开始环比下滑，二季度环比继续下滑，头部猪企中牧原股份、新希望和正邦科技二季度生产性生物资产环比继续下滑，温氏环比持平，而农业农村部监测的全国能繁母猪存栏量在7月份才首次月环比下降。即在本轮猪周期中，以头部上市猪企为代表的大型养殖企业的母猪产能去化时间甚至早于行业平均水平。在大型猪企开始去产能的时间大概率比以往猪周期更早的背景下，本轮猪周期母猪产能去化速度或更快。

　　如何看待后期能繁母猪存栏量变化和猪价变动?

　　短期来看，11月之前猪价预计仍处于低位，即6-10月生猪养殖行业或持续深度亏损，从而三季度能繁母猪存栏量或将持续去化。在文中，我们已经对三季度的猪价进行预判，由于2020年8月-2021年5月能繁母猪存栏量持续增长，再结合出栏的季节性，2021年三、四季度生猪出栏量大概率在二季度基础上进一步增长，而11月之前猪肉消费又尚未进入旺季，因此预计猪价在当前基础上，没有太多上涨动力。根据以往猪周期的经验，当行业进入深度亏损且持续时间较长时，能繁母猪存栏量预计将开始持续去化，因此我们认为，大概率三季度全行业能繁母猪存栏量将持续环比下行。

　　四季度在消费旺季的带动下，猪价预计会有上涨，乐观预期下行业盈利或将恢复，但进入2022年2月后，消费淡季叠加生猪供给量增加，预计猪价再次低迷。四季度短暂的盈利恢复窗口预计不足以支撑养殖主体的现金流量表显著改善，从而不足以支撑能繁母猪产能恢复，而明年上半年猪价低迷期间能繁母猪存栏量或将再次加速去化。基于此，我们预计，本轮猪周期的能繁母猪存栏量预计在2021年下半年-2022年上半年持续去化，乐观情况下，2022年下半年猪价或将迎来下一轮猪周期拐点，不过考虑到当前能繁母猪存栏量在去化同时结构也在优化，下一轮猪价拐点时间可能延后，悲观预期下，或能于2023年上半年看到猪价拐点。