肉、蛋、奶紧系国计民生。猪肉作为人民群众日常生活中“菜篮子”主打品种，其价格是影响我国居民消费价格指数（CPI）波动的重要因素。近几年，生猪市场，无论是供给端还是需求端均已发生翻天覆地的变化，随着养殖规模化，未来猪周期会发生怎么样的变化？面对生猪价格的波动又该如何应对？
一. 猪周期形成原因
所谓的猪周期，是一种经济现象，是指周期性猪肉价格价格变化的怪圈，猪周期循环轨迹：肉价上涨——母猪存栏量大增——生猪供应增加——肉价下跌——大量淘汰母猪——生猪供应减少——肉价上涨。猪肉价格由市场供给和市场需求共同决定。供给取决于生猪出栏量、屠宰量以及猪肉进口量等。需求取决于居民消费结构、饮食习惯和收入等。市场经济条件下，供求关系的变化导致猪肉价格涨跌，而价格涨跌又反作用于猪肉供求关系。目前我国猪肉消费仍占肉类消费的60%以上，年消费量在5500万吨左右，近几年消费总量变化不大。因此，从供需双方的矛盾来看，影响猪肉价格的主要因素还是取决于供给方。
由于散养户养殖投资规模小，标准化程度低，市场竞争力不强，抗风险能力差，投机逐利的心态浓厚，常常“押”涨不“押”跌，当养猪行情上涨时，一窝蜂地扩大养殖规模，造成养猪数量短期内剧增，市场供大于求，价格聚降；养猪行情下降时，迅速收缩养殖规模，造成养猪数量短期内减少，市场供不应求，价格飙升。其次，养猪生产周期较长，养猪户根据当前的行情所做的生产决策往往难以适应一年半后的市场需求。养殖户信息闭塞，一般依赖分散的市场信息和以往的经验来安排生产，盲目性大。多数养殖户对售价和来年收益的预期以及计划调整，始终比市场进程“慢半拍”，因而经常陷于“猪周期”的无限循环当中。此外，生猪疫情也是导致猪肉价格供给波动的重要因素，一旦发生重大疫病，对养殖户来说损失很大，甚至是毁灭的，例如猪蓝耳病疫情，除生猪直接死亡，还导致患病母猪流产或死胎。2010年冬季到2011年春季，一些省区发生仔猪流行性腹泻，个别养殖小猪死亡率高达50%。疾病导致供应减少，推动猪肉价格上涨。
二. 猪周期规律
从2000年至今，我国养猪业共经历了四轮“猪周期”，分别是2003-2006年，2006-2010年，2010-2014年以及2014至今。从过去三轮完整周期下，猪价波动有以下几个特点，首先，长周期下，猪价趋势性上升。也就是说，每轮猪价波峰波谷的价格都在逐渐抬升。这种长周期下的趋势性上行，主要是受成本的驱动，即人工、土地、饲料等成本的变化，决定了猪价的长期趋势；其次，不难发现，猪周期一般都在3-4年一轮。一般而言，母猪出生育肥4个月成后备+后备母猪育肥4个月能繁配种+能繁母猪妊娠4个月+仔猪育肥6个月=18个月生猪出栏。由于农户并不进行种猪育种，一般是外购二元母猪做后备。那么，当猪价上涨之后，农户当期补栏后备母猪，将在14个月后成为市场供给。这也是猪周期3-4年一轮的根本原因。这主要是散户为主的养殖结构以及生猪的生长周期所决定的，也意味着，随着养殖结构的变化，周期性规律也将发生变化；最后，猪价在年内波动具有明显的季节性，具体而言，每年的4-5月猪价见底，然后持续上涨至8月,9-11月逐渐回落，12月到次年1月回升。这主要是由于供应以及需求的季节性波动导致的，供给方面，夏季母猪配种率低造成冬季仔猪出生数量偏少，加上冬季仔猪发病率高，存活率低，一般仔猪存栏从每年的9、10月份从高位回落至次年2月份达到最低，意味着一般从次年4-8月是生猪出栏数量逐渐减少，并在8月份达到最低。需求方面、每年8、9月份以及年底的节日需求旺盛。但季节性只能延缓或者加速周期，并不能改变周期趋势。
三. 猪周期新常态
我们发现2010年以前，生猪价格上升期和下行期基本相同，但从2010年之后的一轮猪周期中，下行期要远大于上升期。主要原因是市场集中度发生了改变。2010年以前我国生猪养殖行业以散养为主，规模化程度较低，但随着大型养殖企业逐步摸索适合自身快速扩张的经营和养殖模式，中小散户在较为恶劣的行业环境中缓慢扩张，多数被淘汰。从现状来看，中国生猪养殖总规模不断扩张，生猪养殖场总数持续上升。从结构来看，出栏少于100头的养殖场数量迅速下降，大型养殖场的数量和出栏占比呈稳步上升的趋势。与此同时，中国生猪的产量不断攀升，达到7.2亿头的水平，进入21世纪至今增速41.1%。生猪养殖规模化的主要有以下三大驱动因素（1）农村劳动力持续转移，（2）环保监管与补贴进一步推动养殖行业整合（3）中游屠宰环节的整合，倒逼养殖行业转型。
从生猪出栏结构来看，目前散养户大量退出市场，年出栏49头以下的散养户从8010.4万户下降到2015年的4406.59万户，下降幅度达到45%。以年均500头以上规模化养殖场的占比快速增加，户数从122788户增加至2015年的259931，增长11.2%，出栏比例则从2007年的28%大幅提高至56.13.其中，增速最快的是年出栏5万头以上的超大型规模化养殖场，，从2007年的50家增加至2015年的261家，增长422%，在近两年依然保持高速增长。与此同时，散养户占比的下降，除了推出以外，还有很大一部分是向专业化养殖户转化。同样是以家庭为基本生产单位，散养户数量快速下降，但专业化养殖户的数量不仅没有下降，反而有所提升，年出栏100-499头养殖户的数量从2007年的54.2万户增加到75.8万户，增长了40%。
随着养殖规模化的发展，市场普遍认为规模化养殖将拉长猪周期，平滑猪价波动。我们以美国为例，美国作为生猪养殖规模化高度集中的国家，经历了三个阶段。第一阶段是20世纪70-80年代，主要特征是养殖场数量的急剧减少，散户养殖大幅退出，猪场总量快速瘦身。第二阶段位于20世纪90年代，这一期间存栏量超过5000头的大型养殖场开始涌现，主要特征在于养殖场规模的迅速扩张，第三阶段是21世纪以后，规模化进程进入深水区，规模化进程相对减速，场均存栏量趋于稳定，但大规模养殖场数量和存栏比重仍在稳步上升。
从美国猪肉波动来看，90年代，猪价一般4-5年一个周期，涨两年，跌两年。但是从2005年开始的新一轮猪周期中，猪价下行周期拉长至2010年，随后则迎来一个长达4年的上涨，在2014年达到85.4美元/英担的历史高位，猪价波动失去了明显的周期性规律特征。
即使是在美国这种已经高度规模化的产业结构中，猪肉价格的波动并没有任何平滑的迹象，相反，其波动幅度却大大加大，每轮周期的上涨幅度达到80%左右，从2010年-2014年的上涨周期里，猪肉价格涨幅更是达到了120%，养殖规模化不仅拉长了猪价波动周期，而且使得周期变得越发不规律化。此外，规模化并不能平滑猪价波动，相反，它将极大的放大猪价的波动幅度。
为什么会出现这样的情况？我们对此进行分析，首先，传统猪价3-4年周期形成，是由于生猪的生长周期决定的。其前提是以散户为主的产业结构中，农户进入与退出较为方便。但规模化养殖场与散户最大的不同在于投资成本高，进入与退出成本高。因此，一方面当猪价上行时，规模化养殖在补栏之前还需经过1年的前期猪场建设投资，补栏速度要慢于散户，另一方面，当猪价下行时，规模化养殖场由于沉没成本高、融资能力强，在资金耗尽之前，是很难直接退出市场的，而这种由企业资金流决定的退出与进场，与生猪的生长规律就无直接的关系。
其次，规模化的背后是行业集中度的提高，随着长期价格低迷，使得产能退出，短期内对行业的供给冲击力极大，而补栏速度又严重受损，这种情况下，猪价波动幅度加大也是情理之中。国内的几轮猪价周期也能证明这一点，2006年以前，猪周期是典型的3年一周期，2006年之后完整的两轮猪周期，却延长到4年。更重要的是，猪周期虽然拉长了，但延长更多的是猪价下跌周期，由于2006年的养殖暴利与扩产的相对缓慢，当前养殖户现金流极为充沛。我们预计这一轮的猪周期下跌概率要超过上一轮的31个月，这也意味着此轮猪价长周期的底部，有可能需要至少等到2019年才会出现。在振幅方面，整个90年代，除了1993-1994年高通胀导致的大幅上涨以外，其他时间，猪价的波动幅度相对平和，一轮周期下来，涨幅在50%-60%左右。但自从2006年开始，随着养殖规模化的逐步展开，猪价波动幅度加剧，每次猪价的涨幅都接近100%。
四.猪价波动如何应对
广大的养猪户既要面对上游饲料成本的不确定性、环保政策持续施压、养殖成本攀升、防疫工作严峻、防控体系不健全、销售渠道被动单一、产销利润分配不合理、融资困难等多方面问题，又要应对生猪市场价格剧烈波动投机资本对行业带来的冲击，还要谨慎应对国际金融资本进入猪产业的不对称竞争优势。养猪户面对国内、国际两大市场、在激烈的市场竞争中面临巨大的考验。未来或将长期处于生猪波动幅度加剧，猪价周期不规律的新常态，发展生猪生产仍然面临巨大的压力。 如何应对猪价波动：
一是科学养猪，从根本上解决盈亏问题，农业部门推广简单实用的标准化规模养殖技术，帮助猪农选择适宜品种，构建饲养管理体系，注重环境卫生，提高科技含量，降低生产成本。
二是加快推出生猪期货，目前，上游饲料玉米、豆粕期货早已上市，能帮助企业较好的控制上游饲料成本不确定性的风险。随着养殖规模化的不断提高，猪周期延长猪价波动加剧的局面将成为新常态，在猪价波动日益加剧的未来，生猪期货的上市将有效帮助企业控制价格风险，起到稳定经营的作用。生猪养殖场持有现货多头头寸，担心未来猪肉价格下跌而导致企业亏损，可以卖出生猪期货合约进行套期保值。若现货价格下跌，则买入生猪期货合约进行平仓，虽然现货价格走低，但现货亏损获得期货盈利的对冲。此外，生猪期货上市还有利于服务生猪产业发展，提升国内产业话语权。
五.总结
我们认为在规模化养殖使得行业集中度不断加深，养殖结构不断变化，这一新常态并没有让猪肉价格出现平滑，反而让猪价周期不规律，价格波动加剧，面对波动不断加剧的猪肉价格，我们期待生猪期货能早日上市，发挥期货功能，帮助产业客户规避价格风险。
