2018猪价怎么看？前言2017年8月

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2018|出栏|生猪|母猪|周期---傻大方小编总结的关键词

前言

2017年8月，我们推出行业方法论报告——《生猪养殖产业研究框架》，从猪价判断、产业结构变迁和企业估值三方面，提出我们的分析框架。从本篇开始，我们将在上篇报告的基础上，针对以上三个部分，再次进行细化探讨与分析。

简单重申我们的猪价分析框架：

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1、供给端：

我们考察1993-至今的6轮猪价变化，发现以下几点规律：

1）长周期（跨多轮猪周期），猪价趋势性上行。

2）中周期（一轮猪价周期），猪价呈现3-4年的周期性变化规律。

3）短周期（年内猪价波动），猪价年内波动具备明显的季节性。

以上三点构成了猪价的基本周期波动特征。因为，我们对于猪价波动趋势的分析框架，也将从以上三个层面进行结构。

长期：名义成本的持续上行决定了猪价的长周期上涨的趋势。随着未来玉米等种植成本的下降以及生猪养殖效率的提升，从某个时间开始，猪价趋势有可能从上涨转为下降。

中期，受蛛网模型下农户投资决策的影响，猪价表现出3-4年的周期性变化规律。具体而言，供应量取决于能繁母猪存栏（产能）、MSY（生产效率）、出栏体重（库存）三个因素合力。能繁母猪代表产能，可以通过二元母猪价格、后备母猪存栏、胎龄结构等指标跟踪产业补栏积极性。MSY代表着生产效率。2015年以来，随着养殖技术传播以及养殖规模化的发展，MSY快速提升。出栏体重代表库存，长期出栏体重则由养殖效率所决定，中期则是受饲料成本影响，短期则主要由养殖户的猪价预期决定。

短期，供应量则由生猪出栏量及出栏体重决定。生猪出栏才是供给，而存栏不是。存栏结构将导致出栏量及供给量的变化趋势发生背离。仔猪存栏量是能够提前6个月判断生猪出栏变动趋势的先行指标。而定点屠宰企业屠宰量则是生猪出栏变化趋势的验证数据。年内，出栏体重代表了产业库存，既受季节性（高温无法压栏）影响，也会随猪价而波动（但存在一定的滞后性）。一轮库存的去化及累积，经验数据显示需要1-2个季度的时间。

进口量属于国内供应的外生变量，整体规模偏小，无法对国内猪肉价格趋势产生决定性影响，只能在短期内对行情起到助跌缓涨的作用。

2、需求端：

长期，经济快速发展，人均收入水平的提升是推动过去30年猪肉消费持续增长的主要动力。但随着人口老龄化的到来，蛋白摄入需求下降。加上消费升级对于其他肉类消费的增长，猪肉消费长期呈下降趋势。

中期，年度之间，猪肉需求相对稳定，并不是影响猪价波动的关键因素。

短期，受气温、节假日等影响，消费具有季节性。但随着经济水平的发展，消费需求的季节性越来弱。

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2. 供给端：猪价走势的核心因素

2.1. 蛛网模型下的猪周期特征

由于年度之间猪肉需求相对稳定，因此，供给的波动是其价格波动的主要原因。在以分散化养殖为核心的产业结构下，农户的行为具备显著的一致性。农户根据当期的价格来安排下一期的生产。当t期价格上涨，则增加产能，这意味着t+1期供给增加，价格下降。价格下降使得农户减少养殖量，t+2期供给下降，价格回升。这种典型蛛网模型下的结果就是供求关系的持续周期性波动。

由于农户的养殖投入规模小，进入与退出较为方便，因此，猪价波动周期的长短由母猪的生产周期决定。一般而言，母猪出生育肥4个月成后备+后备母猪育肥4个月成能繁配种+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。这也就是所谓猪周期3年一轮的根源。

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从1993年至今的猪价走势来看，在过去6轮完整周期下，猪价波动有以下几个特点：

1、长周期，猪价趋势性上行。也就是说，每轮猪价波峰波谷的价格，都是逐级往上提升的。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、饲料等成本名义价格的变化，决定了猪价的长期趋势。过去20年名义成本价格的持续上升，推动了猪价的趋势性上行。

2、中周期，猪价呈现3-4年的周期性变化规律。这主要是由散户为主的养殖结构以及生猪的生长周期所决定。这也意味着，随着养殖结构的变化，周期性规律也将发生变化。

3、短周期，猪价年内波动具备明显的季节性。这主要是由供应及需求的季节性波动导致的。但季节性只能延缓或者加速周期，并不能改变周期趋势。

基于猪价的波动特点，如何判断猪价走势呢？

2.2. 长期：主导规模养殖场的现金流成本决定猪价底部区间

从成本拆分来看，饲料是养殖最主要的生产成本，占完全成本的的50%-70%。而玉米和豆粕则是最主要的饲料原材料，占比分别达到30%、10%左右。因此，玉米及豆粕价格对于成本变化的影响极为明显。

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从成本结构来看，推动过去20年国内养殖成本持续上行的动力主要来自于玉米、豆粕等粮食价格的上涨以及人力成本的提升。而这种上涨主要是由于国内经济的快速发展所致。在可预见的5-10年内，这种趋势还不会彻底扭转。

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目前，与国外相比，国内生猪养殖成本整体偏高。根据英国猪业协会数据， 2016年，欧美国家的养殖成本平均在1.25英镑/公斤（以年度平均汇率换算，约为10.5元/公斤），远低于国内约13元/公斤的成本。

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与欧美，尤其是美国相比，成本差异的来源，从绝对额看，主要是饲料成本。从相对比例看，差异主要来自于劳动力及可变成本两项。反应出来的是国内种植业生产效率以及生猪养殖管理效率与国外的差距。

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从另一个侧面来说，差距意味着生产效率提升的潜力，即生猪养殖成本是有望进一步下降的。若以一个更长期的视角来考量的话，随着技术进步对生产效率的推动，全球玉米、大豆价格在过去50年里是持续下行的。国内种植规模化发展才刚刚启动。我们认为，随着未来10年人口结构的改变以及土地改革的加快，种植规模将被迫快速推进，由此带来的国内粮食作物种植成本的下行将推动养殖成本的下降。而规模化企业之间在生存压力下的竞争，将进一步推动养殖效率的提升。也就是说，猪价过去20年的持续上涨趋势，在未来的某个时间，将随着国内种植规模化的进步而逐渐扭转为趋势下行。

分析养殖成本的意义在于为判断价格绝对底部区间提供参照。

在一个以成本控制能力为核心竞争力的产业格局里，产品价格的底部并不是由行业平均成本决定的，而是由养殖主体规模的现金流成本决定。当产业中主体规模的企业都无法覆盖其现金流成本，那么行业大规模去产能已成必然，价格底部就将出现。

因此，从养殖成本分析可以引申出两个重要参照价值：

1、既然成本决定了长期价格走势，那么，若两轮周期中养殖成本显著下降，那么猪价底部的再次到来是有可能破了前低。例如，若当前饲料成本持续保持低位至明后年，则新一轮猪价周期的低点是很可能低于2014年10.52元/公斤的月度均价。

2、当生产效率最高的企业都已经面临或者接近亏损，那么意味着行业价格已经离拐点不远了。如2014年的国内糖价、2015年国际糖价。而牧原股份做为现在投资者分析生猪养殖上市公司的一个经营标杆，其成本其实可以用来辅助判断价格绝对底部。在这轮猪周期启动之前，2014年Q2、2015年Q1，猪价跌穿牧原成本线，季度业绩开始出现亏损，而也就是在这个时候，猪价迎来了反转。2014年Q1、Q2连续两个季度的亏损，砸出了这轮猪价的绝对低位。2015年Q1的亏损，则预示着这轮猪周期的启动。必须强调的是，龙头企业出现亏损，对产业价格见底有重要标示意义，但并不意味着只有龙头企业亏损价格才能见底。

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这背后其实就是成本趋势决定长期价格趋势。成本在长期趋势中的持续上升，也抬高了产品价格的绝对底部，使得每一轮猪价下跌的成本支撑位在逐步抬高。但每一猪价的上涨幅度，则依赖于当时的产业供需格局，而提前预判则更多的只能靠经验数据做出判断。

2.3. 中期：出栏量×出栏体重+进口量

如前所述，农产品需求相对稳定，因此价格周期的分析核心在于供给端。判断猪价趋势也如此。从终端消费来看，猪肉才是最终消费品，因此，生猪供应量的变化受两个因素制约——出栏量以及出栏体重。进口量占国内猪肉消费的比例过小，一般只对短期行情推波助澜的作用，并不能绝对中长期价格趋势。

2.3.1. 能繁母猪：产能增长缓慢

能繁母猪存栏代表着产能，MSY代表着生产效率，两者分析缺一不可。当前市场唯一具备权威性的数据是农业部每个月公布的能繁母猪存栏。根据农业部数据，国内能繁母猪存栏规模从2012年10月以来持续下降，至2018年3月方才止跌。

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除了农业部的数据以外，还可以通过饲料工业协会的母猪料产量来交叉验证母猪存栏水平。饲料工业协会从2017年开始披露母猪料产量增速。2017年一季度，母猪料销量保持较快增速，但整体呈回落趋势。2-3季度同比增速有所回升，但是从四季度开始，母猪料产量呈现同比下降趋势。显示出能繁母猪存栏在2017年一季度持续高位，二三季度持平，四季度有所回落的态势。根据母猪存栏对于生猪供应量的提前预示作用，可以判断至少2018年下半年，生猪供应量大概率将大幅低于上半年。

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农业部的能繁母猪存栏取自400个县监测点，而饲料工业协会的数据取自180家饲料厂，代表全国10%的产能。因此，从样本取样的偏差上来考虑，农业部数据有可能对能繁母猪存栏存在低估，而饲料工业协会的数据则有可能对波动幅度存在高估。因此，我们认为，实际情况可能在这两者之间。

由于本轮周期中，猪价的下跌并未从能繁母猪存栏数据上得到证明，行业内普遍对农业部数据存在质疑。因此，为了使监测数据更准确地反应实际生产变化，考虑到近两年环保拆迁与规模场扩张等因素对监测样本的影响，样本方案从2018年3月份开始优化完善，并对历史数据进行追溯调整。调整之后，2018年3月，生猪存栏及能繁母猪存栏双双实现环比回升。生猪存栏环比增长1.4%，能繁母猪存栏环比增长0.1%，同比下降0.8%。

能繁母猪存栏的变化，是后备转能繁（增量）以及母猪淘汰（减量）的净差额。因此，对能繁母猪存栏可以通过考察后备母猪的补栏规模以及能繁母猪的淘汰大致做出方向性判断。

考察行业内养殖场（户）补栏积极性，有几个核心观测指标：

1、二元母猪价格及重量：这是考察养殖户母猪补栏积极性的同步指标。很好理解，当二元母猪价格持续上涨时，一定是补栏积极性快速提高的时候。更细致一点的，还可以多留意二元母猪的销售重量。一般销售标准的是60公斤母猪，但行业高度景气或极度低迷时，即使价格不变，但母猪体重会有很明显的减少或增加。当新一轮母猪补栏进程启动时，一般是价格上涨的同时伴随着母猪销售体重下降。

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从目前数据来看，2015年下半年至2016年上半年，养殖场（户）在持续补栏能繁母猪。随着2016年6月猪价见顶，以及畜禽养殖环保督查，使得养殖场（户）对补栏趋向于谨慎，二元能繁母猪价格随之回落。

2、后备母猪存栏规模：这是判断母猪补栏积极性的先行指标。能繁母猪的存栏周期一般3-4年。上市公司正常按3年折旧来计算。也就是说，每年就将有25%-30%的能繁母猪要被自然淘汰。因此，一个维持稳定生产的母猪结构里，后备母猪存栏数应该是能繁母猪存栏的25%-30%。后备母猪存栏数低于正常比例，则意味着后续生产能力的萎缩。通常来讲，一般都是发生在猪价长期低迷，养殖场（户）对后市缺乏信心之时。

3、胎龄结构：按每年2-2.2胎来算，能繁母猪一般胎龄为6-8胎。当行情低迷、对后市预期悲观之时，养殖场（户）的会优先淘汰高胎龄母猪，使得母猪群胎龄结构普遍偏低。

正常情况下，养殖场（户）对母猪淘汰节奏受行情的影响。淘汰节奏可以通过淘汰母猪价格进行跟踪。

2.3.2. MSY：规模化推动MSY快速提升

MSY，即一头能繁母猪一年能够提供的出栏生猪数量，代表着母猪的生产效率。按照4个月怀孕期+6个月育肥期，能繁母猪存栏影响到的是10个月之后的生猪供应量，我们以此计算MSY。即2017年MSY=2017年生猪出栏量÷（2016年3月-2017年2月平均能繁母猪存栏）。在以散养户占绝对优势年代，国内MSY基本稳定，保持在13.5-14.5之间。2015年开始，随着养殖技术的传播以及养殖规模化的快速发展，依赖于种猪基因、养殖管理精细度、疫病防控等多方面的改进，国内MSY进入快速提升阶段。到2017年，MSY已经提高到18.54！这也与我们这几年的跟踪情况基本吻合。以上是公司为例，2011年上市公司PSY普遍在20上下。到2016年，则普遍在23-26。从一个侧面反映出过去几年中产业生产效率的大幅提高。

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上一轮猪价景气周期中，由于MSY基本稳定，因此投资者建立了以能繁母猪存栏变化趋势为核心的长期猪价分析框架。2015年以来，MSY的快速提升让这一传统分析框架面临调整的需求。例如，2017年，MSY达到18.54，同比提高4.71%。对应期（2016年3月-2017年2月）能繁母猪存栏同比从3804万头下降到3715万头，降幅2.35%。生猪出栏规模变化率=（1-2.35%）×（1+4.71%）-1=2.25 %。也就是说，虽然2017年对应的能繁母猪存栏持续下降，但实际上生猪出栏量却是同比增加了2.25%。

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总之，2015年以来，MSY的提升，很大程度上弥补了能繁母猪存栏下降对于生猪出栏规模的负面影响。

2016年，欧盟地区平均PSY 27.53头，MSY 26.68头；美国PSY为25.68头，MSY为24.63头。其中，受品种特点影响，法丹系国家的PSY要显著高于英美系的PSY。我们认为，与国外相比，2017年国内仅18.54的MSY，从长期看，还有进一步提升的空间。

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2.3.3. 出栏体重：养殖成本是核心驱动力

出栏体重主要是取决于养殖成本。长周期中，出栏体重主要依赖于养殖效率的提升。随着养殖技术的进步，增重成本趋势性下行，出栏体重则随之趋势性增加。2016年，欧美国家生猪平均屠宰体重约为124公斤，头均胴体肉产量约92公斤。而根据大商所制定的最新生猪期货交割规则，交割体重在100-120公斤。

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中周期中，出栏体重主要受饲料成本的影响。随着生猪体重的增加，料肉比上升，增重成本在提升。因此，存在一个成本收益最优的出栏体重。饲料成本趋势性下降使得生猪增重成本下降，则养殖出栏体重将出现系统性的上升。如前文所述，随着2015年开始玉米收储政策的转变，玉米价格的下降使得饲料成本大幅降低。受此影响，2016年以来，出栏生猪体重出现了系统性的提升。

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出栏体重目前缺乏官方权威数据，不同数据源，其出栏体重差异较大。出于数据可获得性与持续性的考虑，我们仍以生猪预警网的数据为参照。可以发现，随着2016年玉米价格的大幅下降，生猪出栏均重从112.04公斤提高到115.41公斤，同比增幅3.01%。2017年上半年，出栏体重进一步提升1.17%。

2.4. 短期：出栏规模×出栏体重+进口量

2.4.1. 出栏规模：先行指标仔猪存栏

仔猪育肥6个月后将成为生猪出栏，因此，仔猪存栏规模是6个月后的生猪供应量的先行指标。利用仔猪存栏的变化趋势，就可以提前对生猪供应变化做出判断，这是判断短周期内猪价走势的重要指标。

在料肉比未获得根本性突破的之前，饲料销量是存栏规模的同步指标。因此，我们用仔猪料销量来代替仔猪存栏。而饲料工业协会从2017年开始披露每月的仔猪料销量增速。出于数据连贯性的考虑，我们暂时还是使用生猪预警网的样本仔猪料销量。

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需要着重强调的是，生猪出栏才是供给，存栏不是供给！受存栏结构的影响，有时候也会出现存栏下降，但出栏却上升的现象。例如，根据仔猪存栏数据来看，2016年7月-11月开始，仔猪存栏量环比提高。这就意味着从2017年1月-6月起，生猪供应量是在逐渐增加的。而同期农业部国内生猪存栏数量却是环比下降的。总之，出栏量才代表短期供给，不是存栏。以存栏代替出栏，将很容易造成对行业供求格局的误判。

对于出栏变化趋势，除了先行指标仔猪存栏外，还可以从商务部每月公布的定点屠宰企业屠宰量以及饲料工业协会的仔猪料销量中得到验证。

同时，仔猪存栏具备一定的季节性。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。

2.4.2. 出栏体重：猪价预期决定出栏节奏

出栏体重是短期供给的调节项，隐藏含义是生猪的库存规模。养殖户对于后续价格的预期驱动力库存积累及消化。出栏体重的持续攀升，则意味着产业对于猪价涨价预期在强化。

与出栏体重相呼应的另一个指标则是中大猪存栏规模，这代表将在未来1-2个月内出栏的生猪比例。中大猪占比高，则意味着库存高，短期内供给压力大。而中大猪占比快速下降，则意味着市场正在进行一轮存货去化。

从历史数据来看，每一轮出栏体重的变化调整，都将持续3-6个月。

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此外，出栏体重也具备一定的季节性特征。例如，当温度超过33度时，生猪容易出现应激反应，导致死亡率上升。因此，在夏季高温到来之前，出栏体重一般都会出现季节性的下降。

2.5. 进口量：规模小，影响弱

猪肉进口是国内猪肉供应量的外生变量。由于国内生猪养殖成本高于国外，因此，猪肉进口规模整体呈上升趋势。2009年，国内猪肉进口仅13.5万吨，到2016年高峰期已达162.02万吨。

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从进口来源看，2017年，西班牙、德国、加拿大、美国是国内主要的猪肉进口国，分别为23.75万吨、21.18万吨、16.67万吨、16.57万吨。

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短期内，猪肉进口规模是受国内猪价影响。国内猪价高，内外价差扩大，进口规模扩大。国内猪价的回落，内外价差缩小，猪肉进口规模就将随之回落。

但从长期角度看，受制于国内种植业的资源禀赋，国内生猪养殖的成本大概率依旧将高于国外。内外价差使得进口猪肉将始终保持一定规模。由于全世界的肉类消费都是以鲜肉消费为主，进口肉类基本以冻肉为主，因此，国内自产猪肉将始终是猪肉供应的主流。

近年来，由于猪肉进口规模的快速扩大，产业中时常有将猪价下跌归咎于进口猪肉的声音。但从实际情况看，2017年，国内猪肉消费量达到5340万吨，而进口猪肉仅121.68万吨，占国内需求量的2.28%，影响微乎其微。因此，进口猪肉是无法对国内猪肉价格趋势产生决定性影响，只能在短期内对行情起到助跌缓涨的作用。

3. 需求端：猪价判断的辅助坐标

改革开放以来，国内猪肉消费量快速增加，从1980年的1134万吨增加到2017年的5340万吨，年复合增速4.16%。但是，猪肉需求增速在逐步放缓。以2000年为界，1980-2000年，猪肉需求年复合增速达到6.51%。2000-2017年，年复合增速仅1.67%。

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结构上，猪肉是国内肉类消费的主要品种。1980年，猪肉消费占到国内肉类消费的94.08%。但随着国内消费水平的提高，其他肉类消费量也在逐年提高，猪肉在国内肉类消费中所占的比例逐步下降。到2017年，猪肉消费在国内肉类消费总量的占比仅为63.34%。

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从长期角度考察，与消费升级同样的另一不可逆影响因素在于国内的人口老龄化。由于老年人对于蛋白、油脂的摄入需求是远低于青壮年，因此，随着未来十年人口老龄化的加速，国内猪肉消费需求增速将进一步放缓，甚至有可能进入负增长。长期需求增长的放缓，意味着国内生猪养殖行业将从总量增长阶段逐步过渡到结构增长阶段，具体表现为进入养殖规模化快速提升阶段。对于猪价走势而言，将加速猪价长周期拐点的到来。

在中期，年度之间，猪肉消费量的整体变动幅度并不大。因此，在我们的中期猪价分析框架中，排除了需求的影响。

在短期，过去10年，年内生猪价格存在明显的季节性。除了猪价见顶的08/16年以外，具体而言，每年4-5月份猪价见底，然后持续上涨至9月份，10-11月份回落，到12月-次年2月回升。

造成这种情况，除了我们之前所说的供给量季节性（仔猪存栏&出栏体重）以外，年内猪肉消费的季节性特征也是主要原因之一。一般来说，节假日将带来的消费需求增加。但是，随着消费水平的提升，节假日消费需求对于猪肉消费的拉动能力越来越弱。目前，除了年底春节的消费旺季以外，其他节假日的影响几乎可以忽略不计。甚至可以进一步判定，猪价的季节性波动，最主要的驱动因素是供给端的季节性波动。

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4. 2018猪价怎么看？

基于以上的分析框架，我们怎么看待2018年生猪价格呢？

1、猪价周期性底部至少需待2019年下半年甚至2020年，2018年仅是下跌中继。

由于2016年以来饲料等玉米成本价格持续下降，当前养殖成本低于2014年上轮周期底部时的养殖成本，因此，预计本轮周期的底部价格要低于以往。即以全国周度均价衡量，猪价底部大概率要在9-10元/公斤区间。

本轮周期中，由于环保政策的收紧，散户大规模退出而规模化养殖场持续扩张。规模化养殖场与散户最大的差异就在于其沉没成本高，融资能力强。因此，本轮周期中的产能去化时间大概率要超过上一轮周期。而上轮周期，猪价从绝对高点到绝对低点经历了31个月时间，而高点到猪周期的正式启动，则经历了42个月时间。而本轮猪价高点出现在2016年5月份。

当规模化快速发展之际，行业的下行周期长短将更多的由养殖企业的现金流决定。从行业现金流情况来看，2015年下半年养殖场处于修复资产负债表阶段，盈利主要用于弥补此前的亏损。2016年行业进入修养生息的资本累积阶段。从上市公司的报表来看，最好的一批企业从2016年4季度开始进行扩产。按照1年土建，10个月生猪出栏来计算，17年属于固定资产建设，18年四季度开始有最早一批生猪出栏，19-20年将是此前16-17年扩产产能投放的年份。

而从年度猪价走势来看，按社会平均养殖成本13元/公斤计算，16年全行业平均盈利约500元/头，17年全行业平均盈利约200元/头。因此，在最乐观的情况下，假如：

1）2016年养殖场扩产30%，按头均出栏1500元的固定资产投资额计算，则2016年盈利基本全部用于扩大再生产。

2）2018年生猪均价是当前最悲观预期的11元/公斤，即18年头均亏损约200元/头，则2018年的亏损耗尽2017年盈利。

则2019年起，养殖场将面临此前积累的利润全部消耗殆尽，进入举债经营的状态中。从资金需求上看，生猪的现金流成本（饲料+人工+兽药疫苗+杂费）约为1000元/头。按1500元/头的固定资产投资来计算养殖场融资能力。不考虑折旧和抵押率的话，养殖场举债经营的极限是头均融资1500元，可支撑最多9个月的持续亏损。若考虑折旧和抵押率，则预计其固定资产可融资的额度约为700元/头，可支撑4月的持续亏损。再考虑到短期猪价波动带来的养殖盈利与亏损的交替，因此，本轮周期低点，理论上，最早在2019年4、5月份出现，正常逻辑推演拐点将出现在2020年。但实际情况需持续跟踪养殖企业的现金流情况、补栏意愿、行业疫病防控情况等。

一个重要的辅助指标是龙头养殖企业的季度净利润。当成本控制能力最强的企业都出现亏损，这基本预示着猪价底部（至少是阶段性底部）的到来！如牧原股份2014年H1，2015年Q1的亏损，分别对应于上轮猪价的绝对底部和猪周期的启动点。

2、2018猪价怎么走？

供给的变化是决定猪价走势的核心因素。猪肉供给取决于能繁母猪（产能）、MSY（生产效率）、出栏体重（库存）三者的合力。从饲料工业协会的母猪料销量以及修改样本后的农业部数据来看，2017年能繁母猪存栏开始回升。养殖规模化将推动MSY继续提高，但是增速放缓。饲料成本上升以及对猪价的预期下降，将使得出栏体重回落。综合而言，2018年猪肉供应量将继续增加，猪价仍处于下跌周期中。

短期，从仔猪料销量来看，4月份起生猪出栏量环比下降。但从出栏均重看，超重猪还未彻底出清。当前处于库存去化的磨底过程中。目前，猪价已经跌破上一轮猪周期的低点，预计猪价短期下滑空间相对有限。随着库存的去化，猪价二三季度的反弹趋势明确。

5. 投资建议

新一轮猪周期预计将于2020年到来，而2019年大概率预期将走在基本面的前面。因此，产业新一轮趋势性投资机会预计将在2019年猪价创历史性新低之后逐步到来。

短期，投资者对猪价的预期时刻在变化，但行业供应量在2017年已经基本定型。因此，2018年生猪养殖板块存在阶段性的预期差。随着猪价进入磨底阶段，生猪养殖板块当前处于预期及盈利边际改善阶段，并无太多持续看空的理由。与禽板块逻辑相似，板块目前进入了短期利空释放，后面有猪价上涨的催化。

在猪价下行周期，成本控制力是抵抗风险的最核心竞争力。而养殖集团出栏规模的持续扩张，更是增大了其新一轮周期到来之时的盈利弹性。重点推荐养殖龙头牧原股份、温氏股份（在手资金充足，二季度黄羽鸡业务同比大幅好转），其次黑马天邦股份（3月份成本下降至11.7元/公斤，产能持续扩张）、正邦科技（成本持续下行，股价充分反映悲观预期，估值低）。

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