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【机构观点】少不了的三五斗:水灾、人民币贬值、海外粮价上涨背景下的米通胀

2016-08-04

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2016-08-04 招商固收研究团队 中粮期货研究中心

内容摘要


1、 水灾、人民币贬值、海外粮食价格显著上涨,市场是否还需要关注一下大米等粮食价格的走势,及其对于通胀的影响?毕竟粮食在CPI食品权重中占比第一

2、 水灾不等于减产、旱灾更值得关注,这才是决定全年粮食丰产与否的关键。

3、 从中国实际情况来看,大米价格受产量影响更为显著、而玉米价格受库存影响更为显著。

4、 考虑国内产量与库存、全球谷物价格、汇率与原油价格的影响,2016-2017种植周期中,以粮食(谷物)为主的农产品价格指数回升趋势明显,考虑到粮食在CPI中的权重,以及谷物对于其他农产品和整体通胀预期的影响,猪通胀之外,米通胀问题同样值得关注。


今年年初以来,国际大米(以泰国大米5%破碎为例)价格持续上涨,上次发生类似情况是在2011年,在上一轮海外大米价格上涨过程中,国内大米等粮食价格也出现了显著上涨。


水灾、人民币贬值、海外粮食价格显著上涨,市场是否还需要关注一下大米等粮食价格的走势,及其对于通胀的影响?毕竟粮食在CPI食品权重中占比第一。

本文试图以粮食(谷物)为例,明确自然灾害的影响,同时进一步分析粮食价格的运行规律和当前通胀形势。

水灾不等于减产、水旱连灾最需要警惕

我国主要自然灾害包括:

洪涝、风雹、地质灾害、地震、低温冷冻、旱灾、雪灾和森林火灾等。

自然灾害直接影响粮食产量丰产和歉收,但是需要注意,关键影响在于成灾面积的变化。

从成灾面积观察,不同类型自然灾害对于农作物的影响并不相同,影响最大的是水灾和旱灾。旱灾对粮食产量的影响要大于水灾的影响。

水旱灾害对粮食产量的影响却不尽相同。从历史数据来看,旱灾对粮食产量的影响要大于水灾的影响。从1979年到2011年,水灾较重而旱灾较轻的年份中,粮食产量并不一定表现为减产,特别是1998年全国长江、松花江等主要大江大河全流域洪水的情况下,粮食反而是增产丰收的;而1997年和2000年、2007年等水灾较轻、旱灾严重的年份,粮食产量则出现了大幅度的减产。特别需要注意的是水旱灾害叠加的年份,如1980年、1994年和2003年,粮食产量受自然灾害的影响最大。


从粮食品种结构也能够看出灾害影响的不同。

按受水灾的影响程度来分,小麦最为明显,水稻次之,玉米较不显著;受旱灾的影响程度分,玉米最为明显,水稻次之,小麦较不显著。

究其原因主要在于两个方面:

首先,水灾的影响一般呈线状分布,主要集中于江河流经的地域,而旱灾的影响呈片状分布,影响面积较水灾要广。根据历史统计,水灾重灾区主要集中在海河、淮河、长江中下游和浙江平原(图中紫色和红色显示),水灾实际覆盖面积要远小于图中所示面积,主要是河流流经流域,成线状或者带状分布。而旱灾严重区和较重区(图中褐色和红色显示)涉及华北大部、东北局部和华中局部,呈面状分布,总面积要远大于与水灾影响面积。这一点在粮食主产区整体北移的背景下尤为突出。


其次,从灾后补救来看,旱灾往往较难采取有效措施进行补救。水灾发生在夏粮收获和秋粮初栽的季节,往往可以通过补种秋粮(如晚稻)的方法弥补水灾的减产损失。而旱灾的影响时间较广,春季旱灾会影响夏粮的收成,而夏秋季节的旱灾则会导致秋粮减产,并且在发生较为严重的旱灾后,很难采取有效的措施进行弥补。

从经验来看,因旱灾而造成玉米减产的年份全年粮食产量就很有可能减产。这从一个侧面反映了旱灾的影响程度。在我国粮食按照收获季节分为夏粮和秋粮,其中夏粮约占粮食总产量的23%左右,其余主要为秋粮。而夏粮的90%由小麦构成,秋粮的主要构成来源是水稻和玉米。2000年开始玉米产量全面超越小麦,2013年开始,玉米产量更是超越水稻成为我国第一大粮食品种。

还有一个规律需要注意:水旱灾害叠加所造成的成灾面积超过2500万公顷或者旱灾成灾面积大于1500万公顷的情况下,该年份的粮食产量出现大幅减产的概率较高。1999年-2003年,水旱灾害叠加并且连续,这一期间粮食连年减产,从1998年5.1亿吨降至2003年的4.3亿吨,低于1991年大水灾时的粮产水平。


因此,我们对于灾害的关注,应该更多的集中于水旱叠加的影响,特别是下半年的旱灾情况,这才是决定全年粮食丰产与否的关键。

近日,民政部、国家减灾委办公室公布了2016年上半年我国自然灾害基本情况:受洪涝灾害影响受灾面积为263.7万公顷,旱灾影响有限。内蒙古、华北、黄淮和西北的部分地区相继遭受春夏旱,因后期降雨及时,旱灾造成的损失较近年同期明显偏轻,农作物受灾、绝收面积仅为2011年以来同期均值的1成左右。

从目前情况看,还无法完全判断自然灾害的影响,仅从上半年水旱灾情况看,对粮食产量的影响可能相对有限。


   产量、库存与粮食价格运行规律


前文以粮食(谷物)为例分析了自然灾害对于产量的影响,下文进一步分析产量与价格的关系。

从全球范围来看,全球谷物产量和价格的总体走势如下。谷物产量与价格有一定的相关性,但同时相关性并非十分显著。

怎么看待这一问题?

我们先从传统意义上农产品价格蛛网模型入手进行分析:

首先,谷物的总体消费需求相对产量稳定。


小麦、水稻等谷物的需求主要来自三个方面:直接食用、饲料用和工业用。虽然食用以外的用途占比不断提升,目前达到44%,但是谷物消费的总体增速变化相对产量而言要显得更为平坦,波动率更低。

其次,在粮食总体需求相对稳定的情况下,产量会影响粮食价格的波动。

给定上期的粮食价格为均衡价格,当期农户按照均衡价格安排种植,如果当期粮食获得丰收,产量高于去年同期,这时由于市场需求相对稳定,丰产的粮食会对农户造成价格下行压力,从而导致丰产农户不增收的情况。农户在这一情况下,往往会采取在下一期减少粮食种植的生产决策,当这一行为成为普遍行为时,下一期的粮食产量就会有所下降,这就导致在下一期粮食的供需发生变化,从而导致下一期粮食价格上升。而粮食价格上升会导致农户在接下来的种植决策中增加粮食的种植。这样就形成了粮食价格和产量偏离均衡的摇摆,就像蛛网一样。这就是经典的蛛网模型。

一定程度上,粮食的丰产和歉收会影响粮食价格的波动,恰如图10所示,虽然相关性较弱,但是产量对于价格仍然有一定的影响。

第三,适应性预期是蛛网模型的核心假设。

粮食是一种特殊的商品,存在较强的季节性和周期性,同时还受制于诸多自然条件的制约。由于产量无法实现适时调整,生产周期轮替的时候就会出现超调。

而超调的核心在于人们预期的变化。

按照蛛网模型,农户对于下一季农业生产的规划,往往建立在上一季价格的基础上,这是适应性预期的影响。随着规模化种植和物流体系的建立,农户和中间商在生产经营决策时,调整生产计划的同时也会变动库存策略。因为有库存的影响,预期就会放大或者改变产量的影响,所以反映实际供需和预期变化的直接表现是库存波动。而投机性存货需求的存在进一步放大粮食价格的波动幅度。

近年来,随着市场化的深入,一些农产品已经成为大宗商品交易的对象,对粮食等农产品金融投机交易需求越来越明显。粮食等农产品金融投机交易需求的出现将会在供给层面技术冲击的基础上更大幅度的放大预期的影响。

回到国内,看一下国内粮食产量、库存和价格的总体走势。

观察可知,产量、库存和价格的相关性并不显著。原因之一,可能是因为国内粮食库存数据与粮食价格的统计口径问题,我们直接引用的是美国农业部所提供的中国谷物库存数据,该数据与国内粮食的统计口径可能存在偏差。

为了更好观察国内粮食产量、库存和价格的关系,我们选取中国最有代表性粮食品种——大米进行分析:

从结果可知,国内大米价格与产量的相关性相对较高,与库存之间的相关性仍然较弱。

我们再来看目前已经是第一大粮食品种的玉米

玉米价格与产量、库存对比观察,库存的影响较产量影响要更为显著。


为什么在全球数据中谷物库存与价格的显著关系在国内基本没有体现?

主要有三大原因:

第一,中国的粮食结构中,大米占比远高于全球。


第二,因为政府的政策性拍卖和收储制度。该制度有效稳定粮食供应安全,同时有助于稳定农户生产积极性和预期管理,一定程度上也改变了库存结果。

第三,与中国谷物的需求结构有关。从FSI(饲料、种子和工业)占比可知,中国与全球的走势是严重背离的。

一般而言:谷物消费中FSI(饲料、种子和工业)占比较低,意味着主动性工业或者物流库存需求相对较弱。


所以从中国实际情况来看,大米价格受产量影响更为显著、而玉米价格受库存影响更为显著。

综合考虑大米和玉米在我国粮食品种结构中的相对变化,在分析粮食价格变化时,需要兼顾产量和库存的变动。

   从粮食价格看通胀形势

剩下的就是通胀问题了。

根据前文分析,国内粮食(谷物)主要是玉米和水稻,所以关键在于分析大米和玉米价格走势。

从国内出发,因为大米看产量、玉米看库存,根据美国农业部对于中国大米产量和玉米库存的分析,2016-2017年大米产量同比增速将从0.8%下滑到0.5%,玉米库存同比增速将从23.5%下滑到10.1%,据此外推,大米和玉米均有可能出现价格同比走高的情况。

上述分析中,我们是否有什么遗漏呢?

一是进口,二是汇率,三是石油。

市场需要注意,近年来,我国大米进口占比不断上升,在自给率较高的背景下,大米进口的增加,预示着全球谷物价格对国内影响将更加显著。

从全球角度,因为谷物价格看库存,我们就需要分析和预测库存的变化。

这方面从权威角度可以参考美国农业部和联合国粮农组织的分析结果。根据美国农业部的预测,2016年和2017年全球谷物库存同比增速为2.9%和1.6%,显著低于2015年11.0%的同比增速。而如果根据联合国粮农组织的分析和预测,2015年是近三年来库存水平最高的年份,2016和2017年全球谷物库存将出现绝对量连续减少的情况。

根据上述分析,2016-2017年谷物价格的同比指数可能会回升。

一旦考虑进口的影响,就需要注意汇率因素,在人民币贬值的背景下,可能带来额外的价格上涨压力,毕竟年初以来我们对泰铢已贬值5.5%。

而全球范围内的谷物价格,还不能忽视原油的影响,无论是石油农业还是农产品工业化等,原油价格越来越显著的影响谷物的价格。

按照目前油价趋势外推,原油价格同比大概率会回升,在库存压力逐渐显现的同时可能加大谷物价格的回升压力。

综上,考虑国内产量与库存、全球谷物价格、汇率与原油价格的影响,2016-2017种植周期中,以粮食(谷物)为主的农产品价格指数回升趋势明显,考虑到粮食在CPI中的权重,以及谷物对于其他农产品和整体通胀预期的影响,猪通胀之外,米通胀问题同样值得关注。





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