“肉又涨价了！”这是家庭主妇们听了头疼的话，肉价连着千家万户，关系民生。长期以来，我国生猪产业深受猪周期困扰。
如今，猪周期有望求解。4月24日，证监会宣布，批准生猪期货上市交易。
专家表示，受非洲猪瘟和新冠病毒疫情影响，现阶段生猪现货市场情况复杂、价格波动剧烈，生猪期货上市初期，期货价格受现货影响可能会出现较大幅度波动，期货风险管理功能将随着市场的稳定运行逐步发挥。
我国是全球第一大生猪生产国及猪肉消费国，生猪出栏量及猪肉消费量占全球的比重均在50%以上。
2019年，我国生猪出栏逾5.4亿头，猪肉产量逾4200万吨，由于近期价格上涨，市场规模已由正常年份的近万亿元上升为近2万亿元。
“相对效率曲线”效应的逻辑探讨
生猪产业是否存在规模经济效应？
首先，实践是检验真理的唯一标准，从实证的产业数据来看，USDA 和 EUROPEAN COMMISSION 的研究和统计数据均表明，在美国和欧盟国家(丹麦、德国、意大利、波兰、西班牙等)生猪产业规模化的过程中，存在规模经济效应。
其次，从定性和推理的角度：
(1)从历史的维度来看，社会要发展，产业要升级。
市场份额从低效率部门流向高效率部门是产业发展的一般规律，如果生猪产业是规模不经济的，规模大反而效率低，那么全球多个生猪主产国出现的生猪产业快速规模化进程便是与社会历史发展潮流相背而行，是不应该出现的;
(2)从逻辑倒推的角度，全球多个生猪主产国均经历了或经历着快速的规模化进程，行业存栏份额不断往头部企业集中，与此同时行业整体生产效率在持续提高。
再次，如何去理解生猪产业的规模经济效应？华金证券分析师认为应该从养殖整体体系的视角和产业历史发展的视角去看待生猪产业的规模经济效应。
(1)在农业领域，由于农户在固定资产折旧摊销和劳动力成本核算优势，就养殖和种植的单个环节(例如生猪育肥)而言，同样生产效率情况下，估计很多工厂化规模企业的成本都拼不过农户，因为规模化需要较大的固定资产投入(栏舍、投喂设备、环保设备等等)和雇佣工人工资成本核算。
(2)如果单纯聚焦在生猪育肥单个环节，我们是无法理解规模化效应的。
就单个育肥环节而言农户确实有优势，要不然也不会有“公司+农户”模式的全球普及。
(3)进入到生猪产业规模化的成熟稳定期后，可能会出现规模不经济现象。
从产业比较的视角去理解生猪产业、乃至大农业的规模经济效应
上面提到，农户在固定资产折旧摊销和劳动力成本核算等方面均具有优势。
对于生猪产业，乃至整个农业，是否具有规模经济效应，往往是由种养殖对象的生物属性决定。
生猪产业在规模化过程中可以呈现出规模经济效应，更多是在于其生物属性本身。
从产业横向比较的角度，华金证券分析师认为生猪产业的规模化效应要明显优于蛋鸡产业和肉牛产业。
总体而言，农产品的产品同质性强，一般很难实施价格差异化策略和溢价，即使可行也只是局部小众市场，难以做大，甚至难以覆盖高成本
为什么会有“相对效率曲线”效应？
正如前面所述，生猪产业规模化过程中“相对效率曲线”效应产生的产业背景是：产业内经营实体存在生产效率的结构性差异，产业存在规模经济效应，存栏结构的迁徙(即市场份额从产业中部尾部逐渐往头部集中)
华金证券分析师以下通过公式来推导：
行业平均生产效率=头部养殖场生产效率×头部市场份额+中部养殖场生产效率×中部市场份额+尾部养殖场生产效率×尾部市场份额。(其中，头部效率>中部效率>尾部效率)
华金证券分析师认为，生猪产业规模化过程中的“相对效率曲线”效应深层次的本质是：产业内部的效率差驱动市场份额从低效率群体流向高效率群体。
“相对效率曲线”中“领先效率曲线”的选取标准和维度
各个国家和地区的产业规模、产业环境和资源禀赋是有差别的，行业领先效率曲线的领先群体可以根据自身产业的实际情况进行选择。华金证券分析师在这里提供的是一种产业分析方法和思维模式。
在上述的分析中，华金证券分析师看到在美国生猪产业的分析部分，领先效率曲线选取的是存栏生猪5000头以上的养殖场平均效率曲线。
而在英国生猪产业的分析部分，领先效率曲线选取的是存栏母猪500头以上的养殖场平均效率曲线。
根据美国生猪行业历史平均的“出栏量/存栏量”比率，生猪存栏 5000头相当于接近1 万头出栏，对应美国生猪行业年出栏生猪在1.1-1.2 亿头。
而英国存栏母猪500头约相当1 万头出栏，对应英国生猪行业年出栏生猪约0.1 亿头。
在美国规模化的成熟稳定阶段，存栏5000头(接近出栏1 万头)以上养殖场的整体市场份额超过80%。
在英国规模化的成熟稳定阶段，存栏母猪500头(约当于出栏1 万头)以上养殖场的整体市场份额超过60%，最高时期超过70%。
截止2018 年，丹麦年屠宰和活体出口的生猪总量0.33 亿头，存栏5000头(根据丹麦平均“出栏量/存栏量”比率，相当于出栏 1 万头以上)以上养殖场的整体市场份额约为70%。
从上述几个不同国家的产业实证数据来看，以出栏量1 万头以上养殖场群体的加权平均效率曲线作为行业领先效率曲线不仅适用于生猪总出栏千万头级别的国家和地区，还适用于生猪出栏亿头级别的国家和地区，可以作为选取标准的参考。
此外，上述几个国家在规模化的后期，出栏万头以上养殖场的市场份额陆续突破60%，处于60%-80%多之间，这也可以作为判断一个生猪出栏头数千万级到亿级的国家和地区是否达到规模化成熟稳定阶段的参考指标之一。
“相对效率曲线”效应可以较好地解释：为何非洲猪瘟期间我国生猪产业会出现加速整合？
非洲疫情考验着生猪养殖行业的疫病防控能力，防控得不好，病死率高，生产效率就低，单位养殖成本也随着大幅提升。
在这波疫情中，虽然头部企业也受冲击，但是防控措施不到位的中小养殖场受到冲击更大。
最终结果是非洲猪瘟疫情都降低了整个行业(包括头部企业和中小场)的生产效率，但是中小养殖场的下降幅度要明显大于头部企业。
生猪企业在发展中如何理解和运用“相对效率曲线”效应
对于单个生猪养殖企业而言，例如担当行业整合者的头部养殖企业，其自身效率与行业平均效率可以通过以下公式联系起来：行业平均生产效率=自身的生产效率×自身市场份额+头部养殖场效率×头部市场份额+中部养殖场效率×中部市场份额+尾部养殖场效率×尾部市场份额。
从这个公式中，对于单个生猪养殖企业来说：
生猪这个大宗农产品的产品属性是：刚需，产品同质性强，价格周期波动剧烈，周期盈亏。
由于在规模化过程中，随着市场份额不断往头部集中，行业平均效率曲线会持续提升，头部企业时刻处于被追赶的地位。
头部企业在领跑的过程中，持续决定自身效率曲线与行业平均效率曲线之间距离的因素是：自身效率的提升速度、其他企业和养殖户效率的提升速度、市场份额往头部集中的速度。
第一个因素取决于单个企业自身，第二和第三个因素则取决于外部因素。
生猪养殖企业要有相对效率思维，相对效率的比较对象不是某群体的散养户，也不是某几家企业，而是行业平均效率。
投资建议
虽然每个国家和地区有着自身独特的资源禀赋和产业背景，但是殊途同归，产业深层次的运行规律是基本相似的。
非洲猪瘟疫情、生猪养殖鼓励政策和未来的非洲猪瘟疫苗等只是我国生猪产业规模化进程的一个小插曲，改变了“相对效应曲线”的水平位置和规模化进程中局部时段的速度。
参考全球生猪产业的历史发展规律，华金证券分析师认为我国生猪产业在“相对效应曲线”效应的驱动下，将持续推进类似于海外的加速规模化进程，行业整合的方向不会改变，步伐不会停歇。
我国生猪养殖行业拥有万亿级的市场，是全球最大的市场，行业格局呈现出大行业、小公司的特征，是值得资本市场去长期关注的产业。
在这一轮规模化整合大潮中，从产业长期发展的角度，温氏股份、牧原股份、新希望、唐人神、海大集团、正邦科技、天康生物、大北农、傲农生物、天邦股份等头部生猪养殖上市公司均有望从中获益。
除了上市公司外，我国还有一批没有上市的，经营效率不输上市公司的生猪养殖企业。
华金证券分析师认为生猪养殖企业的核心竞争力主要体现在成本竞争力和资本实力的“双力”之上。
风险提示
非洲猪瘟等疫情导致生猪出栏量低于预期的风险。
极端天气和自然灾害导致养殖基地受损，从而影响生猪生产和出栏的风险。
草地贪夜蛾和蝗虫等昆虫灾害，以及干旱洪涝等自然灾害导致玉米大豆等原料供给减少和饲料原料涨价的风险。
新冠肺炎疫情转好进度低于预期，从而导致交通运输不畅和引起原料价格波动的风险，以及生猪销售运输不畅的风险。
天眼查专业版数据显示，我国目前有37万余家在业、存续的“猪养殖”企业。2020年3月以来，新增了1.8万余家，与去年同期相比，增速高达131%。
新增的猪养殖企业，近七成为个体工商户，且较为集中地分布在河北省、云南省和湖南省。
而我国企业名称或经营范围包含“水产养殖”的企业共有43万余家，2020年3月以来新增1.5万余家，与去年同期相比新增4千余家。
另外，我国经营范围包括“家禽养殖”的企业共21万余家，2020年3月以来新增7,781家，比之于2019年同期新增企业注册量，上涨了2千余家。
生猪产业还与“三农”关系密切。生猪期货上市也有助于在生猪产业推广“保险+期货”等业务创新，并为相关业务提供价格基准，增强金融机构服务“三农”的广度、深度和力度。
分析人士指出，受非洲猪瘟和新冠病毒疫情影响，现阶段生猪现货市场情况复杂、价格波动剧烈，生猪期货上市初期，期货价格受现货影响可能会出现较大幅度波动，期货风险管理功能将随着市场的稳定运行逐步发挥。
投资者对于生猪期货的运行情况要有合理预期，应当正确认识和理解期货反映的远期价格与现货价格、当前市场情况和政策因素等之间的关系。
