1．生猪期货价格主要受现货供需情况、政策变化、疫情疫病、宏观经济以及市场投资者预期等多方面因素影响。

生猪现货价格波动幅度大是生猪品种固有的价格特点。自2018年8月非洲猪瘟以来，受疫情及产能下降影响，生猪现货价格波动剧烈，自最低10元/公斤涨至最高40元/公斤，上涨了300%。非洲猪瘟之前，生猪价格波动一般日波动幅度为0.1-0.2元/公斤。

2．生猪期货通过合约及制度设计促进价格发现功能。

期货价格将综合反映现货企业、投资机构等参与主体对未来生猪价格的判断情况。生猪期货合约及规则设计十分贴近现货实际情况，通过标的物、质量标准、交割流程、风控制度等各方面标准化、制度化的设计，来更好地反映现货价格未来的预期，为产业客户进行套期保值提供了有效工具，促进生猪期货的市场功能发挥，从而能够促进交割前生猪期现货价格能够有效回归，并使得期现价格具有较高的相关性。

3．生猪期货价格和现货价格可能出现不一致的情况。

现货价格代表目前的供求关系，期货价格代表市场预测的未来的供求关系。由于生猪是活体农产品，出栏即送去屠宰，基本不存在存储环节，现阶段出栏的生猪无法储存到未来销售。期货也反映了现货的特点，现阶段从期货市场交割获得的生猪，无法通过跨期套利的方式参与远期期货合约交割。因此，生猪现货价格与代表未来价格预期的期货价格之间有时会出现不一致的情况。 

4．生猪期货价格与各地现货价格有区别。

总体来看还是呈现出产区价格偏低，销区价格偏高的特点。期货价格只是对现货价格的预期反映，各地、各省生猪价格与期货价格必然会存在一定价差，这个价差受各地现货市场供需情况影响。

1.生猪概述 

生猪是对未宰杀的、除种猪以外家猪的统称。

目前全球种猪有5大品种，其中长白猪、大约克夏猪、杜洛克猪三个品种的养殖最为广泛。随着选育技术的发展，不同品种间通过杂交又形成了新的种系，如英系、美系、丹系、加系和法系。国内种猪主要为宁乡猪、太湖猪、香猪、东北民猪。

高元次杂交猪的各类性状普遍优于低元次猪，通过杂交得到的商品猪，继承了不同品种的优势基因，具有体型大、生长周期短、饲料回报率高、瘦肉率高、经济效益明显等特点。目前我国种猪主要依靠进口，商品猪主要为国外品种杂交后的“杜长大”外三元猪。

杂交过程中不同代际定义为一元猪、二元猪、三元猪。其中“祖代”一元猪生产二元母猪，主要是长白猪和大白猪。“父母代”二元猪用来生产三元商品猪，母二元猪是一元猪的后代，公猪使用杜洛克作为终端父本。“商品代”三元猪是二元猪杂交出来的品种。

图2.1 我国商品代肉猪以外三元为主

2.生猪产业链情况 

生猪产业链由上而下包括饲料产销、种猪繁育及商品猪养殖、屠宰分割及肉制品加工等环节。 

猪饲料环节的投入品包括玉米、小麦、麸皮、粕类及添加剂等；产出品按料型分为配合料、浓缩料及预混料，按饲喂阶段分为前期料及育肥料。

养殖环节的投入品包括种猪或仔猪、饲料、动保及养殖设备；产出品包括种猪、仔猪和大猪。

屠宰环节收购商品猪，分割为猪肉和猪副产品，活猪到猪白条的转化率为70%-75%，猪肉分为热鲜肉、冷鲜肉及冻肉。

肉制品加工环节投入品包括鲜肉、冻肉、辅料；产出品包括高温肉制品和低温肉制品。

3.生猪饲料 

（1）饲料类型 

我国生猪工业饲料类型包括预混料、浓缩料和配合料。

预混料由维生素、矿物质和载体构成，需另添加能量原料和蛋白原料。其优势在于自配料成本低、原料自选可控，新鲜度较好以及加药方便。其劣势在于劳动力投入加大、需自建原料渠道与库存、生产管理难度加大。

配合料由预混料、蛋白原料和能量原料构成，经粉碎、混合、制粒加工而成。其优势在于使用方便、高温制粒安全。其劣势在于成本高（比自配料高500-800元/吨)、原料不能自选且不可控、制粒后不方便加药等。

浓缩料由预混料和蛋白原料构成，需另添加能量原料。其优势与劣势介于预混料、配合料之间。

（2）饲料产量 

2011年至2019年我国生猪工业饲料产量由6830万吨增加至7663万吨。2019年受非洲猪瘟影响，生猪存栏大幅下降导致猪料消费近年来首次下降，猪料产量同比下降26.6%，生猪工业饲料产量占比由2018年的44%下滑至2019年的33%。

图2.2 我国工业饲料产量

（3）生猪养殖各阶段饲料消耗 

商品猪从出生到出栏相继经历哺乳仔猪、断奶仔猪、保育猪、育肥猪等四个阶段，分别对应哺乳期、乳猪期、保育期、育肥期四个饲养环节。120千克出栏肉猪理论饲养日龄200天，总耗料312千克，料肉比为2.6。

每个阶段的饲料品种、日龄、采食量及料肉比的详细情况见下图：

图2.3 猪料消耗简介

4.生猪养殖 

（1）生猪养殖流程 

国内生猪养殖分为自繁自养与外购仔猪育肥。

自繁自养是指从引进后备母猪到出栏商品猪（育肥猪120千克)的养殖过程，历时约14至15个月，具体包含4个月妊娠期分娩得到仔猪，21至24天哺乳期转为断奶仔猪，50天保育期转为小猪，130至135天育肥期转为商品猪。

外购仔猪育肥是指通常采购15千克为主的仔猪，经过5.5至6个月育肥期达到出栏体重的养殖过程。 

商品猪的出栏体重通常为100至140千克。养殖户会根据猪价高低导致的边际收益及季节性调整出栏体重。当猪价处于高位时，商品猪多压栏至120千克以上，压栏现象尤其体现在代养农户和社会散户。

图2.4 商品猪养殖周期

（2）母猪存栏量及结构  

随着生猪养殖规模化发展及母猪生产效率提升，我国能繁母猪存栏量由2012年5078万头的高点下降至非洲猪瘟前3200万头的水平。2019年非洲猪瘟导致母猪存栏量断崖式下降，从2018年7月开始连续15个月环比下降，截至2019年9月同比降幅达到38.9%。2019年9月能繁母猪存栏量企稳，随后持续环比增加，同比降幅逐步缩窄，截至2020年3月能繁母猪存栏量为2164万头，较之2019年9月累计增长13.1%，反映我国生猪生产逐步恢复，形势向好。

非洲猪瘟后母猪存栏结构与过往周期存在差异，由于2019年二元母猪非常紧缺，行业不得已临时选择三元商品母猪进行生产。根据第三方相关数据，截至2020年4月能繁母猪存栏结构中，二元能繁母猪数量占比56%，三元能繁母猪占比44%，三元能繁母猪数量占比较非瘟之前明显提升。

图2.5 我国母猪存栏量走势

图2.6 我国母猪存栏结构

（3）生猪存栏、出栏量 

我国生猪存栏量在2011至2012年达到历史高点约4.76亿头，随后存栏量在周期下行、环保去产能及非洲猪瘟的影响下持续走低，2019年10月存栏量仅为1.91亿头，2019年11月开始逐步恢复。

我国生猪出栏量整体保持平稳增长，2009年为6.44亿头，2014年达到历史高点约7.35亿头，2015-2018年稳定在7亿头附近，2019年非洲猪瘟导致出栏量大幅下降至5.44亿头，同比降幅达到21.6%，较2009年下降了15.6%。

图2.7 我国生猪存栏量走势

图2.8 我国生猪出栏量走势

（4）区域分布 

四川省生猪出栏量居于全国首位，2018年出栏6638万头，占比9.6%，其次是河南省6402万头，占比9.2%，之后依次是湖南省、山东省和湖北省，东三省合计占比8.9%。

图2.9 我国生猪出栏区域分布

（5）行业集中度 

我国推行生猪规模化养殖已有20年。按照农业农村部500头以上出栏即为规模化猪场的标准，2009年规模化占比为31.7%，而2019年规模化占比已达52.3%，10年间增加了20多个百分点。

从规模化进程来看，2015年以来的环保供给侧改革与2019年突发的非洲猪瘟加速了行业规模化的进度。2015年是被动规模化的一年，环保导致禁养区散养户大规模退出，同时非禁养区的散养户因为环保投入问题扩张缓慢。2019年我国爆发非洲猪瘟，产能由北往南大幅下降，疫情防控及硬件改造直接提高了行业门槛，规模化呈现加速态势。

图2.10 我国规模化养殖比重（年出栏500头以上）

5.生猪贸易流通 

我国猪肉贸易以生猪运输为主，由于区域供需形势不同，长期以来形成了净调入区域及净调出区域。净调入区域包含北京、江苏、浙江、上海、广东和四川等主销区，净调出区域包含黑吉辽、河北、两湖、河南及山东等主产区。

2019年为进一步强化非洲猪瘟防控措施，我国构建了非洲猪瘟防控工作长效机制，加强风险管理，限制生猪及其产品从高风险区向低风险区调运，降低跨区域传播风险。全国分为北部区、西北区、东部区、中南区和西南区，按照产销互补、区域内基本自给的要求，加强分区分类指导，优化区域内生猪养殖屠宰产业布局，促进产销衔接，实现供需基本平衡。

图2.11 我国非洲猪瘟分区防控示意图

6.猪肉供给 

（1）全球猪肉产量 

过去近20年以来，全球猪肉供需总体均保持平稳上涨趋势，受非洲猪瘟影响，2019、2020年猪肉产量出现大幅下滑。据USDA数据显示，2019年全球猪肉产量约为10196万吨，同比下降9.7%，较2000年的8476万吨增长20.3%，年均增长1.07%。2020年猪肉产量预估9432万吨，同比下降7.5%。

分国别看，中国是全世界最大的猪肉生产国，2019年产量为4255万吨，占全球比重为42%，2018年之前均在50%以上，其次是欧盟27国，产量2393万吨，占比为24%，之后依次是美国、巴西等。

图2.12 全球猪肉产量走势

图2.13 全球猪肉产量前10大国家及地区占比（2019年）

（2）全球猪肉贸易量 

2000年以来全球猪肉贸易量保持上升趋势，但占猪肉供给总量的比例一直较低，近年来始终保持在10%左右。出口方面，2000至2019年猪肉出口量由308万吨增加至933万吨，增长率达到203%，其中欧盟出口量最大，2019年出口量355万吨，占比51%，其次是美国2019年出口量286万吨，占比19%，之后为加拿大、巴西等。

进口方面，2000至2019年猪肉进口量由295万吨增加至842万吨，增长率达到185%，其中中国进口量最大，2019年进口量245万吨，占比29%，其次是日本2019年进口量149万吨，占比18%，之后为墨西哥、韩国等。

图2.14 全球猪肉出口量走势

图2.15 全球猪肉出口前5大国家及区域

图2.16 全球猪肉进口量走势

图2.17 全球猪肉进口量前5大国家

（3）我国猪肉产量 

2000至2019年我国猪肉产量呈现稳步增长的态势，由2000年的3966万吨增加至2019年的4255万吨，高点为2014年的5821万吨。在周期下行及环保供给侧改革的影响下，2014年我国猪肉产量开始下滑，但幅度较为有限。2019年由于非洲猪瘟的爆发，我国猪肉产量大幅下降至4255万吨，相当于10年前的水平。

图2.18 我国猪肉产量走势

（4）我国猪肉进出口情况 

我国猪肉进出口主要表现为净进口，主要是因为国内猪肉需求巨大，生产成本高于国外。

猪肉进口方面，2010年至2019年我国猪肉进口呈现稳定增长的态势，年度间进口量会根据国内猪周期的运行出现增减调整。2010年我国猪肉进口量为19.9万吨，2018年为119.2万吨，2019年由于非洲猪瘟导致国内猪肉缺口拉大，进口量达到199.4万吨，2020年1至4月进口量达到131.8万吨。

从进口国家来看，西班牙、德国、美国、巴西和加拿大为前5大来源国，2019年西班牙进口量占比为19%，德国16%，美国12%，巴西11%，加拿大9%。

我国猪肉进口以冷冻肉为主，主要产品品类为冻猪肉、冻带骨猪前腿、冻猪后腿及其肉块。

图2.19 我国猪肉进口量走势

图2.20 2019年我国猪肉进口来源国分布

7.猪肉消费 

（1）全球猪肉消费量 

全球猪肉消费与供给走势较为一致，2000至2019年全球猪肉消费稳步增长与产量大体同步。受非洲猪瘟影响，2019、2020年出现一定幅度下降。据USDA数据显示，2019年全球猪肉消费量约为1.01亿吨，同比下降10%。分国别看，中国是全世界最大的猪肉消费国，2019年消费量占比45%，其次是欧盟占比20%，随后是美国10%。

图2.21 全球猪肉消费量

图2.22 全球主要猪肉消费国及区域

（2）我国猪肉消费量 

2000至2019年数据显示，我国人均肉类消费量总体呈现逐年增长的趋势，但增速有所放缓。2019年人均肉类消费总量为57.6千克，较2000年的47.1千克增长22.3%，年均增长率为1.2%。

我国肉类消费一直以猪肉为主，2018年猪肉占肉类消费比重为62.7%，2019年猪肉产量大幅减少导致占比下调至52.9%。

我国猪肉消费渠道以家庭采购为主，占比50%，餐饮消费占比32%，加工消费占比18%。

图2.23 我国肉类消费量

图2.24 我国肉类消费结构

1.猪周期 

“猪周期”在生猪行情研究中具有重要作用，一般体现为3-4年的周期规律。“猪周期”最核心的指标是能繁母猪存栏，若能繁母猪存栏出现大幅波动，猪价就会启动下一轮周期，并结合年内季节性的“小周期”进行波动，用“蛛网模型”可以形象地解释“猪周期”形成的原因。从2006年至今，我国经历了三轮非常明显的完整周期，目前正处于第四轮超级周期中。

第一轮“大周期”从2006年1月到2009年11月，历时46个月，关键事件为“蓝耳病”发生，母猪存栏快速下降。第二轮“大周期”从2009年12月到2014年1月，历时49个月，关键事件为2010年冬季到2011年春季发生仔猪流行性腹泻。第三轮“大周期”从2014年2月到2018年5月，历时51个月，关键事件为环保驱动的供给侧改革。第四轮“大周期”从2018年6月至今：2017年猪价的持续走弱及2018年上半年的大幅亏损导致行业开始逐步淘汰母猪，2018年7月非洲猪瘟的爆发致能繁母猪存栏快速下降。2019年猪价开启了快速上涨通道，疫情由北往南传播、防控压力加大及种猪缺乏致产能恢复非常缓慢，猪肉供给缺口不断拉大，猪价不断刷新历史新高，2019年11月达到41元/千克。2020年受新冠疫情对猪肉消费的影响，猪价提前进入周期下行阶段，但由于产能恢复缓慢，猪价将长时间处于高位阶段，更多表现为台阶式下降及平台上下整理的走势。

图3.1 我国蛛网模型示意图

图3.2 2006年至今我国经历的四轮猪周期

2.季节性 

我国猪肉产量和消费呈现出明显的季节性波动。供给方面，二季度为低点，三季度逐步增加，四季度为高点，一季度高位回落。消费方面，每年11月到次年1月是全年消费最旺的时间，而春节后的3至4月为消费淡季，猪肉消费从8月开始回暖，销量环比回升，环比涨幅的最高值出现在12月，可达30%-40%。

受供需的季节性波动影响，猪价也呈现出明显的年内“小周期”。一般而言，年内的猪价高点出现在四季度，低点出现在一季度末二季度初，也就是3至4月，二季度企稳上涨。

图3.3 我国猪价年内季节性规律

3.养殖成本 

生猪养殖过程中的成本结构包含仔猪费用、饲料费用、兽药费用、人工费用和其他。不同养殖模式及群体在部分成本项目中存在一些差异，自繁自养的仔猪费用按照母猪摊销计算，一般来说会低于外购仔猪的成本，规模企业的人工及其他费用高于散养户。

根据全国农产品成本收益资料的数据，2014至2018年5年间，散养户（包含家庭用工折价）和规模企业的生猪养殖完全成本分别为15.35元/千克和13.94元/千克，散养户比规模企业高1.4元/千克；散养户（刨除所有人工费用）的生猪养殖完全成本分别为11.12元/千克，散养户比规模企业低2.8元/千克。数据统计差异主要来源于散养户人工成本的核算，实际情况应该是散养户群体的平均养殖成本略低于规模企业1至2元/千克，但部分龙头企业的成本甚至低于散养户。

成本结构方面，2004-2018年规模企业仔猪成本占比约为25%至35%，饲料成本约为55%至60%，其他成本约为15%。2014至2018年散养户（含家庭用工折价）仔猪成本占比约为20%至30%，饲料成本约为40%至60%，其他成本约为20%至35%。

2019年非洲猪瘟以来生猪产业结构发生了深度调整，母猪存栏快速大幅减少，非瘟防控学习曲线的差异导致行业产能恢复缓慢，同时行业成本不断上移。其中，自繁自养的养殖完全成本较之非瘟前上涨了约3至5元/千克；外购仔猪育肥的养殖完全成本跟随仔猪价格上涨不断抬升，变化程度远远大于自繁自养群体，2020年全年仔猪成本的占比都在50%以上，远高于非瘟前的30%。

猪价主要由供需决定，而养殖成本起到监测价格底部区域的作用，一旦价格跌破行业平均成本线并长时间低位运行，行业将再次通过减少补栏从而引导下轮周期上行。

图3.4 规模企业养殖成本结构

图3.5 散养户养殖成本结构

4.疫情 

过去10多年我国生猪养殖发生过4次影响范围较大的疫情，2007年至2008年蓝耳病、2010年的口蹄疫、2010年至2011年仔猪流行性腹泻、2018年7月至今的非洲猪瘟。疫情的发生与传播均导致当年生猪供给快速大幅下降，进而引起猪价快速上涨。

生猪养殖过程中存在数种常见疾病，包含病毒性疾病与细菌性疾病。常见的病毒性疾病种类包括口蹄疫、经典猪瘟、蓝耳、伪狂犬、病毒性腹泻、圆环等，2018年7月非洲猪瘟首次传入我国，新型疾病对生猪养殖产生了较大的影响。细菌性疾病种类包含支原体、链球菌、副猪嗜血杆菌、大肠杆菌等。一般来说，病毒性疾病由注射疫苗防控，细菌性疾病由药物治疗。

随着我国动物疫苗行业的快速发展及猪场环境、管理、营养等环节水平的提升，猪场常见疾病的危害度逐步下降，猪瘟、蓝耳、口蹄疫等重大疾病全部可防可控。我国建立并完善了重大动物疾病监测体系，同时重点加强对外来新型疾病的监控与预防。

5.宏观经济形势  

猪肉消费在我国居民饮食结构中占有举足轻重的地位，过去10多年随着我国经济快速发展，居民可支配收入的增长提升了人均猪肉消费量，同时城乡一体化的推进加速了农村地区猪肉的消费增长。从近几年的情况来看，我国人均GDP突破1万美元，猪肉消费增速逐步趋缓。

受新冠疫情影响，今年我国经济形势受到了内外冲击，中小企业经营压力增加及居民可支配收入的预期下调一定程度影响了猪肉消费。

6.饮食结构变化  

近些年我国动物蛋白消费呈现多元化的趋势，禽肉、禽蛋、牛羊肉及水产品的消费量稳步增加，主要原因是：

1）居民收入提升；

2）其他动物蛋白的供给增加为消费者提供了更多选择；

3）城镇化发展所带来的餐饮及团膳消费增加。

数据显示，非洲猪瘟之前的2000年至2018年，我国猪肉消费占比一直稳定在60%以上，猪肉消费的占比仅下降了4个百分点。

因此，猪肉消费一直是我国居民的首选，饮食结构变化对于猪肉消费及价格的影响是个非常缓慢的变量。

1.生猪产业企业参与衍生品市场的原因  

（1）参与衍生品市场是战略问题，关系到养殖产业链企业的长远发展 

集约化发展已经成为生猪养殖行业和屠宰行业的发展趋势，因此养殖产业链企业参与利用生猪期货等衍生品工具能够降低生猪价格波动导致利润缩水的巨大压力，实现长期稳健经营，在行业整合的残酷竞争中实现“期现两条腿”发展。

图4.1 生猪养殖企业行业结构演变图

（2）参与衍生品市场，利于养殖企业调整生产计划，利于屠宰企业控制采购节奏 

生猪期货能为生猪市场提供公开、公平、公正、权威的信息服务和价格参考，利用期货市场的价格发现功能，可以有效缓解“猪周期”对相关产业的影响。

（3）参与衍生品市场可以帮助养殖产业链企业管理价格风险，实现稳定经营 

生猪养殖是一个完全竞争的行业，利润率趋近于社会平均的生产回报率，但由于存在养殖周期导致企业利润率的波动较大。生猪期货上市后，养殖产业链企业通过套期保值操作，可以在期货市场规避现货市场的价格风险。玉米、豆粕等期货品种方便企业锁定养殖成本，生猪期货有利于企业锁定生猪销售价格，原料端和生猪端的分别套保，有利于企业达到锁定采购成本和销售收入，实现预期利润目标。

图4.2 养殖企业利润与猪价走势图

（4）参与衍生品市场可以帮助养殖产业链企业减少资金占用，加速资金周转，提高融资能力 

生猪养殖属于重资产行业，企业稳步扩张的同时对于利润回报的要求也较高，因此提高资金的利用率就变得至关重要。衍生品市场的保证金交易制度可以撬动资金，减少现货资金压力，减少负债，同时利用期货进行套期保值的企业，在融资方面也可能得到便利。