超级厄尔尼诺会让我们买东西更贵吗：一个做了 13 年大宗商品的人给出的答案

目录 一、先看这轮厄尔尼诺有多强⚙️ 二、天气不是涨价按钮️ 三、产区在哪比厄尔尼诺来了更重要 四、出口集中度决定放大倍数 五、终端会涨多少链条长度与品牌摊薄⚠️ 六、气候之外两个更硬的变量 七、从业者怎么跟踪这件事 八、对企业采购与个人生活的实际含义 你所在行业哪一条链路最脆弱 一、先看这轮厄尔尼诺有多强先把数据摆清楚。定义主播在节目里给的操作口径赤道太平洋东部和中部西经 170 度到西经 120 度、南纬 5 度到北纬 5 度这片水域海表温度连续 3 个月高出常年平均值 0.5℃算厄尔尼诺高出 2℃ 以上算强厄尔尼诺。历史频率按 NOAA 的 ONI 指数1950 年至今够得上超级的只有四次——1972—1973、1982—1983、1997 和 2016。本轮强度2026 年 9 月该监测区海温指数已超过 2.5。世界气象组织 2026 年 9 月 3 日的通报说未来几个月会加强为非常强事件年底前后达到峰值并有接近 100% 的概率持续到 2027 年 2 月。海面以下的暖水更极端——7 月到 8 月初部分区域海温比常年高出 8℃ 以上。同期价格高盛 9 月 7 日报告彭博农业现货指数同比上涨 24%其中小麦涨最多达到 41%。数字看着吓人。但从气候异常到你买东西变贵中间隔着好几道传导环节——每一道都会削掉一部分涨幅。⚙️ 二、天气不是涨价按钮张思齐开场的判断很直接简单来说厄尔尼诺呢首先它不是一个所有商品都会涨价的按钮。他改变的是不同地区的降雨气温、海洋环境和水资源。他强调理解它的关键不在厄尔尼诺利多什么而在于把气候、产区、作物日历和供应链整体连起来看。 2.1 五个定价因素天气只占一个他把农产品定价拆成五组因素内容供应种了多少、长得怎么样、收得上来吗、运得出去吗需求饲料、食品、榨油、乙醇、生物柴油、纺织库存决定价格弹性政策与物流出口限制、关税、港口运河、战争、运费金融条件商业周期、美元、利率、能源价格、基金仓位天气是供应端最重要的因素之一但它在价格里占多少没有固定比例。 2.2 库存厚度决定弹性这是整期最实用的一个判断哪怕全球的产量只少一两个百分点市场也可能把风险溢价打得很高。前提是库存偏低、出口又集中在少数国家。反过来库存充裕时一个地区减产别处能补货价格未必大涨。他打了个比方把全球农业市场想象成一个城市的粮食供应系统。某个区域减产就像少了几个送货车——只要粮仓有储备、其他产区能补上价格可能压根不动。所以研究厄尔尼诺要看三件事受影响的产区在全球贸易里占多大权重天气打在播种期、开花结果期还是收获期当时的全球库存和替代品紧不紧张离开这三件事只谈天气异常就很容易把这个问题当成一种叙事把叙事当成行情再讲。️ 三、产区在哪比厄尔尼诺来了更重要厄尔尼诺的底层影响是太平洋东湿西干东太平洋降水增加美国西部和智利洪涝风险上升中美洲、东南亚、澳大利亚降水减少、干旱加剧。但投影到具体作物上方向可以完全相反。 3.1 海洋性东南亚偏干偏热印尼、马来西亚、菲律宾一带。敏感品种是棕榈油、稻米、罗布斯塔咖啡和部分可可。关键提醒是滞后性干旱的影响往往要过几个月才反映到鲜果单产和出油率上。 3.2 南亚与大陆性东南亚看季风印度、泰国及周边。雨季来得晚或雨量不足会影响甘蔗、稻米、棉花、玉米水库蓄水不足还会影响下一个生长周期。张思齐特别提醒很多人一提糖就想到巴西忽略了泰国和印度——这两地的出口占比很高天气和政策都足以改变出口余量。 3.3 澳大利亚东部和东南部边际品种澳洲小麦被称为**“全球出口的边际品种”**——产量不算大但它的减产会通过澳洲小麦的升贴水Basis反映压力是否兑现交易员拿它当澳洲的压力指标看。这里还要叠加一个小环境印度洋偶极子IOD。强厄尔尼诺叠加正的 IOD会让澳洲和印尼一带更干旱。 3.4 南美必须分区看这是最能体现方向相反的地方区域厄尔尼诺年份的表现阿根廷、巴西南部偏湿可能缓解干旱、提高单产也可能因雨水过多造成洪涝巴西中西部大豆和玉米主产区雨季能否顺利启动不仅影响这一季大豆还影响同一块地接着种的二茬玉米美国南部平原冬小麦会拿到相对更好的水分条件同一个气候事件在不同的地区、针对不同的作物、不同的作物日历方向可以完全不同。 四、出口集中度决定放大倍数同样减产 3%有的品种纹丝不动有的品种价格翻倍——差别在产地分布。品种集中度含义棕榈油印尼 马来西亚合计 81% 以上单一区域出问题全球供应直接缺口大豆巴西 美国 阿根廷合计约 81%三国主导但分散在不同半球小麦前五集中度约七成把欧盟算作整体相对分散张思齐的规律产区分散的作物不容易出现统一减产减产两成对全球影响也有限出口集中度高的国家边际减 3% 到 5%价格就可能走得很极端。 五、终端会涨多少链条长度与品牌摊薄期货涨了超市货架不一定涨。这中间隔着好几层。期货价格其实更多的反映的是某种交割标准下的、在某一些特定地区的边际供应的一个预期水平。☕ 5.1 咖啡原料只占售价的一小部分咖啡店的售价里更多是人工、租金和品牌溢价。原料波动传到柜台的幅度和节奏都和期货不一样。 5.2 饮料代糖切断传导饮料已经很少用白糖大多用果葡糖浆和代糖。糖价对饮料价格的传导因此小了很多——坚持用白糖的传统草本饮料才是受冲击的那一类。 5.3 棕榈油链条短、传导快棕榈油进方便面、零食、起酥油也进洗衣液、香皂、化妆品和生物柴油。链条短的品类传导更直接。 5.4 棉花链条最长糖的链条短棉花从籽棉一直到成衣。产业链越长原料成本占比越薄。上游涨价而终端没涨的情况完全可能因为往后的环节还压着存货。⚠️ 六、气候之外两个更硬的变量⛽ 6.1 氮肥价格今年最明显的问题张思齐指出氮肥价格抬升是今年最明显的问题起因是霍尔木兹海峡受阻导致天然气供应紧张。有意思的对比是**大豆能自己固氮需求相对少。**所以同一轮气价冲击对不同作物的影响差别很大。 6.2 巴拿马运河是阶段性冲击通航配额下降属于阶段性供应链冲击名额减少、优先过闸费上升、排队和改道增加。降雨恢复后运力跟着恢复。持续受影响的是必须走这条航线的贸易流。⛏️ 6.3 铜矿主因根本不是天气应该说不全是厄尔尼诺。因为其实影响全球铜矿产量最大的因素仍然是这个长周期下面铜矿矿石的品位下降的问题。具体数字从 1991 年至今全球铜矿平均品位累计下降约 40%新矿从发现到投产的平均周期已拉长到 17 年以上。天气对铜矿是分区域、方向不一的**“事件性风险”**区域天气影响智利北部缺水需要海水淡化秘鲁、厄瓜多尔部分矿区洪涝和塌方风险丰水期不利开采却有利于水电和冶炼 七、从业者怎么跟踪这件事 7.1 交易员的四层跟踪层级内容第一层大尺度气候指标ONI、Niño 3.4、IOD第二层区域天气与农业数据第三层作物日历每个产区的每个作物此刻处在哪个阶段第四层市场确认美国农业部月度平衡表第三层是最容易被外行忽略的9 月的少雨对还没播种的大豆、正在灌浆的小麦和正在压榨的甘蔗含义完全不同。‍ 7.2 农民的应对分四层媒体与季节预测带来的提前告知育种与田间管理基础设施与公共政策水库、道路、仓储、气象服务、农业保险与补贴金融工具远期合同、期货期权、基差合同、天气指数保险↔️ 7.3 不确定性的双面性不确定性一定带来波动但波动对生产加工方是经营风险对风险管理方是更高的专业要求对投机方同时是风险和机会。一个有意思的观察关于棉花4 月时市场对减产有强预期但到录制时点从关键产区报上来的情况是在把极端差的预期往回拉——大尺度气候背景不会自动兑现到小气候品种与田间管理也在进步。 八、对企业采购与个人生活的实际含义把这期节目的判断落到操作层面角色该关注什么采购/供应链负责人出口集中度高的品种棕榈油、糖优先做供应商多元化链条长的品类棉花成衣原料波动会被摊薄做期货/套保的盯受影响产区占多少权重 打在哪个生长期 库存紧不紧三件事别只盯天气关注消费价格的糖对饮料的传导已被代糖切断咖啡的原料占比远低于人工租金长期布局铜矿的约束是品位下降和 17 年投产周期不是气候 一句话总结**厄尔尼诺改变的是条件不是价格按钮。**只有当这些变化刚好打在某个作物的关键生长期又碰上库存偏低、出口集中、物流受阻或政策收紧才会真正传导到价格。 你所在行业哪一条链路最脆弱写完这篇最直接的收获是那张出口集中度表。想问一句你所在行业里哪条供应链的产地最集中只有一两个供应商的环节通常就是下一个会被气候、关税或政策击穿的环节。评论区说说具体是哪个我按集中度和替代难度帮你排个优先级。出处说明本文根据《硅谷 101》E254 期主播麻花对话大宗商品研究员张思齐内容整理并扩展节目时长 1 小时 02 分。文中数据分别来自世界气象组织 2026 年 9 月 3 日通报、NOAA 的 ONI 指数标准、高盛 2026 年 9 月 7 日报告彭博农业现货指数、节目官方单集页章节时间线。嘉宾观点中的两处数据天然橡胶全球产量分布、印度食糖出口禁令经节目制作方核对后与公开统计有出入本文未采用其具体数字。文中对嘉宾的判断保留了当时说法的性质不构成任何投资建议。