第五章　PSY 与料肉比：两个效率开关

养殖的成本由两个效率开关控制，一个是母猪端的 PSY，一个是育肥端的料肉比。

PSY 指每头母猪每年提供的断奶仔猪数，构成是年产胎次乘每胎产仔数乘断奶成活率。行业平均 25 至 28，头部企业超过 30，丹麦等养猪强国在 35 以上。

PSY 从 25 提到 30，同样的母猪多提供 5 头仔猪，仔猪成本下降约 15%；按仔猪成本占完全成本 20% 测算，完全成本下降约 0.6 至 0.9 元/公斤。

提升 PSY 有三条路。

遗传育种，选育产仔数多、母性好的品系，周期 5 至 10 年；批次化生产，通过同期发情、同期配种、同期分娩提高母猪利用率，这一条见效最快，一年内能把年产胎次从 2.2 提到 2.35；仔猪护理，通过保温、补铁、早期断奶降低死亡率，这一条是纯管理，成本低但最考验执行力。

料肉比 指消耗的饲料重量与增重的比值，是育肥端的核心效率指标。行业平均约 2.8，头部约 2.6，优秀场线低于 2.5。料肉比每降低 0.1，饲料成本下降约 3.5%，完全成本下降约 0.4 元/公斤。

降料肉比也有三条路：品种（瘦肉型低于脂肪型）、饲料（高能量高蛋白转化效率更高）、环境（温湿度通风适宜的猪舍料肉比更低）。

两个指标的组合，决定了一家企业的成本位置。两个都优秀的，成本在 13 元以下；一个优秀一个平庸的，成本在 14 元上下；两个都平庸的，成本 16 元以上，在猪价 15 元的年份活不下去。这就是行业分化的技术根源。

图 1　PSY 的国际对标

PSY 与料肉比之间存在一个隐含的取舍。过度追求产仔数，会导致仔猪初生重下降、断奶成活率降低，PSY 上去了 MSY 反而下来了；过度追求低料肉比，会用高能量高蛋白饲料，饲料单价上去，料肉比降 0.1 省的钱可能被单价上涨抵掉。

优秀的场线是找到两个指标的平衡点，这个平衡点因品种、饲料、环境而异，没有通用解。

PSY 的统计口径有一个陷阱：含不含后备母猪。有的企业按”参配母猪”算，分母小、PSY 高；有的按”平均存栏母猪”算，分母大、PSY 低。两个口径能差 5%。所以在对比两家企业的 PSY 之前，先问清分母，否则对标没有意义。

这个细节在行业里被反复提醒，但仍然经常出错，因为它不出现在公开披露的口径说明里。

PSY 与 MSY 的差额，是行业里最容易被隐藏的效率损失。PSY 30、MSY 25 意味着有 5 头仔猪死在保育与育肥环节，这 5 头的成本要摊到 25 头上，成本上浮 20%。

提升 MSY 比提升 PSY 更值钱，前者是把已有的仔猪养活，后者是把母猪的生仔数提上去，两者的投入产出完全不同。

带仔母猪，PSY 从这里开始算

第六章　市场规模与区域迁移

养殖端的市场规模按出栏量与均价测算，2024 年约 1.1 万亿至 1.2 万亿元。

测算路径是：出栏 70,256 万头乘均重 125 公斤乘均价 16.5 元/公斤，约 1.45 万亿元商品猪产值；扣除非养殖环节的增值，养殖端约 1.1 万亿至 1.2 万亿元。

规模的含义需要对照。1.1 万亿相当于农林牧渔业总产值的 7% 左右，是单品类里体量最大的之一。但养殖的利润波动极大，景气年净利率可超 10%，低谷期深度亏损，所以”规模大”和”赚钱稳”在这个行业里是两件事。

总量的趋势是稳中略降。出栏量从 2023 年的 7.27 亿头降到 2024 年的 7.03 亿头，降幅 3.3%；未来五年出栏稳态在 6.8 亿至 7.2 亿头。下降的原因是产能去化与消费见顶，两条都是趋势性的。

区域格局的变化比总量更剧烈。传统主产区在南方，四川、湖南、湖北、广东是养殖大省，气候适宜、水资源丰富、离消费市场近。

2015 年之后产能向北方转移，驱动力有三重：环保约束，南方水网地区划定禁养区，清退了大量养殖场；饲料成本，北方是玉米主产区，原料价格低；土地成本，北方的设施农用地指标相对宽松。

转移的结果是形成新的主产区：河南、山东、四川、湖南、云南，这几个省的出栏量占全国四成以上。北方的产能以规模场为主，南方的产能以中小场为主，结构差异明显。

这个差异带来的后果是成本差异：北方规模场的完全成本比南方中小场低 1.5 至 2 元/公斤，其中一半来自饲料运距，一半来自规模效应。

区域迁移改变了养殖的选址逻辑。过去靠近消费市场，现在靠近原料产区与土地资源。这个转变使养殖的资本密集度提升，也提高了进入门槛：靠近玉米产区的土地，往往需要自建饲料厂与粪污消纳配套，这两笔投入不是散户能承担的。

区域迁移的副作用是，粪污消纳的土地约束被放大了。北方主产区集中在玉米带，土地连片、消纳能力强，这是迁移能成的条件之一；但一旦某个县的养殖密度超过每亩 2 头猪的承载量，粪污就成了问题，环保压力会反过来限制扩张。

“向北方转移”有一个环境容量上限，这个上限在河南、山东的部分县已经碰到。

区域迁移的另一个后果是”价格传导变慢”。产区在北方、销区在南方，中间隔着 1,500 公里，活猪调运受限后，白条要走冷链，价格从产区传到销区的时间从 1 天变成 3 天。

传导变慢意味着区域价差会持续存在，产区卖不上价、销区买不到便宜肉，这对产区的养殖企业是长期压制。

第七章　成本结构：13.95 元的算法

养殖的完全成本可以分四段，四段的合计就是 2024 年行业平均的 13.95 元/公斤。

饲料成本占 55% 至 60%。按料肉比 2.8、饲料均价 3.2 元/公斤测算，出栏 125 公斤耗料 350 公斤，饲料成本约 1,120 元/头，折合每公斤猪肉约 9 元。

这一段是绝对主体，也是唯一有大幅降本空间的一段。

仔猪成本占 15% 至 20%。自繁自养的仔猪成本是母猪饲养成本的分摊，约 300 元/头，折合每公斤约 2.4 元；外购仔猪的成本随行就市，波动能到一倍。

人工与折旧占 15% 至 20%。规模场自动化程度高，人工成本占比低于散户，但折旧成本高；散户的人工是自己的，不计入成本，但效率低。这两项在对标时最容易失真，因为散户不给自己发工资。

其他成本占 5% 至 10%。包括兽药疫苗、水电能源、维修、管理费用。兽药疫苗在非瘟之后明显上升，因为生物安全投入增加，这一项从每头 40 元涨到了 60 元以上。

图 2　完全成本的四段构成

四段的降本空间排序是，饲料最大，仔猪次之，人工折旧第三，其他最少。

饲料段的降本空间最大，料肉比从 2.8 降到 2.6，饲料成本下降 7%，完全成本下降约 0.6 元/公斤；仔猪段靠 PSY，PSY 从 25 提到 30，完全成本下降约 0.4 元/公斤；人工折旧段靠规模与自动化，人均出栏从 500 头提到 3,000 头，人工成本下降 80%，但自动化投入增加折旧，净效果取决于规模；其他段的空间最小，兽药疫苗是刚性的，水电价格由市场决定。

这个排序与行业的技术投入方向一致：头部企业在饲料配方与育种上投入最多。这也解释了为什么头部企业的成本优势难以被追上：它们压的是最能降本的两段。

成本差距的来源可以量化。

牧原 14 元、优秀场线 12 元、散户 16 元以上，差距来自四处：PSY（牧原超 30，散户 22 至 25，仔猪成本差 20% 以上）、料肉比（牧原约 2.6，散户约 3.0，饲料成本差 15%）、成活率（牧原全程超 90%，散户约 80%，摊销成本差 12%）、采购（牧原饲料自供、原料集中采购，成本低于散户的市场采购价）。

四项叠加，形成 13 元与 16 元的差距。

这个差距在猪价 16.5 元时，意味着牧原赚 350 元/头、散户亏 100 元/头；在猪价 14 元时，牧原赚 130 元/头、散户亏 400 元/头。同样的猪价，一个是利润，一个是绞索。

成本的 13.95 元是一个平均数，平均数的欺骗性在于它掩盖了分布。真实分布是：12 元以下约一成，12 至 14 元约三成，14 至 16 元约四成，16 元以上约两成。

这个分布意味着，猪价 14 元时，有四成企业盈利、四成保本、两成亏损；猪价 13 元时，只有一成盈利。所以判断行业的盈亏平衡，不能只看平均数，要看分布的形状。

13.95 元这个成本里，有大约 4 元是”不可控成本”：饲料原料的价格波动、兽药疫苗的刚性投入、水电能源的市价。剩下的 10 元是可控的，靠 PSY、料肉比、成活率、管理效率去压。

一家企业的成本管理能力，实际是在这 10 元里做文章，把可控部分压到 8.5 元的企业，就比同行多 1.5 元的生存空间。

第八章　单头成本收益与盈亏平衡

单头收入由出栏体重与售价决定。2024 年出栏均重约 125 公斤、全年均价约 16.5 元/公斤，单头收入约 2,060 元。

收入的波动全在价格上。猪价从 2019 年的 40 元/公斤跌到 2024 年的 16.5 元/公斤，单头收入从 5,000 元降到 2,060 元，降幅近六成。这个波动幅度是行业周期性的直接体现，也是为什么养殖企业的利润表年年大起大落。

收入还受体重的修正。出栏体重从 110 公斤提到 125 公斤，单头收入提升 14%，但体重过大料肉比上升、成本增加，存在一个最优体重区间，2024 年的经验值是 120 至 130 公斤。

这个区间的两端各有一个约束：往下，屠宰厂的收购标准不认太轻的猪；往上，料肉比每增加 0.1，成本就多 40 元，跟多卖的 5 公斤肉差不多抵消。

单头成本由完全成本与体重决定。行业平均 13.95 元/公斤，单头成本约 1,744 元。构成是饲料 1,120 元（64%）、仔猪 300 元（17%）、人工折旧 220 元（13%）、其他 104 元（6%）。

牧原的成本 14 元、单头约 1,750 元；优秀场线 12 元、单头约 1,500 元；散户 16 元、单头约 2,000 元。

图 3　单头收入与三档成本

盈亏平衡点就是完全成本本身。按行业平均 13.95 元计算，猪价高于 13.95 元行业整体盈利，低于就整体亏损。不同成本水平的企业平衡点不同：牧原 14 元、优秀场线 12 元、散户 16 元。

平衡点的差异在猪价波动时决定生死。

猪价 14 元时，牧原刚好保本，散户亏 2 元/公斤（250 元/头）；猪价 12 元时，牧原亏 2 元，优秀场线保本，散户亏 4 元（500 元/头）；猪价 16 元时，牧原赚 2 元（250 元/头），散户刚好保本。

三档成本把行业切成三个世界，同一个猪价在三个世界里是完全不同的处境。

成本的可控性不同，这决定了企业的努力方向。饲料成本受原料价格影响，企业只能通过配方与采购优化；仔猪成本受 PSY 影响，可通过育种与管理改善；人工折旧受规模与管理影响，可通过自动化改善。

三项里，只有仔猪成本是纯粹的内部能力，饲料成本一半看天、一半看配方，人工折旧看投资节奏。

单头成本里有一个容易被漏掉的成本项：死淘摊销。全程成活率 90% 意味着每 100 头里有 10 头死掉，这 10 头的成本要摊到 90 头活猪上，等于成本上浮 11%。

散户的成活率 80%，上浮 25%，这就是为什么散户的表观成本看着只有 14 元、实际完全成本是 16 元。死淘摊销不出现在饲料、仔猪、人工任何一项里，它藏在分母上。

单头成本的敏感性可以从另一个方向算。猪价不变，成本降 1 元/公斤，头均利润增加 125 元；成本不变，猪价涨 1 元/公斤，头均利润增加 125 元。两个方向的效果一样，但可控性完全不同：成本是自己能管的，猪价是管不了的。

这就是为什么行业里所有优秀企业都在死磕成本，而不去赌猪价。

待出栏的育肥猪，一头约 125 公斤

第九章　头均盈利的历史峰谷

头均盈利的历史数据，把行业的波动幅度量化了。

2019 年 11 月头均盈利达到峰值 3,079 元，因为非瘟导致供给断崖、猪价突破 40 元/公斤。2022 年 10 月次高 1,228 元，因为产能恢复不及预期、猪价反弹。

2024 年均值 214 元，属于微利年景。2023 年行业深度亏损，部分企业头均亏损超过 400 元。

图 4　头均盈利的历史峰谷

峰谷差超过 3,000 元/头。这个幅度意味着，同一个猪场在两年之间的盈利可以相差一个数量级，也意味着任何以单年利润评价养殖企业的分析方法都是无效的。看这个行业，至少要看一个完整周期（三到四年）的平均头均利润。

周期的形状可以描述。上行期通常 12 至 18 个月，特征是母猪存栏下降、猪价上涨、补栏情绪升温；下行期通常 18 至 24 个月，特征是产能释放、猪价下跌、亏损清栏。

上行期短于下行期，因为上涨时所有人都想扩产，扩产又加快了下一次过剩；下跌时没有人愿意减产，减产又要等现金流撑不住。这个不对称，是猪周期周而复始的人性基础。

周期的破坏力集中在资金端。3,000 元的峰谷差对应一头猪，一个年出栏 10 万头的场，一年的利润波动就是 3 亿元。这个量级的波动，足以让一家资产负债率 70% 的企业在低谷期资金链断裂。

养殖企业的核心竞争力，一半在成本，一半在资金结构。

周期的应对方式有三条。成本领先，把完全成本压到行业前列，在低价时仍能盈利；逆周期布局，在产能低谷扩张、在高点收缩；金融工具，用期货套保锁定价格。三条里，第一条是内功，第二条考验判断，第三条是技术。

散户三条都不具备，只能被动承受周期，这也是它们持续退出的深层原因。

头均盈利的峰谷差，还对应一个产能的峰谷差。2019 年那轮暴利之后，2020 至 2021 年行业新增产能超过 1 亿头，随后 2022 至 2023 年的亏损又把产能压回去。这个”利润引产能、产能杀利润”的循环，是猪周期的机械描述。

区别只在于，散户时代的产能进出快，规模时代的产能进出慢，所以现在的周期更长、波幅更小。

头均盈利的分布比均值更有信息量。2024 年均值 214 元，但分布是：一季度亏损、二三季度微利、四季度盈利，全年下来只有两三个月是真正赚钱的。

这个分布说明，养殖企业的现金流管理必须按”全年只有四分之一时间赚钱”来设计，否则撑不到下一个旺季。