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方正证券:厄尔尼诺对我国经济和通胀冲击有限

发布日期:2016/5/18 4:00:35 浏览:2352

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2015-2016年处于一轮比较显著的厄尔尼诺现象之中。我们使用美国国家海洋和大气管理局(NOAA)的海温(SST)距平和海洋厄尔尼诺指数(ONI)来衡量厄尔尼诺的发展程度,从数据序列(表)可以清晰看到,1982-83,1997-98和2015-16年属于三次比较显著的厄尔尼诺现象。一般厄尔尼诺退去发生在次年(比如1998年和2016年)的4-5月份;从近月SST指标走势看,厄尔尼诺确实已至末端。

厄尔尼诺现象对中国的影响往往表现在它的尾部时间段,2016年夏天有较大概率会出现洪涝。由于厄尔尼诺现象会导致西副热带高压异常和雨带移动受阻,一般在厄尔尼诺消退年的夏季,中国地区长江以南地区的降水量会明显偏多,带来洪涝灾害。例如1954年长江全流域大洪水;1983年长江、淮河一带洪水;1998年长江全流域洪水;2003年淮河洪水;2007年淮河洪水,全部都是发生于厄尔尼诺现象开始之后的次年。根据这一尾部规律,2016年夏天长江中下游较大概率会有洪水影响。目前已经有迹象初步呈现这一趋势:今年以来广州地区1-4月的累计降水量已经远远超过往年同期,是2003-2015年平均值的2.84倍。对比近30日和近10日全国地区的降水量(数据取自中国天气网)距平百分比(=(当期值-历史均值)/历史均值),可以发现降水带明显从华南地区北移到长江流域,更为值得重视的是,江淮流域的降雨量距平百分比高达200-400。

厄尔尼诺的影响:对中国经济和通胀的直接冲击相对有限,关注洪涝对城市基建(如海绵城市建设)的影响。从历史数据来看,在亚太地区受厄尔尼诺外生冲击影响最严重的几个国家基本都是第一产业占比较高的国度,如澳大利亚,新西兰及印度尼西亚。CMR的模型显示厄尔尼诺对于中国经济反倒是正向脉冲,我们猜测可能更多和中国应对洪灾所进行的基建投资有关,关注可能出来的夏季洪涝对于城市基建(如海绵城市建设)的影响。厄尔尼诺对于通胀的影响是正向的,但数据显示在CPI食品权重较高的国家(如印度、印尼、泰国)在厄尔尼诺冲击后的通胀效应较为明显,中国等国家影响要略小。

高度关注厄尔尼诺对于商品的影响:原油、金属矿产、。

原油:厄尔尼诺带来的干旱和高温天气会带来非燃料商品价格的上涨,农业灌溉对电量的需求也会提升对发电燃料的需求,这会抬升以原油为主的能源价格。经验数据显示,即使在4个季度之后,厄尔尼诺冲击对油价的影响依然保持在异常高的位置。

金属矿产:厄尔尼诺主要影响地区在赤道太平洋地区,该地区主要包括澳大利亚,印尼,秘鲁及智利四国。主要矿藏的全球份额基本都超过了两成,铜和铝的产量占比分别为37和44,特别是锂矿的产量占比高达74。由于矿山设备高度依赖水力发电,雨水的减少以及水位的下降会阻碍日常开采工作(如印度尼西亚和澳大利亚);而有些地区却是容易遭受暴雨的侵袭(如智利),暴雨天气亦影响开采。异常天气带给金属矿产供给端的影响将会带来价格的上升;异常天气结束后的陆续复产将会带来价格冲击。此次厄尔尼诺虽然峰值已过,但从最新的SST和ONI数据来看,本次厄尔尼诺力度超过98年,拉尼娜高强度接棒概率较高,对矿产品的影响仍可能超预期。

农产品:厄尔尼诺造成的干旱和洪涝天气将对环太平洋地区的主要农产品生产国造成伤害。该地区不仅仅含有丰富的矿藏,农作物的产量和出口量也是位居世界前列。这一逻辑下重点关注的产品主要有棕榈、大豆、小麦、大米。很多产品的影响显现可能才刚刚开始。据农产品权威机构预测,今年的大米收成预计会出现六年来的首次下降,2016年底全球研磨米库存可能会位于数年来的最低水平。

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1厄尔尼诺走了么?

1.1厄尔尼诺的故事

我们先把厄尔尼诺的故事给大家讲清楚。话说,在一个叫厄尔尼诺的男孩来到太平洋赤道地区之前,这里有着和谐的气候系统。赤道附近的热带地区有着更强的太阳直射,带动该地区空气上行,亚热带地区气流趁机而入。只不过北半球的流入气流是右偏而南半球流入气流是左偏,从而在赤道地区形成了一路向西的强信风带(当年正是这股风带着麦哲伦从南美洲到菲律宾)。也正因为这股强信风,印度尼西亚海域的海平面比秘鲁附近的海平面高0.5米;也正是这股西风,热量被带到太平洋西海岸,上升的寒流冷却了秘鲁海岸。因此,和谐情况下赤道地区太平洋的水温应该呈现“东冷西热”的格局。

图表1:正常情况下的气候现象资料来源:Pidwirny(2006),方正证券

这个叫厄尔尼诺的小男孩究竟从哪儿来,谁也说不清楚。但他隔三差五的到来总是破坏了赤道地区的和谐环境。他破坏了该地区上空的气候循环系统,原先形成强信风的条件减弱,由此导致了东海岸(美洲大地)的上升寒流上升势头变缓。海水流动变慢之后,水温逐渐升高。对比厄尔尼诺年和正常年的海平面气温图,可以发现拉美地区海平面问题急剧上升。

如果学术一点概括厄尔尼诺,那就是赤道太平洋地区气候系统的间歇性中断,而粗暴点的说法就是他是给环太平洋地区来捣乱的破坏分子。厄尔尼诺现象一至,东至美国墨西哥,西至澳大利亚印度尼西亚皆惨遭毒手。那么这个现象是否可以人为干预呢?我们可以明确告诉你,绝无可能。有人简单测算过,1997年1月至7月,赤道地区太平洋洋面问题上升了1.62℃,为了人为实现这部分热交换,需要3.5e22焦耳的热量,相当于20万吨的TNT炸弹产生的热量,大致等于150万家大型发电厂连续工作8个月的电量总产量。从另外一个角度看,厄尔尼诺现象在被命名前就已经存在了好几千年(甚至更久)。尽管我们不知道它存在的意义,但是一旦被人为消失了,或许生态系统的后果会更糟。

图表2:厄尔尼诺现象资料来源:Pidwirny(2006),方正证券

经济作物图表3:厄尔尼诺年和正常年的海平面气温图资料来源:NationalOceanicandAtmosphericAdministration(NOAA),方正证券注:红色表示海温较高,蓝色表示海温较低。

图表4:厄尔尼诺的危害——澳大利亚的旱灾资料来源:NOAA,方正证券

图表5:厄尔尼诺的危害——美国的洪灾资料来源:NOAA,方正证券

1.2厄尔尼诺与中国的缘分

正如前文所述,厄尔尼诺现象起始于赤道附近的太平洋地区,而中国离这个地区不可谓不远。对厄尔尼诺而言,中国纯属无辜躺枪(其实美国也差不多的情形)。每当进入夏天的时候,来自印度洋的西南暖湿气流和从北面南下的大陆冷气团形成“锋面雨”,冷暖气团交锋的结果就是下雨;而且谁的势力大,下雨后的天气就由谁决定。关键的地方在于,降水带的南北移动同西太平洋副热带高压的季节活动相一致。一般来说,华南地区率先进入雨季,随着雨带北移,长江中下游地区进入雨季,也就是江南的梅雨季节。雨带一直移到东北地区,雨季才算结束。

图表6:锋面雨的原理资料来源:百度图片,方正证券

经济作物图表7:华南地区暴雨的成因资料来源:新浪,方正证券注:红色箭头代表暖湿气流,蓝色箭头代表冷气流。

然而,厄尔尼诺的出现打破了这种平衡。前面对厄尔尼诺现象的描述中我们已经指出,小厄破坏了赤道地区的大气环流系统从而导致了该地区的海温异常增高,从而造成了西太平洋副热带高压的异常,具体表现为向西移动,呈现加强带状分布(如图8所示)。结果就是雨带移动到了长江中下游地区就不能继续北移,雨带过度停留造成了该地区的洪涝灾害;另一方面,暖湿气流受副高偏强的影响无法继续向北输送至华北地区,导致该地区降水明显偏少,造成干旱天气。

1.3厄尔尼诺的度量和未来天气预测

如前所述,长江中下游的水患是由于厄尔尼诺现象导致的西太平洋副热带高压异常带来的无妄之灾,而这个灾害的后果的严重程度取决于厄尔尼诺现象显著与否。我们使用美国国家海洋和大气管理局(NOAA)的海温距平(SST,距平是某一个数值与历史平均值的差)和海洋厄尔尼诺指数(ONI)来衡量厄尔尼诺的发展程度。从图9可以发现,Nino3.4的海温距平(SST)这个指标能够有效的识别1982-83,1997-98和2015-16年这三次比较显著的厄尔尼诺现象。从数值上看,2015-16年的厄尔尼诺现象将不亚于1997-98年的那次。

经济作物图表8:厄尔尼诺次年春季500hPa高度平均距资料来源:NOAA,方正证券

经济作物图表9:Nino3.4的海温距平(SST)资料来源:NOAA,方正证券

另一个指标——海洋厄尔尼诺指数(ONI)是基于Nino3.4区域的SST构建的。从1982/83、1997/98以及2015/16年这三次的厄尔尼诺指数来看,厄尔尼诺还是遵循着相似的规律走势。即使把研究区间拉长到1990-2015年,还是能够从ONI中发现厄尔尼诺的痕迹。

图表10:厄尔尼诺遵循着相同的规律资料来源:NOAA,方正证券

经济作物图表11:1990-2016年的海洋厄尔尼诺指数资料来源:NOAA,方正证券注:红色表示厄尔尼诺,蓝色表示拉尼娜。

根据1982-1983年和1997-1998年的两次比较显著的厄尔尼诺现象,一般厄尔尼诺完全退去发生在次年(比如1998年)的4-5月份。因此,本次的厄尔尼诺大概率在5月结束。SST的走势显然也验证了这一说法。

根据历史经验,厄尔尼诺消退年(比如1998年和2016年)的夏季,中国地区长江以南地区的降水量会偏多。我们列举几个例子:1953年中等偏弱厄尔尼诺,1954年长江全流域大洪水;1982年强厄尔尼诺,1983年长江、淮河均发生一般洪水;1997年极强厄尔尼诺,1998年长江全流域大洪水;2002年中等厄尔尼诺,2003年淮河大洪水;2006年中等厄尔尼诺,2007年淮河大洪水。如前所述,这与厄尔尼诺现象导致的西太平洋副热带高压异常有关。从当前所能得到的证据来看,2016年夏天长江中下游大概率会有洪灾。今年以来,广州地区1-4月的累计降水量已经远远超过往年同期,是2003-2015年平均值的2.84倍。对比近30日和近10日全国地区的降水量距平百分比(=(当期值-历史均值)/历史均值),我们发现降水带已明显从华南地区北移到长江流域,更

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