产业链重构系列：厄尔尼诺对全球产业链供应链的影响

图目录图表1：气候冲击进入产业链的传导机制 1图表2：2026年6月赤道太平洋海温距平 2图表3：2026和2027年厄尔尼诺概率阶梯 2图表4：2000年以来主要厄尔尼诺事件复盘 3图表5：与厄尔尼诺相关大宗商品价格指数 4图表6：可可与咖啡推动饮料价格指数升至高位区间 4图表7：厄尔尼诺期间相关农产品跨年最大涨幅 5图表8：天然橡胶链条的供给约束与跟踪指标 5图表9：全球用电量数据 6图表10：巴拿马运河日通航数量 7图表11：中国相关产业链传导与 抓手 8图表12：NOAACPC海洋尼诺指数（ONI，三个月滑动平均）：2000—2026 8图表13：2000年以来主要厄尔尼诺事件峰值ONI 9图表14区域叠加下的产业链风险矩阵 图表15：从天气预期到盈利预测的传导时序 2026年以来，赤道中东太平洋海温持续偏暖，厄尔尼诺重新成为全球气候监测的核心变量。NOAA与WMO对2026—2027年厄尔尼诺给出较高概率信号，显示本轮事件已进入前瞻观察期。作为影响全球降雨、温度、水文和海洋生态的重要气候现象，厄尔尼诺可能进一步扰动农产品产区、航运水位、电力供给和部分资源品供给。一、厄尔尼诺如何变成产业链、供应链变量厄尔尼诺是赤道中东太平洋海温持续偏暖，并与大气环流相互耦合形成的气候事件。正常年份下，东南信风把表层暖水推向西太平洋，东太平洋深层冷水上翻，维持“西暖东冷”的海温格局和相对稳定的沃克环流。厄尔尼诺发生时，信风减弱，暖水向中东太平洋回流，东太平洋冷水上翻受抑，海洋与大气之间的热量交换关系被重新分配。它会改变降雨带、温度场、水文条件和海洋生态，并通过影响农业生产、能源供应、航运能力和贸易政策传导至产业链。对供应链而言，厄尔尼诺的重要性在于它会同时改变多个基础约束。降雨偏离会影响雨养农业单产和灌溉压力，水库来水变化会影响水电供给，湖泊和运河水位下降会压缩船舶吃水与日通行能力。温度升高会改变作物授粉、蒸散、病虫害和劳动力效率，也会推升制冷负荷，使电力系统在需求上行和部分电源供给下降之间承压。海洋生态通道同样也受影响，秘鲁沿岸冷水上升流减弱后，鳀鱼资源分布和捕捞条件可能发生变化，鱼粉鱼油供应再沿着饲料链条影响水产养殖成本和利润。厄尔尼诺对产业链的影响通常是多个环节在相近时间窗口内同时承压。上游表现为产量、捕捞量和发电量波动；中游表现为原料采购、库存周转、运输效率和加工成本变化；下游则体现为成本转嫁、产品定价、需求韧性和利润率波动。若气候异常与出口限制、企业补库、低库存、港口拥堵或运河限行叠加，供应链压力会从自然资源端扩散到贸易端和企业经营端。图表1：气候冲击进入产业链的传导机制信建投证券二、2026和2027年前瞻：从ENSO概率到供应链压力历史的厄尔尼诺已经提供了可验证样本，2026和2027年风险则要求研究从复盘转向前瞻。NOAACPC在6月11日诊断讨论中确认厄尔尼诺条件已经形成，并指出海气系统反映出厄尔尼诺的起始状态；同期NOAA区域海温距平数据显示，Niño，东太平洋近南美沿岸的区域约为。该结构说明赤道太平洋升温并不均匀，东太平洋近岸暖异常更为突出，对南美沿岸降水、秘鲁上升流和鳀鱼捕捞条件具有更强提示意义。概率指标适合衡量气候冲击进入供应链的强弱和节奏。厄尔尼诺出现概率升至高位后，主产区天气会先发生变化。降雨、水库水位、土壤墒情和政策口径，都会影响市场对未来供给的判断。随后，这些变化会沿着播种、收割、捕捞、运输和出口安排传导至供给端。当价格开始反映天气预期时，库存水平、基差结构和贸易流向成为关键验证变量。它们可以帮助判断供需缺口是否扩大。进入财报披露期后，气候冲击会逐步沉淀到企业经营数据中，表现为采购成本、毛利率、存货价值、套保损益和营运资金占用的变化。图表2：2026年6月赤道太平洋海温距平 图表3：2026和2027年厄尔尼诺概率阶梯OAACPCRecentEvolution,中信建投证券 OAACPC、WMO,中信建投证券三、区域叠加：对东南亚、印度、拉美的产业链影响厄尔尼诺形成后，东南亚、印度、中美洲、加勒比和北部南美更容易出现降雨偏少或高温偏强；南美南部部分农业区可能获得更多降雨；秘鲁、厄瓜多尔沿岸则更容易受到暖水和海洋生态变化影响。不同区域的天气方向并不一致，同一轮事件中，糖、稻米、棕榈油、橡胶、咖啡、鱼粉鱼油、铜矿和航运节点可能呈现不同的价格弹性。专题研究图表4：2000年以来主要厄尔尼诺事件复盘MO、NOAACPC、USDA-FAS、IMD、Fulcrum/ISEAS东南亚需要重点看“水”。稻米、油棕、橡胶、咖啡和部分制造环节都依赖稳定降雨。稻米受影响的关键不只是总降雨量，还包括降雨是否落在分蘖、抽穗和灌浆阶段。花期高温会降低结实率，收割期异常降雨又会影响稻谷品质。泰国、越南、印尼、菲律宾如果同步面临降雨不足，区域米价会更快反映库存、进口招标和出口政策变化。棕榈油和天然橡胶的风险更偏滞后。油棕树缺水后，花芽分化、鲜果串重量和含油率会逐步下行，产量压力通常不会立即出现在月度数据中。天然橡胶也类似，干旱会降低胶乳分泌，减少可割胶天数。天气异常初期，市场容易低估产量变化；库存下降后，价格再集中修正。跟踪上可看马来西亚和印尼降雨距平、棕榈油库存、橡胶开割率和出口节奏。东南亚还承担了更多制造转移。越南、泰国、马来西亚、印尼的电子、纺织、家电、食品加工和橡胶制品，对电力和港口效率较敏感。高温会推升工商业用电，干旱会影响水电和工业用水。烟霾、限电、港口拥堵和工人热应激，都可能拖慢交付。印度的变量集中在季风。6—9月西南季风决定播种面积、水库蓄水和农村收入。全年降雨量如果接近正常，也可能因月度错配带来产量压力。甘蔗、稻米、棉花和豆类都对关键生长期降雨敏感。8月降雨不足时，作物后期补水空间有限，市场会提前关注食糖产量、稻米库存和棉花到货。印度还具有较强的政策外溢。米、糖、棉花的国际价格，不只受印度产量影响，也受出口限制、最低收购价、政府库存和关税安排影响。印度、泰国、越南在全球稻米贸易中地位较高，任一主产国收紧出口，亚洲买家就会调整采购来源。糖链条中，季风偏弱会影响甘蔗单产，也会影响糖和乙醇之间的分配。政策变化常常比产量数据更早进入价格。拉美的影响需要分区域看。阿根廷、巴西南部、乌拉圭等南美南部农业区，部分年份会因降雨改善而受益，大豆、玉米和小麦的墒情可能好转。中美洲、加勒比、北部南美和亚马逊部分地区则更易偏干，咖啡、可可、牛肉、内河运输和水电都可能受扰。秘鲁和厄瓜多尔沿岸更接近海洋生态冲击。暖水会削弱上升流，鳀鱼可能向更深、更远或更南水域移动，捕捞效率下降。若幼鱼比例偏高，捕捞季可能缩短或推迟。鱼粉鱼油是高端水产料的重要原料，替代受适口性、脂肪酸结构和养殖品种约束。秘鲁捕捞配额、幼鱼比例、鱼粉出口和主要港口发运，是水产饲料链条的核心指标。中美洲和巴拿马流域则关系到航运。运河水位偏低时，船舶吃水、日通行数量和预约额度都会受限。液化气、集装箱、冷链食品和工业原料容易面临排队、减载或改道。航运扰动传导较快，运费、保险、在途库存和交付周期会先变化，再影响企业采购和现金流安排。四、农产品链条：供给扰动、库存约束与成本传导农业层面看，厄尔尼诺对农产品价格的影响并不均衡。不同品种的价格弹性，主要取决于四个因素：主产区是否集中，生产窗口是否容易受天气影响，库存能否覆盖供给缺口，政策是否会改变出口和贸易节奏。白糖的天气属性较强。甘蔗生长依赖稳定降雨，高温和干旱会影响单产。印度、泰国等主产国产量预期一旦下修，市场通常会同步交易出口限制、进口需求和糖厂压榨节奏。若巴西制糖比例、乙醇价格和原油价格出现联动，糖价弹性还会被进一步放大。棕榈油和天然橡胶更依赖热带种植条件。天气异常对产量的影响，往往不会马上体现在月度数据中。市场前期更多交易天气预期，后续再通过库存、出口和到港数据验证供给压力。大豆、玉米等粮食品种的全球供给来源更分散。南北半球种植季也存在错位，因此单一区域天气扰动的影响相对容易被对冲。从产业链看，农产品价格通常沿着“预期交易—产量验证—库存去化—成本传导”的路径运行。天气异常出现后，期货市场和贸易商会先调整供给预期。进入收获、压榨、开割或捕捞窗口后，单产、库存、到港量和出口报价成为更重要的验证指标。再往后，价格变化会传导至食品加工、饲料、饮料、轮胎和水产养殖等下游环节，并影响企业采购成本、毛利率和营运资金占用。300250可可泰国碎米（鱼粉罗布斯塔咖啡天然橡胶RSS3国际糖价2001500202320242025300250可可泰国碎米（鱼粉罗布斯塔咖啡天然橡胶RSS3国际糖价2001500202320242025orldBankPinkSheet orldBankPinkSheet综合来看，农产品链条的研究重点要落到品种自身的供需结构。白糖、棕榈油、天然橡胶、咖啡、可可等品种对主产区天气和贸易政策更敏感，价格弹性通常较高；大豆、玉米、小麦等粮食品种供给范围更广，库存和产区轮动会削弱单一区域天气的冲击。对企业研究而言，跟踪指标应从气候信号延伸到采购价格、库存天数、套保头寸、订单传导和终端提价能力。只有当天气扰动、低库存和贸易约束同时出现，农产品链条才更容易进入持续再定价阶段。90.0%80.0%70.0%90.0%80.0%70.0%60.0%50.0%40.0%30.0%20.0%10.0%天然橡胶 白糖棕榈油棉花豆粕玉米豆二五、工业链条：资源扰动、能源约束与制造传导天然橡胶把厄尔尼诺从农产品链条延伸至轮胎、汽车零部件和制造业成本。泰国、印尼、越南、马来西亚合计约占全球天然橡胶产量60%—70%。厄尔尼诺及其伴随的干旱、高温和异常降雨会扰动东南亚天然橡胶供应。强厄尔尼诺可使天然橡胶月均生产率下降1.30%—9.27%。2024年一季度，泰国、印尼天然橡胶产量分别同比下降18.3%、15.2%，全球前四个月产量下降约5%。图表8：天然橡胶链条的供给约束与跟踪指标NRPC、厄尔尼诺对电力链条的影响，是其传导至有色、化工、硅料、锂电材料和数据中心的核心通道。厄尔尼诺改变赤道太平洋中东部海温，并通过大气环流重塑全球温度和降水分布，影响通常具有跨季节滞后性。电力端最先承压的是负荷。厄尔尼诺峰值年往往伴随全球用电增速抬升，2016和2024年电力需求比前一年均有大幅度的增长。IEA统计的2024年全球用电需求增长也达到4.3%。高温推升居民与商业空调负荷，工业冷却、农业抽水灌溉、数据中心散热同步增加，使电力系统的尖峰负荷比全年电量更敏感。夏季尖峰负荷同比显著增加。7.00%6.00%5.00%4.00%7.00%6.00%5.00%4.00%3.00%2.00%1.00%0.00%-1.00%-2.00%30,000.0020,000.0010,000.000.00同比增速全球用电量/TWhmber/OurWorld厄尔尼诺对电力供给端的冲击，主要体现为降水错配导致水电出力下降。2023年5月，四川、云南水电发24.4%、43.1%；202440TWh28.7TWh28%。同时，水电缺口需要煤电、气电补位，电力供给的边际成本随之转向煤炭、天然气价格和机组可用率。这种电力冲击会严重影响高耗能产业。有色金属中，电解铝、锌、锡冶炼对电价最敏感，电价上行会压缩冶炼利润，限电又会降低开工率。铜的影响更偏矿端和需求端并行，智利、秘鲁等矿区若遭遇暴雨、泥石流和输电设施受损，矿山开采与冶炼会出现阶段性中断，同时电网投资、储能、AI液冷又会增加铜铝需求。化工链条中的氯碱、电石、黄磷、工业硅、合成氨、甲醇等环节同样依赖稳定电力和蒸汽，高温限电年份需要重新评估单位能源成本、装置负荷和安全库存。硅料与锂电材料的风险更集中在连续生产。硅料产能集中在西北、西南等能源资源区，枯水、干旱和外送约束会影响排产节奏。锂电产业链中，负极石墨化、正极材料烧结、电极干燥，以及电芯制造阶段的干燥房运行、化成、分容等环节，均依赖稳定供电和连续生产环境。若极端天气推高电价或造成局部限电，可能影响设备产品良率和企业交付节奏。数据中心则放大了厄尔尼诺年份的电力紧约束。IEA预计全球数据中心用电到2030年可达约945TWh；在高温环境下，AI机柜功率密度提升带来持续散热负荷，液冷、储能和绿电采购从成本优化项变成保供条件。由此看，厄尔尼诺对工业链条的影响通过水电出力、尖峰负荷和能源成本，逐步转化为高耗能制造企业的供给稳定性与成本竞争力问题。六、物流与水产链条：航道约束、捕捞扰动与成本传导2023年旱情导致日通行能力从常规1222艘/日，随后才逐步回升。运河受限后，影响不只体现在运费上。船公司和货化气、冷链食品、工业原料和跨洋制造订单而言，关键航道水位已成为重要的供应链风险指标。专题研究图表10：巴拿马运河日通航数量日通行能力/slots（艘/日）40日通行能力/slots（艘/日）40353025201510503736323134352524222427鱼粉鱼油链条的气候敏感性更强，源头集中在秘鲁鳀鱼资源。正常年份，秘鲁沿岸受冷水上升流影响，营养盐丰富，鳀鱼资源密度高，是全球鱼粉和鱼油的重要来源。厄尔尼诺会削弱或扰乱上升流，海表水温上升，冷水鱼类的栖息空间收缩，鳀鱼可能向更深、更远或更南的水域移动，捕捞效率随之下降。若幼鱼比例偏高，政府还会暂停或取消捕捞，以保护资源恢复。2023年秘鲁鳀鱼捕捞条件恶化后，全球鱼粉产量下降23%，鱼油产量下降21%，这一幅度足以改变全球水产饲料企业的采购节奏。鱼粉鱼油扰动具有较强的非线性。鱼粉影响饲料蛋白结构，鱼油关系到EPA、DHA等脂肪酸来源，在高端水产料、虾料、三文鱼料和功能性动物营养产品中替代难度较高。原料紧缺时，饲料企业会提高豆粕、菜粕、发酵蛋白、昆虫蛋白、藻油等替代比例，但配方调整受适口性、消化率、养殖品种、生长阶段和客户接受度约束。若鱼粉鱼油价格上涨，同时豆粕、菜粕等植物蛋白走强，饲料厂需要在提价、压缩利润和调整配方之间权衡。养殖端也可能推迟补苗、降低投喂强度或延后出塘。七、中国映射：进口原料、能源约束与企业研究抓手厄尔尼诺对中国的影响，也是主要通过农业原料、工业能源、水产饲料和物流节点进入国内产业链。农业链条中，天然橡胶、食糖、棕榈油、咖啡、可可等品种依赖海外主产区。东南亚干旱会影响橡胶割胶、棕榈油和罗布斯塔咖啡供给；印度、泰国干旱扰动糖供应；南美降雨变化影响谷物和油料。2025年我国进口天然橡胶649.2万吨，约占全球进口量一半；进口食糖491.79万吨，其中巴西占87.26%；棕榈油进口约万吨，产区集中于印尼、马来西亚。相关扰动会传导至轮胎、食品饮料和油脂加工等下游环节。工业链条中，能源约束的权重正在提高。2025年中国全社会用电量达到103682亿千瓦时，同比增长5.0%。7月全国最大电力负荷连续刷新高位，先后达到14.65亿千瓦和15.06亿千瓦。高温会推升空调制冷、工业冷却、农业排灌和数据中心散热需求。若区域干旱压低水电出力，火电和外购电补位会提高用电成本。有色、化工、硅料、锂电材料、数据中心等环节则对电力稳定性更敏感。水产链条的外部依赖同样突出。中国仍是全球最大鱼粉进口国，占全球进口约40%。秘鲁鳀鱼捕捞条件变化后，鱼粉鱼油供应会影响水产饲料配方和养殖成本。若替代蛋白价格同步上行，饲料企业和养殖端的利润压力会进一步增加。物流链条则表现为节点风险。巴拿马运河等关键航道水位下降，会拉长跨洋运输周期，增加工业原料、冷链专题研究食品和消费品进口的不确定性。整体看，厄尔尼诺对中国的影响更像多条链条同时承压：进口原料价格波动、能源稳定性下降、运输周期拉长，并最终传导至企业成本、库存和交付节奏。图表11：中国相关产业链传导与 抓手信建投证券八、2000年以来的厄尔尼诺复盘：强度、路径与产业链记忆年以来的厄尔尼诺复盘，可为本轮风险提供产业链参照。NOAA的ONI序列显示，2002—2003、、2006—2007、2009—2010、2014—2016、2018—2019、2023—2024均达到暖事件阈值。几轮事件都源于赤道中东太平洋升温，但强度、持续时间、峰值季节和区域响应差异较大。产业链研究需要把ONI放入具体生产窗口中观察，重点看升温是否压中作物生长期、捕捞季、运河低水位期和电力负荷高峰。图表12：NOAACPC海洋尼诺指数（ONI，三个月滑动平均）：2000—2026OAACPCONI1.3℃，强度为中等，但印度农业受冲击较深。ICRIER梳理显示，2002年印19%18%3800GDP，损失约长期，农业产量、农村收入、食品价格和出口政策都会进入压力区间。2004—2005年和2006—2007年峰值ONI分别约0.7℃和0.9℃，属于弱事件，全球供应链扰动有限。2006年印度季风没有演变为典型旱灾，亚洲粮食链条的价格弹性也没有明显放大。区域影响还要结合印度洋偶极子、季风槽位置、土壤墒情和水库蓄水判断。若只盯赤道太平洋海温，容易把气候信号过早交易成价格结论。2009—2010年峰值ONI约1.6℃，接近强事件。印度和东南亚部分地区偏干，糖、粮食和油脂价格对天气预期更敏感。与2002年相比，当时市场已更重视期货定价、贸易限制和库存管理。农产品价格波动也不只来自减产，出口许可证、政府储备、进口关税和企业补库都会放大价格弹性。图表13：2000年以来主要厄尔尼诺事件峰值ONIOAACPC年ONI2.8℃，持续时间长，影响覆盖东南亚、印度、澳大利亚、南美西岸和全球海洋生态。东南亚稻米生产受高温和干旱扰动，2015—2016年区域稻米产量较前两年减少约1500万吨；越南906.7420万稻米和玉米201411%。厄尔尼诺会同时压缩灌溉水、扰动播种面积、推高仓储损耗，并通过米价传导到消费端。同一轮强事件也验证了热带经济作物的滞后性。USDA-FAS估算，2015/16年度马来西亚棕榈油产量约18253.80吨/10%15年低位。油棕树对缺水反应有滞后，84—12个月后释放。天然橡胶也类似，干旱会降低胶乳分泌并减少割胶天数，轮胎企业感受到的成本压力往往晚于气候峰值。ONI1.0℃，强度不高，但局部扰动仍值得跟踪。若正印度洋偶极子、局部高压脊、台风路径或南美降雨异