程实：不宜高估厄尔尼诺对今年夏季的通胀冲击

近期厄尔尼诺重新进入市场讨论视野，但2026年夏季这轮厄尔尼诺影响主要集中在少数作物和少数产区配资资金流水是否完整，对整体通胀的拉动不宜高估。

这一判断建立在四重尺度的甄别之上。时间尺度上，真正有信息量的是聚焦未来三个月的季节性预测，而非被媒体广泛援引却难以落到具体产区的十年期更新。产地尺度上，咖啡、可可、棕榈油等窄带作物供给高度集中，局部天气扰动更容易转化为价格波动，主粮则因产地分散、库存较厚而相对钝感。农时尺度上，同一轮厄尔尼诺对不同作物的影响并不一致。通胀尺度上，价格弹性大的窄带作物在多数CPI篮子中权重有限，能否形成宏观通胀压力，取决于受冲击品种的消费权重与传导链条。

第一辨之时间尺度

季节尺度比十年尺度更适合判断近端供给风险。世界气象组织（WMO）在2026年中发布了两类气候预测：一类是全球年度至十年气候更新，重点给出2026~2030年以及2026~2035年的中长期信号；另一类是全球季节性气候更新，聚焦未来三个月。十年期更新更适合判断气候背景和中长期概率，而季节性更新更适合判断近端天气、产区降水和作物生长窗口。

我们观察发现，WMO十年期更新更容易获得媒体关注，是因为传播环节偏好长尺度叙事。未来五年突破高温纪录、北极升温更快等表述更容易被引用，也不容易在短期内接受检验。季节预测更强调概率、区域和时效，传播效果弱一些，但对供给和通胀判断更贴近现实。在这样的背景下，机构行为也会向共识信号靠拢。引用传播最广的报告，解释成本和声誉风险更低。

验证周期则进一步影响使用意愿。十年期预测在普通考核周期内很难被完整检验，季节预测三个月后就能对照实际降水和温度，后者信息含量更高，可验证性更强，使用压力也更大。由此形成的结果是，传播最广的信号未必最适合近端供给判断，真正有价值的信号常常隐藏在更短、更具体、更容易被验证的时间尺度中。

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第二辨之产地尺度

作物产地越集中，季节性天气信号的信息价值越高。窄带作物对季节性信号更敏感。咖啡、可可、棕榈油集中在赤道两侧较窄的热带区域，并高度依赖少数国家供给。按美国农业部（USDA）及相关国际组织口径，2025/2026年度巴西（35%）和越南（17%）合计约占全球咖啡产量一半以上，印尼（57%）和马来西亚（25%）合计约占全球棕榈油产量八成以上，可可供给则高度集中于西非，科特迪瓦和加纳合计超过全球产量的60%。作为对照，小麦、大米等主粮生产集中度相对低，例如小麦最大生产方欧盟和中国各约17%，大米最大生产国印度、中国各占全球产量28%、27%，且主粮通常拥有更厚的库存和政策缓冲。

产地集中度改变了天气信息的含义。对窄带作物而言，价格并不只反映全球平均气候，更取决于少数产区在关键月份的降水和温度。长尺度、全球平滑的预测会稀释这类信息。能够定位到海洋大陆、印度次大陆、巴西东北部等具体区域的季节性预测，更接近真实的供给风险。

因此，厄尔尼诺对价格和通胀的影响不能简单外推，需要落到具体品种、具体产区和具体农时。全球种植分散、库存较厚的主粮，对单一产区和单一季节的天气异常相对不敏感。小麦、大米等作物的价格，更多由多产区供给、多季节收成和库存缓冲共同决定。对这类品种而言，全球平滑的长尺度气候判断可以提供背景，但很难直接转化为明确的价格信号。

第三辨之农时尺度

农时窗口决定天气信号能否转化为当季供给压力。产地集中和预报精度仍然不够，天气信号需要落在作物尚未锁定且对水分最敏感的阶段，才会转化为当季供给风险。

巴西咖啡的当季窗口基本过去，6月已处于采收阶段。决定本季产量的开花和结果期主要发生在2025年底至2026年初。巴西国家供应公司（CONAB）在2026年5月的第二次咖啡产量调查中预计，巴西2026年咖啡产量为6670万袋，同比增长18%。若最终兑现，将创下CONAB历史序列新高，股票配资，多空杠杆，炒股杠杆配资，综合服务并较2020年6308万袋的前高高出5.74%。因此，6~8月厄尔尼诺对巴西咖啡当季供给的影响有限，更需要关注的是2026年9~10月以后对2027/2028季开花的影响。

印度季风作物则面临不同的境遇。稻米、油籽、豆类、甘蔗、棉花等作物通常在6~7月随西南季风到来播种，9~10月收获，整季高度依赖季风降雨。印度气象局5月29日发布的二阶段长期预测中预计，6~9月西南季风降雨量约为长期平均值的90%，6月全国平均降雨大概率低于正常水平。WMO季节性更新中印度次大陆偏干且模式一致性较高的信号，正好处在播种和早期生长窗口上。

东南亚棕榈油的信号更集中。棕榈是常年挂果作物，干旱既会影响当季鲜果串产量，也会通过花芽分化影响6~12月后的产量。USDA预计，印尼2026/2027年度棕榈油产量为4800万吨，较上一年度增长3%。同时，印尼气象局（BMKG）预测，印尼2026年约46.5%的季节区可能较常年更早进入旱季，约64.5%的季节区旱季累计降雨可能低于常年，旱季高峰预计主要出现在8月。两者合并看，棕榈油供给同时受到趋势增产和天气扰动两股力量影响，价格风险取决于后者是否超出市场预期。

把WMO季节性降水预测对应到作物产区，长尺度预测难以呈现的风险就更加清楚。2026年6~8月季节展望显示，海洋大陆偏干且模式一致性较强，直接关系到棕榈油和印尼可可。印度次大陆偏干且一致性较高，关系到稻米、油籽、豆类、甘蔗和棉花。澳大利亚大部偏干，关系到小麦。巴西东北部和南美北部偏干，但对巴西咖啡当季影响有限，更可能影响下一季预期。

第四辨之通胀尺度

通胀传导需要回到消费篮子中评估，进一步区分品类权重。咖啡、可可等品种价格弹性较大，但在多数CPI篮子中的直接权重有限。稻米、油籽、食用油和糖等消费覆盖更广、权重更高，才是观察食品通胀的关键。2015/2016年厄尔尼诺曾通过干旱压低东南亚棕榈油产量，这是产区层面的历史参照。它提示我们，关注偏干信号能否显著影响少数产区和关键农时，也要避免把局部供给扰动直接放大为全面通胀风险。

许多窄带作物产自新兴市场，也大量被新兴市场消费。与此同时，食品在新兴市场CPI篮子中的权重通常高于发达经济体。印度2026年发布的新CPI系列中食品和饮料权重为36.75%，菲律宾食品及非酒精饮料权重为37.75%；印尼食品、饮料和烟草组权重为25%；巴西食品饮料权重约两成。相比之下，美国食品及饮料权重约14.5%，英国CPI口径食品及非酒精饮料权重约11%。同样一次食品供给扰动，进入新兴市场通胀的权重通常更高。