此前，我們通常把目光聚焦于馬來——MPOB的數據顯示了馬來產量與降雨之間強烈的周期相關性(見《天災還是人禍——論棕櫚油復產的達摩克利斯之劍》)——但是卻對Gapki的數據始終保持懷疑，認為其瞎編了事。不管是不是瞎編吧，今年以來Gapki稱得上是賺足了眼球，不管你信或者不信，它都擁有攪亂市場的力量，讓你不得不依賴它。所以，印尼的產量數據真的沒有它背后的事實支撐嗎？無論統計數據是否真實，我們都得去挖一挖它數據背后的邏輯。
(資料圖片僅供參考)
進行數據分析發現，印尼降雨實際上對產量具有顯著的影響。僅考慮滯后期降雨的情況下，據模型測算，印尼10、11、12月產量分別預估為446.9萬噸，422.6萬噸和391.5萬噸。全年產量預計為4924萬噸。
PART 01
印棕產量及與降雨的關系
1.1
印棕產量走勢及原因
我們摘錄了Gapki 2016年以來的棕櫚油產量數據。從走勢圖上來看，印尼產量具有一個非常明顯的向上趨勢，與馬來正好相反。當然，這個積極的走勢反映出印尼的勞動力和樹齡老化約束并不像馬來那樣成為阻礙油棕增產的限制因素，但是印尼持續增產的主要原因有二：一是印尼的種植面積持續增加，二是印尼的單產也在持續增加。
樸實的原因下暗藏玄機，讓我們一一道來。印尼棕櫚油的種植現狀早在【棕櫚油產量專題】全球油棕種植及棕櫚油復產趨勢：路漫漫其修遠兮一文中有所介紹，其油棕種植面積在2020年以前都持續增長，而且棕櫚油產量與種植面積之間的線性關系十分強烈。這幾乎可以說明印尼棕櫚油產量的持續增長絕大多數是面積擴張的影響。如果能夠控制其影響， 便可以更準確地分析印尼產量的周期性。但是很遺憾，印尼當局似乎并未統計月度單產或者月度種植面積，精確控制面積的影響很難實現。另外，由于印尼2018年開始實施擴張禁令，2018年以來的面積擴張已大幅放緩，2021年甚至有回落趨勢，故面積擴張帶來的產量增長也是不可持續的。Gapki產量圖中可以看到2016-2018年產量跳升最為明顯，這與面積圖中顯示的面積擴張速度最大的兩年正好吻合。當然，2016年正好是東南亞經歷厄爾尼諾大減產的一年，多種因素疊加造就了印尼產量陡峭的趨勢線。
另外來看單產。自千禧年以來，印尼油棕單產總體來說是持續上升的。從數據上來說，印尼的單產比馬來要高一些(馬來2021年CPO單產是3.14噸/公頃)。為了探究其原因，我專門查看了二者的計算邏輯是否一致。印尼農業部公布的單產數據是由印尼全部(包括小農、政府及私人種植園)的CPO產量除以成熟(Matured)面積所得。而MPOB公布的單產是由種植園(包括政府、私人種植園以及規模化的小農，不包括獨立小農)的CPO產量除以收獲(Harvested)面積所得。此前我們發郵件詢問MPOB，該收獲面積既不是總面積也不是成熟面積，而是種植園每月上報的收獲面積。
因此，二者計算邏輯是不一致的。但是我們可以粗略思考，收獲面積理論上與成熟面積差別不會太明顯，而且獨立小農的單產也不會高于種植園，因此從計算邏輯上來說馬來單產只會高估而不會低估。所以，實際上的印尼單產確實要高于馬來單產。究其原因，印尼的樹齡結構比馬來要年輕一些，印尼在2018年以前有超過20%的種植園是未成熟的，2018年以后降至15%；而馬來僅有約10%的種植園是未成熟的。近年來不斷擴張的種植面積也為種植園注入了活力，而馬來的種植面積已經早早穩定，樹齡改善只能依賴緩慢的重植進程。但是，印尼的種植面積在2018年以后也難以持續擴張，未來也將逐漸面臨老齡化問題。
不過，從印尼當前的樹齡結構來看，其產量仍具競爭力。觀察衛星圖，明黃色及紅色區域是樹齡較小的油棕樹，主要集中在馬來西亞的沙撈越地區，以及印尼的南蘇門答臘、西加里曼丹以及中加里曼丹區域，這些便是未來的油棕經濟的中堅力量。而在當前，馬來西亞的柔佛以及印尼的廖內等地正是壯年油棕樹集中區域，而馬來的沙巴和印尼的北蘇門答臘等區域則面臨著更大的老齡化危機。從圖中來看，印尼仍有相當部分的油棕樹未達到或剛處于產量最優的年齡(10-20歲)，短期內油棕樹仍將保持一定的活力。另一方面，由于印尼面積受限政策僅針對種植園，而對小農來說相對寬容。在印尼40%種植園為獨立小農的情境下，種植園可能會通過收編小農的方式實現擴張。這樣一來，隨著種植園的規模化發展，印尼單產仍具上升潛力。
總的來說，印尼種植面積受限，但是單產仍具上升潛力，在不考慮外部政策及疫情反復等突發情況的前提下，印尼產量仍然具有維持上升趨勢的潛力，但是預計不會如此前一樣維持高位增速。
1.2
產量季節特征及與降雨的關系
接著來看看產量的季節特征。從季節圖上來看，大體來說，棕櫚油增產周期從二月持續到九月或十月，八九月份產量達到一年中的高點。從圖中來看，幾乎僅21年產量走勢比較特別，增產周期僅維持到六月份。
因此，就我們所看到的數據而言，Gapki報告的產量數據還是具有明顯的季節特征的，那么這個季節特征跟印尼的降雨量相關嗎？
顯然與降雨量的表現是一致的。印尼的降雨季節圖表現出了比馬來更顯著的變化特征，10月開始進入雨季，次年3月開始進入旱季，一年中8、9月份降雨量達到低值。印尼多洪澇，旱季降雨水平波動極大，比如21年的降雨量低點正處于6、7月份，至8、9月份降雨量接近歷史最高位，這與前述21年增產期維持至6月份也吻合。
那把產量趨勢圖和降雨趨勢圖放到同一張圖中看看呢？除去產量具有向上的趨勢外，周期性變化幾乎與降雨量反向變動，說明當期降雨量的變化很可能對產量產生了顯著影響。
為了從視覺上更明顯地判斷產量與降雨之間的關系，我們作出產量的趨勢線公式：
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并據此計算出棕櫚油產量的殘差，將剔除趨勢線的產量與降雨置于同一圖中，能夠更加明顯看出產量與降雨之間的反向變動。計算它們的相關系數，產量殘差與降雨量之間的相關系數為-0.42，與滯后一期的降雨量之間的相關系數為-0.52，這也可以說明暴雨對當期和后一期棕櫚油的產量具有一定的影響。
但是，如果仔細觀察可以發現，產量和降雨量的反向變動并不是一一對應的鏡像關系。這便是由于降雨的滯后影響了。之前寫馬來產量專題的時候提到過，盡管降雨量在生物學上對固定階段的油棕生長產生較大影響，但是由于樹齡結構變化，影響最為突出的滯后階數并不是固定值。將產量的殘差圖和降雨趨勢圖錯位擺放，可以觀察到降雨和產量的變動方式更加趨于對應，這意味著滯后期的降雨量與棕櫚油產量間也存在著顯著的相關關系。但是具體影響如何難以用肉眼判斷，因此接下來本文將借助馬來產量預估模型的經驗，對印尼降雨如何影響產量進行簡單分析。
PART 02
印棕產量的降雨模型
在分析馬來產量時便提到過，降雨對產量的影響最直接地體現在FFB單產上，因為這樣可以控制面積和出油率的干擾——上文也說了，面積擴張是導致印尼棕櫚油產量正向趨勢的重要原因之一。但是很遺憾，印尼似乎并未發布月度單產數據，我們只能再次借鑒馬來降雨模型的經驗，將這些干擾因素視為印尼棕櫚油產量變動的慣性變動趨勢，并設法將其從模型中剔除。
上一節當中剔除趨勢線，僅留下殘差的做法似乎不錯。的確，這樣也可以對歷史數據進行不錯的擬合(如果確實存在影響)，但是產量的現實走勢并非線性，近兩年的增產趨勢已經放緩(Gapki近兩年產量圖大多處于趨勢線以下)，因此對近年來的產量擬合以至對未來的產量預測一定會高估，因此在實際模型中，不能簡單認為印尼產量會一直維持線性趨勢。
故而仍然按照自回歸的方式對產量進行擬合，并控制其自身的增產趨勢。模型給出的最優降雨滯后期為13、17和25期，與馬來類似但略有不同，證明數據符合現實情況。特別的是，模型并未顯示當期降雨對產量的影響具有統計上的顯著性，這可能是因為產量的主要影響來自滯后期降雨，而當期降雨的影響在異常情況下才會比較明顯。
首先選用2021年之前的數據進行擬合，并對2021年的產量進行預測，以此觀察模型的效果。從圖中可以看到，綠色線條(即模型擬合值)與實際值大體相符，證明降雨的滯后期影響是確實存在的。但是模型對2021年(尤其是上半年)的產量預估卻一直偏低，模型得到的產量高峰在九月實現，而實際卻是六月。這也不能說是模型產生了極大的錯誤 ，因為模型的確未考慮當期降雨導致增產期縮短，也并未考慮到疫情后的產量恢復等因素。逐月估計的產量在2022年8月與實際值收斂，側面說明了5-7月印尼產量的確受到出口禁令的側面影響。(注：逐月預估基于上月真實值進行當月估計，連續預估基于上月估計值進行估計。)
接著利用最新數據擬合出一個預測模型。由于模型的最終目的是預測未來的產量，因此我們在做最新的預估模型時并未將5月至今的樣本納入進去。模型對2021年的擬合和上述模型中的預測值相差無幾，因為在自然周期下模型會將九月視作一年中的產量高峰期。在2021年下半年，模型對產量的擬合已經接近真實值，據此對5月份以來的產量進行預估。連續預估值持續利用上一期的預估值進行預估，可以見得在增產周期內始終保持增產趨勢，而實際產量卻受到外因壓制。即便利用上一期的實際產量進行產量預估，得到的逐月預估值也比實際產量要高一些。模型的逐月估計值在7月份收斂至與實際值一致，那么意味著出口禁令對產量的影響余波已逐漸散去。
總的來說，雖然印尼的棕櫚油產量受到當期各種因素的影響比較頻繁，以至于產量偏離降雨周期的時間點較多，但是總體來講還是維持了基本的季節性周期變化。這個模型存在一定的局限性，但是也可以大致上提供一個印尼產量受到降雨影響的證據。盡管模型僅考慮了降雨的滯后期影響，但是在未來對印尼產量進行判斷時，也可以根據模型值結合當期現狀進行大致的判斷。根據此模型，印尼10月預計為446.9萬噸，11月預計為422.6萬噸，12月預計為391.5萬噸，2022年產量為4924萬噸。如若當期面臨洪澇災害較為嚴重，實際產量可能會略低于模型預估值。
（文章來源：國富期貨）
關鍵詞： Gapki
