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2020年8月全球猪肉价格数据解析:美国止跌回升 中国继续小幅上涨

       目前在国际猪肉价格上,美国猪肉价格止跌回升,欧盟价格继续下降。根据农业部数据显示,2020年8月,美国猪肉切块批发价格为每英担72.00美元,环比涨6.1%,同比跌13.9%,51%-52%瘦肉猪价格为每英担38.00美元,环比涨11.1%,同比跌31.5%;欧盟猪肉批发价格为每吨1506.00欧元,环比跌0.9%,同比跌15.8%。
       
       2020年2-8月美国猪肉切块批发价格及增长情况
       数据来源:农村农业部
       
       2020年2-8月51%-52%瘦肉猪价格及增长情况
       数据来源:农村农业部
       
       2020年2-8月欧盟猪肉批发价及增长情况
       数据来源:农村农业部
       
       在生猪产能持续加快恢复、传统消费旺季以及疫情防控形势向好,我国猪肉市场供应与外出消费需求增加,预计在国庆、中秋前价格仍将高位运行,但节后有望季节性回落。据农业农村部数据,2020年7月我国生猪屠宰量1171.21万头,环比下跌11.8%,同比下降32.3%;1-7月累计规模以上生猪屠宰企业屠宰量8671.76万头,同比下降32.4%。
       
       2019年6月-2020年7月我国规模以上生猪屠宰企业屠宰量及增长情况
       数据来源:农村农业部
       
       2019年-2020年1-7月我国规模以上生猪屠宰企业屠宰量及增长情况
       数据来源:农村农业部
       
       同时,截止2020年8月,我国猪肉价格为每公斤56.03元,环比上升4.6%,同比增长65.0%;生猪价格每公斤37.15元,环比上升3.0%,同比增长69.7%;仔猪价格每公斤108.64元,环比上升4.9%,同比增长1.3倍。
       
       2019年9月-2020年8月我国猪肉价格统计情况
       数据来源:农村农业部
       
       2019年9月-2020年8月我国生猪价格统计情况
       数据来源:农村农业部
       
       2019年9月-2020年8月我国仔猪价格及增长情况
       数据来源:农村农业部
       
       而在养殖收益方面,由于玉米价格持续上涨导致生猪养殖收益环比下降。据农业部数据显示,2020年8月猪粮比价为15.29:1,环比下降0.38%;全国饲用玉米价格为每公斤2.43元,环比上升5.7%,同比增长14.6%;育肥猪配合饲料价格为每公斤3.25元,环比上升2.2%,同比增长7.3%。其中,出栏一头100公斤的肥猪,自繁自养养殖户盈利2200元左右,外购仔猪养殖盈利950元左右,外购仔猪育肥模式养殖利润环比下降14.0%。
       
       2019年7月-2020年8月我国饲用玉米价格及增长情况
       数据来源:农村农业部
       
       2019年7月-2020年8月我国育肥猪配合饲料价格及增长情况
       数据来源:农村农业部
       
       2020年1-8月自繁自养与外购仔猪养殖户盈利情况
       数据来源:农村农业部(WYD)
       
       相关行业分析报告参考《2020年中国猪肉行业投资分析报告-产业规模现状与未来动向研究》。
       
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库存方面,全球棉花库存也在持续增加,进一步加剧了市场的供应压力。美国农业部数据显示,2024/25年度全球棉花期初库存为1614.73万吨,期末库存增至1696.25万吨,环比增加34.47万吨,同比增加81.75万吨。中国、美国、澳大利亚和印度的库存增加是导致全球库存上升的主要原因。

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我国生猪养殖业长期以散养为主,行业集中度较低,散养户、中小规模养殖场数量众多。近几年国内生猪养殖行业规模化集中度有所提升,产业正朝高质量发展迈进,以满足人民日益增长的高品质猪肉需求。2024年,我国生猪养殖规模化水平继续提升,标准化、智能化等先进技术、设备加快应用,带动了行业整体素质的提升。

2025年05月20日
我国木材消费需求疲软 但总量较大 市场仍具较大经济价值 行业进口规模逐年走低

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我国木材2015年产量为7.2×107m3,到2022年达到峰值,为1.221×108m3,同比增长5.36%;而2023年降至11944万立方米,同比减少2.18%‌,2024年木材产量增长至13740万立方米。此外,我国木材产区分布不完全均衡,部分省份产量较大、占比较高,也有部分省份木材产量较小。

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人工智能相融合的“智能设计育种”。育种者能够借助AI驱动的工具对海量数据进行分析,从而精准预测基因型-表型关联,识别新的基因组合,大幅提升精度和效率并优化育种策略。AI在作物改良中的核心应用工具包括大数据技术、机器学习、深度学习、计算机视觉、遗传算法等等,对作物的表型组学、基因组学产生深远影响。

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