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作者 | 中信建投期货研究发展部 研究员：田亚雄
期货交易咨询业务资格：证监许可〔2011〕1461号 本报告完成时间 | 2026年6月10日
引言
印度农业的脆弱性凸显。拥有全球第二大耕地面积，但每年约80%的年降水量押注在短短四个月的西南季风（6-9月）上，迄今仍有近半数耕地完全依赖自然降水。眼下，强厄尔尼诺与印度洋偶极子正位相叠加正施压2026年西南季风季，推迟与降水缺口已直接威胁马哈拉施特拉、卡纳塔克等中西部核心邦，与棉花、花生、大豆的关键播种/生长窗口高度重叠。供给侧几乎没有弹性来吸收这种冲击：土地经营高度碎片化（86%的经营户规模不足2公顷）、灌溉覆盖不均、化肥自给结构失衡（DAP进口依赖约60%、钾肥近100%进口），导致其主产品单产长期显著落后于世界均值——大豆、籽棉、玉米单产分别仅为全球平均的约41%、54%、59%，产量增长主要靠面积扩张而非效率提升，面对气候冲击时缓冲极小。
而这链接着全球的农产品供应链——印度同时是全球糖、棉花、大米的重要出口方与最大植物油进口方（年消费接近2800万吨、进口依存度超50%），国内任何供给缺口或政策摆动——从出口禁令/限额到乙醇E20计划把甘蔗不断从“食糖”转化为“乙醇”——都会迅速外溢为国际粮价的关键变量。
印度季风决定农产品丰歉
印度农产品对全球市场的影响，首先来自其庞大的供给体量。印度大米产量约占全球的28%，棉花接近20%，白糖、花生和小麦均在14%以上。较高的全球供给权重意味着，印度天气扰动一旦进入产量兑现阶段，影响不会停留在本国市场，而会通过出口政策、进口需求和贸易流调整向国际市场扩散。
更关键的是，印度主要农作物的生长窗口与西南季风高度重合。水稻、玉米、花生、大豆、高粱和小米等Kharif作物通常在6-7月播种，7-9月进入关键生长期，正好对应西南季风主降水期。棉花同样集中在6-7月播种，苗期、现蕾和结铃阶段均需要降水配合；甘蔗虽然生长期较长，但6-9月是重要伸长期和高需水阶段，季风偏弱会加重灌溉压力，并影响后续单产和糖分积累。相比之下，小麦、菜籽等Rabi冬季作物主要在10月以后播种，季风影响更多通过土壤墒情、水库蓄水和灌溉水源间接传导。
白糖是印度天气风险向国际市场传导最直接的品种之一。印度糖产量在全球占有较高权重，但年度波动明显，出口则同时受到产量、库存和政府政策约束。丰产年份，印度可以通过增加出口释放国内过剩；减产年份，出口往往率先收缩，甚至通过限制措施优先保障国内供应。因此，季风对糖价的影响不仅来自甘蔗减产本身，更来自出口余量和政策取向的变化。
棉花的价格影响主要通过产量和贸易预期传导。印度既是全球重要棉花生产国，也是纺织消费大国，出口余量取决于国内产量、纺织需求和国际价差。天气扰动一旦影响播种、结铃或棉花质量，市场对印度出口能力的判断便会迅速调整。近年来印度棉花出口整体趋于下降，也意味着天气减产对国际市场的影响，更多体现为出口进一步收缩或进口需求上升。
花生对全球定价的直接影响弱于糖和棉花，但其出口量近年来整体抬升，已经成为亚洲花生贸易的重要变量。印度花生主产区集中在中西部和南部雨养农业带，播种、出苗和结荚阶段与季风高度重合。降水不足不仅影响当季产量和出口供应，也会通过国内油籽供需、食用油进口需求和区域贸易流变化影响油脂油料市场。
因此，印度季风偏弱并不是一个简单的降水问题，而是一个供给弹性问题。季风风险能否转化为可交易的供需矛盾，需要重点判断三个条件：一是降雨缺口是否落在马哈拉施特拉、古吉拉特、卡纳塔克、特伦甘纳和北方邦等关键产区；二是降雨偏弱是否覆盖甘蔗、棉花、花生等作物的播种和关键生长期；三是产量变化是否进一步引发出口政策或进口需求调整。
季风偏弱的价格传导路径较为清晰，通常表现为“降雨不足→播种延迟或单产下修→国内供给收紧→食品通胀上行→出口限制或进口需求增加→国际价格波动”。糖和大米政策属性较强，价格影响更多通过出口限制和国内保供措施放大；棉花主要通过产量、质量和出口预期影响全球纺织原料价格；花生、大豆等油籽则更多体现为国内油籽供需收紧和植物油进口需求增加。只有当关键产区、关键作物和关键生长期发生重叠时，季风风险才会真正进入产量兑现和价格交易阶段。
植物油集中暴露需求缺口
印度农产品需求的长期增量，首先来自人口规模和人均消费的同步增长。1991-2024年，印度人口由不足9亿增至约14.5亿；同期农产品进口金额由不足20亿美元升至约378亿美元，人均进口金额由不足2美元升至约26美元。尽管进口金额同时受到国际价格波动影响，但长期趋势仍表明，印度部分农产品的国内供给增长已难以匹配需求扩张，进口逐步成为平衡供需的重要手段。
植物油是这一供需缺口最集中的品类。按进口金额口径，植物油约占印度农业进口的四成以上，是印度最大的农产品进口品类。1991-2024年，印度植物油消费量由约600万吨增至接近2800万吨，人均植物油食品消费量则由不足6公斤升至10公斤以上。印度植物油需求增长不仅来自人口扩张，人均消费提升同样构成重要支撑。
但国内生产并未同步跟上。近年来，印度植物油消费量已接近2800万吨，国内产量仅约1200万吨，剩余缺口主要依靠进口填补。20世纪90年代末以来，印度植物油进口依赖度快速上升，并长期维持在50%-60%左右。油料作物单产偏低、雨养种植占比较高及种植收益不足，共同制约国内供给扩张。
进口规模保持高位的同时，印度植物油采购结构随油种价差和供应条件快速调整。2024/25油脂年度，印度食用植物油进口量约1601万吨，其中棕榈油758万吨、豆油547万吨、葵花籽油294万吨。棕榈油进口明显下降，豆油大幅增加，软油占进口总量的比重由44%升至53%。
进入2025/26油脂年度后，进口结构再次反转。2025年11月至2026年4月，印度棕榈油进口约397万吨，同比增长约45%；豆油进口约229万吨，同比下降约12%；葵花籽油基本持平，棕榈油占比重新升至51%。这表明，印度并不存在稳定且单一的油种采购偏好，棕榈油、豆油和葵油之间具有较强替代性，进口流向主要取决于相对价格、关税和供应条件。
人口和人均消费共同决定印度植物油需求中枢，国内油料产量决定进口缺口，油种价差则决定进口需求流向。若季风偏弱导致大豆、花生等油料作物减产，印度植物油进口需求将进一步上升，并通过油种替代分别影响东南亚棕榈油、南美豆油及黑海葵油的贸易流与价格。
乙醇扩张重塑糖粮需求
印度乙醇计划加快兑现。2013/14-2024/25乙醇供应年度，汽油乙醇平均掺混率由1.53%升至19.24%；进入2025/26年度后，2025年11月至2026年4月累计掺混率达到20%，E20目标正式落地。乙醇由糖过剩时期的调节工具，逐步转为由燃料掺混支撑的刚性需求。
需求扩张带动产能与投资同步增长。2022年末至2025年10月，印度乙醇年产能由94.7亿升增至195.3亿升，三年内实现翻倍，行业累计动员投资超过4200亿卢比。其中，谷物基产能由32.8亿升增至98亿升，占总产能的比重由34.6%升至50.2%。印度乙醇生产已由传统糖蜜路线，逐步转向糖基、谷物基和双原料路线并行。
乙醇扩张正在改变印度糖粮需求结构。对糖市而言，甘蔗除食糖生产外，增加了相对稳定的能源用途，糖出口逐渐成为平衡国内食糖和乙醇需求的调节项；对谷物而言，玉米需求由食品、饲料和加工进一步延伸至燃料乙醇，大米则更多承担库存调节和补充原料功能。谷物基和双原料产能增加，也提高了糖、玉米和大米之间的替代能力。
乙醇需求并不必然推动糖粮价格持续上涨，但会抬高需求底部、压缩供给宽松空间。季风正常时，乙醇可以吸收过剩供给；若季风偏弱导致甘蔗、玉米减产，能源用途将与食用、饲料和出口需求竞争，印度糖出口余量及政策调节空间随之收缩，天气冲击向糖粮价格的传导也将进一步增强。
单产瓶颈压缩供给缓冲
需求中枢持续抬升的同时，印度农业供给扩张仍受到生产效率约束。印度拥有广阔的耕地和播种面积，多个农产品产量位居全球前列，但其产量优势更多依赖面积支撑，尚未充分转化为单位面积产出。2022-2024年，印度大豆、籽棉和玉米单产分别仅为全球平均水平的41%、54%和59%，与中国、美国和巴西等主要农业生产国相比差距更为显著。
印度单产问题具有明显的品种差异。水稻和小麦单产已接近全球平均水平；花生单产虽高于世界平均，但仅约为中国和美国的一半，与高效率生产国仍有较大差距；甘蔗单产约为82吨/公顷，与美国、中国大体接近，并高于巴西和全球平均水平。不同作物之间的分化表明，灌溉条件、政策支持、品种改良和生产方式，是决定印度农业效率的重要因素。
过去二十年，印度重点作物单产总体有所改善，但改善幅度和稳定性并不均衡。花生单产中枢提升较快，但年度波动明显；棉花在前期快速增长后逐步进入平台期；大豆单产长期在基期附近震荡，尚未形成持续提升；甘蔗单产温和增长，波动则明显小于雨养油料作物。技术进步提高了部分作物的供给中枢，但尚未明显缩小与主要农业生产国之间的效率差距。
土地经营高度小型化，是制约农业投入效率的重要原因。2015/16年度，经营面积不足1公顷的边际经营户约占印度农业经营主体的68%，但其经营面积仅占24%；不足2公顷的边际和小型经营户合计占经营主体数量的86%，经营面积占比约47%。较小的经营规模抬高了农机、节水灌溉、优质种子和仓储设施的单位投入成本，也限制了正规信贷、农业保险及技术服务的覆盖。
农业投入条件正在出现边际改善。2022/23-2024/25年度，印度尿素产量维持在3000万吨左右，NPK复合肥产量由约1000万吨增至1211万吨，但DAP产量同期有所下降。其中，尿素和NPK的国内供应占比分别达到约87%和90%，DAP仍有约六成依赖进口，MOP钾肥则全部依靠海外供应。印度化肥自给能力有所增强，但不同肥种之间的供应安全仍明显分化。
化肥国产化有助于稳定投入品供应和生产成本，但难以单独解决印度农业的低单产问题。土地经营分散、灌溉覆盖不均、机械化和优质种子推广受限，以及肥料施用结构失衡、土壤质量下降等约束仍然存在，新增化肥产能尚难稳定转化为生产效率提升。
低单产本身并不必然导致减产，但意味着供给缺乏冗余。在较大的种植面积已经支撑较高产量的情况下，进一步增产更多依赖单产提升；而大豆、棉花、花生等作物同时具有单产偏低、经营规模小和雨养比例较高等特征，季风延迟或关键生长期降雨不足更容易造成产量下修。天气冲击随后通过植物油进口、棉花贸易和糖出口政策向国际市场传导。
中西部雨养带是核心风险区
判断印度季风风险，不能只看全国累计降雨，更要看降雨缺口落在哪些产区。印度农业区域差异明显，同样是降雨偏少，发生在高灌溉主粮区和雨养经济作物区，产量和价格含义并不相同。北部大平原灌溉基础相对完善，短期降雨不足仍有地下水和水库调节；中西部及南部雨养农业带灌溉缓冲有限，又集中分布着棉花、花生、大豆和部分甘蔗产区，是季风风险向产量和价格传导的核心区域。
印度农业的抗旱能力存在明显的区域差异。北方邦、旁遮普和哈里亚纳等北部地区灌溉覆盖率较高，对短期降雨波动具有一定抵御能力；马哈拉施特拉、卡纳塔克、古吉拉特和特伦甘纳等中西部及南部产区，雨养农业占比较高，播种和生长更依赖季风推进。一旦季风登陆推迟，或6-9月降雨持续不足，天气冲击将首先在同期播种和生长的Kharif作物上兑现。
大豆的雨养比例最高，棉花和花生同样较为依赖自然降水；甘蔗和小麦灌溉覆盖率相对较高，但甘蔗需水量大，且马哈拉施特拉、卡纳塔克等产区水资源压力突出。因此，灌溉覆盖较高并不意味着完全免受季风影响，关键仍在于产区水源条件与作物需水强度是否匹配。
棉花是季风风险暴露最直接的品种之一。印度棉花主产区集中在古吉拉特、马哈拉施特拉、特伦甘纳、拉贾斯坦和卡纳塔克，多位于中西部雨养农业带。棉花通常在6-7月播种，若季风推进偏慢，容易造成播种延迟和出苗不齐；若7-9月降雨不足或分布不均，则会影响现蕾、结铃和单产形成。天气扰动最终通过产量、品质及进出口预期影响棉价。
甘蔗的风险更多来自高耗水属性与区域水资源约束。印度甘蔗生产主要集中在北方邦、马哈拉施特拉和卡纳塔克。北方邦灌溉条件相对较好，供给稳定性更强；马哈拉施特拉和卡纳塔克则同时面临季风波动和水资源压力。6-9月是甘蔗重要伸长期，若降雨不足，将加重灌溉负担，并影响单产、糖分积累和后续压榨量。对于全球糖市而言，天气冲击不仅改变印度糖产量，也会影响乙醇分流、出口余量和政策取向。
花生同样高度暴露于中西部雨养带。主产区主要分布在古吉拉特、拉贾斯坦、安得拉邦、卡纳塔克和泰米尔纳德，其中古吉拉特、卡纳塔克与棉花和甘蔗风险区存在明显重叠。花生属于典型Kharif油籽，6-7月降雨决定播种和出苗，8-9月水分条件则影响结荚和单产。其对全球价格的直接影响弱于糖和棉花，但减产会收紧印度国内油籽供应，并通过植物油进口和区域花生贸易向外传导。
强厄尔尼诺年份多伴随季风折损
历史经验表明，厄尔尼诺并不必然对应印度季风偏弱，但强厄尔尼诺会明显提高西南季风降水不足的概率。对农产品而言，Nino 3.4区海温异常只是气候端的领先信号，真正决定产量风险的，是其是否进一步压制6-9月季风环流，并造成关键产区降雨缺口。换言之，厄尔尼诺决定天气风险预期，西南季风降水距平决定产量风险能否兑现。
2002年、2009年和2015年等典型厄尔尼诺年份，印度西南季风降水均出现明显负距平，农业生产受到不同程度冲击。其传导路径较为清晰：赤道太平洋增温削弱季风环流，降雨不足影响Kharif作物播种和关键生长期，随后通过单产下修、国内供给收紧和政策调节，进一步传导至糖、棉花和油籽市场。
但厄尔尼诺与印度降水之间并非一一对应。部分厄尔尼诺年份，印度季风并未明显失速，主要原因在于印度洋偶极子、区域环流以及季风推进节奏可能形成对冲。因此，不能将厄尔尼诺简单等同于印度减产；只有当较强的太平洋增暖进一步叠加关键产区降雨不足时，农业减产风险才更容易兑现。
棉花和花生对当季降雨的反应更直接。两者均属于Kharif作物，播种和生长期与西南季风高度重合。6-7月降雨不足可能影响播种面积、出苗和初期长势，7-9月降雨偏少或分布不均则会进一步影响棉花结铃、花生结荚和单产形成。因此，季风折损通常会较快反映在棉花和花生的当季产量预期中，并通过出口、区域贸易和油籽供应影响价格。
甘蔗的影响相对滞后。甘蔗生长期较长，但6-9月仍是其重要伸长期和高需水阶段。若马哈拉施特拉、卡纳塔克等水资源约束较强的产区持续少雨，影响不仅体现在当期生长压力，还会通过单产、糖分积累和后续压榨量传导至下一榨季。对于糖市而言，印度天气冲击的影响也不止于产量变化，还会进一步改变乙醇分流、糖出口余量和国内保供政策。
历史复盘表明，厄尔尼诺是印度季风风险的前置信号，西南季风降水距平是产量变化的直接变量，出口政策和进口需求则决定价格传导强度。当强厄尔尼诺、关键产区少雨和作物关键生长期发生重叠时，天气风险才会由气候预期转化为糖、棉花和油籽市场的供给收缩交易。
关键邦降雨决定风险兑现
从动力机制与近期实况来看，2026年印度西南季风在推进过程中遭遇了显著的大尺度环流阻滞。尽管IMD公告称季风已“进一步覆盖”马哈拉施特拉邦部分地区，但低空急流轴并未如期显著北抬，而是呈现出危险的“偏南锁定”初期信号。最新监测显示，急流轴核心仍停滞在卡纳塔克邦南部/果阿一线（约16.5°N），距离6月15日抵达20°N、6月25日抵达23°N的目标纬度存在严重滞后。与此同时，850hPa强风带（>30m/s）死死压制在南半岛，导致水汽输送呈现“东西向扩展、南北向停滞”的特征。这造成了6月上旬实际的季风雨带明显偏离常年平均位置，在核心农业区上空出现了大范围的降雨负距平，加剧了当地的旱情压力。
从宏观气候背景与农业影响来看，本季季风的疲软与异常具有强烈的强厄尔尼诺年气候特征。受赤道中东太平洋海温异常升高影响，大气 Walker 环流发生显著调整，抑制了印度洋季风槽的活跃度。印度气象部门已将本季（6-9月）降雨预测进一步下调至长期平均水平的90%，这标志着11年来最弱季风的来临，也预示着8-9月季风后半段降雨可能进一步减少。在当前持续的高温炙烤下，土壤水分正在被快速蒸发消耗。这种“季风迟到+降雨预测11年最低+极端高温”的三重打击，使得印度棉花等依赖雨养灌溉的夏季作物播种窗口急剧收窄。6月中旬的降雨实况将成为决定新年度产量的第一个关键节点，若届时急流轴仍无法突破锁定状态带来有效降水，大规模播种推迟与最终减产的风险将急剧放大。
北方邦、马哈拉施特拉和卡纳塔克代表了三种不同的风险暴露。北方邦是印度最大的甘蔗产区，灌溉条件相对较好，短期降雨不足仍有一定缓冲，但季风持续偏弱将影响水库、地下水补给及后期甘蔗生长。马哈拉施特拉和卡纳塔克同时分布有甘蔗、棉花、花生等重要作物，灌溉缓冲相对有限，对降雨时点和空间分布更为敏感，是本轮季风风险最需要关注的区域。
后续跟踪不能只判断印度是否少雨，而应重点观察三个条件：一是降雨缺口是否集中在中西部雨养农业带；二是少雨是否覆盖6-9月播种、开花、结铃、结荚和甘蔗伸长期；三是天气压力是否进一步引发播种面积、单产预估及贸易政策调整。只有三者相互印证，季风风险才会真正进入产量兑现阶段。
对于印度农业的长期思考
印度农业的脆弱性，或也超越了天气与产量问题，而是根植于其国家发展模式深层矛盾。这个拥有全球第二大耕地面积的国家，其农业命脉系于一场可能推迟或减弱的季风，其单产在土地碎片化、灌溉不足与化肥进口依赖的重压下长期停滞。这种“靠天吃饭”与效率低下的叠加，使其国内供给极易波动，而它作为全球糖、棉、大米的关键出口国与最大植物油进口国的双重身份，又将这些波动放大为全球市场的震荡。然而，气候与效率只是表层，真正的瓶颈在于国家能力：在中央与地方的政治张力、选举驱动的短期补贴逻辑与复杂的社会结构中，印度难以凝聚起推动水利、科技与土地改革所需的、穿透基层的长期战略执行力。农业的脆弱，本质是国家组织能力在应对系统性挑战时“长期储蓄”不足的体现。
因此，剖析印度农业，实则是在解读一个国家的“镀金时代”困境。正如其光鲜的经济增长之下，掩盖着触目的不平等、僵化的“裙带资本主义”与“无就业增长”的社会断裂；其农业在全球贸易中的权重之下，同样隐藏着系统性的效能缺失与治理瓶颈。两者同源：一种难以将宏大叙事转化为普惠、可持续且具有内生动力的真实发展的模式矛盾。当下印度正处十字路口，无论是印度政府的基建与数字化尝试，还是农业领域的技术推广愿望，其成败皆系于能否触动固化的利益结构，建立基于创新、公平与长期主义的增长逻辑。印度农业的每一次天气波动与政策急转弯，都不仅是作物的旱涝，更是这个正在奋力搏击的复杂整体，其内在张力的一次外显，并持续预示着全球大宗农产品市场将伴随这个国家的转型之路而不断颠簸。
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责任编辑：李铁民 怎么炒股配资
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