本文关注厄尔尼诺及其宏观影响。中国气象局预计今年夏秋季将形成一次厄尔尼诺事件，但目前强度尚不能确定。从历史数据来看，厄尔尼诺事件多导致我国气温偏高、南方多雨。国家气候中心也预计今年夏季气温会较常年偏高。影响而言，高温多雨天气会对蔬菜水果价格造成扰动，对工业运输、建筑施工等经济活动造成月度数据波动，同时加大电力需求。后续来看，一方面，可以继续跟踪厄尔尼诺的演进情况（例如观察nino3.4指数），另一方面，可通过货车通行、食品高频等数据跟踪对经济、通胀的影响。
报告摘要一、什么是厄尔尼诺？
什么是厄尔尼诺现象？ “厄尔尼诺是赤道中东太平洋海温持续偏高并造成大气环流异常的一种气候现象”。其核心传导链条为：赤道信风改变→太平洋海温变化→太平洋东西两岸气候改变。详见正文。
指标上，国际上通常观察太平洋特定海域的海洋温度与历史均值的差距（即nino3.4指数），为避免单月数据波动，进一步使用其3个月滑动平均值，即ONI指数。一般而言，0.5℃是厄尔尼诺的重要观察阈值；若ONI连续5个月≥0.5℃，可判定为一次厄尔尼诺事件。强度方面，参照《厄尔尼诺/拉尼娜事件判别方法》，ONI峰值达到或超过1.3℃但小于2.0℃为中等事件，达到或超过2.0℃为强事件，达到或超过2.5℃为超强事件。
二、历史上有哪些典型的厄尔尼诺？
最近十年，较为重要的厄尔尼诺有两轮：一是2014年9月-2016年6月超强厄尔尼诺事件，ONI一度达到2.8℃，为1950年有数据以来的最高值；二是2023年4月-2024年6月的强厄尔尼诺事件，ONI峰值达到2.1℃。两轮均对全球气候产生了较明显影响。
三、本轮情况如何？
综合来看，5月ONI指数已达到0.5℃，已达到厄尔尼诺阈值。后续大概率发展为一轮厄尔尼诺事件，据中国气象局，“夏秋季将发展成为一次…厄尔尼诺事件”。世界气象组织预计，今年6-8月有80%的概率发展为厄尔尼诺事件。美国国家海洋和大气管理局预计5-7月有82%的概率形成厄尔尼诺事件。
但事件强度目前尚不确定（即ONI的峰值），中国气象局预计本次是“中等及以上强度”。世界气象组织预计“其强度至少为中等，甚至可能达到强厄尔尼诺级别”。美国国家海洋和大气管理局预计“strong”、“very strong”的概率分别在1/3左右。
此外，据国家气候中心预测，“今年夏季全国平均气温较常年偏高，高温日数较常年偏多，尤其南方和新疆更明显”
四、有何宏观影响？
厄尔尼诺主要通过高温、强降雨对宏观经济运行造成影响，具体来看：
第一，食品价格可能阶段性抬升。强降雨会通过生产和运输环节影响鲜菜、鲜果等价格。例如2016年7月，国家统计局曾指出“强降雨气候对部分地区鲜菜价格影响较大…安徽、湖北、河北、北京鲜菜价格环比分别上涨了16.2%、14.3%、13.3%和12.8%。”
第二，经济数据可能出现月度波动。强降雨会扰动工业运输和建筑施工，进而影响工增、建安投资等指标。2016年7月，建安投资当月增速从8.1%下滑至5%，工增从前值6.2%下滑至6%，但次月均有所反弹，该影响更偏短期扰动。
第三，电力需求加大。厄尔尼诺往往伴随高温天气，居民和商业空调用电上升，局部地区高峰时段供需可能偏紧。例如2016年6月时，城乡居民用电量同比为5.4%，7月进入高温天气，7-9月用电量分别升至9.6%、19.9%、24.9%。
五、后续如何跟踪？
一方面，可关注厄尔尼诺本身的演进。美国国家海洋和大气管理局周度公布nino3.4指数（前述ONI指数是nino3.4的3月移动平均值），5月27日当周，nino3.4指数录得1.0，高于2023年同期（彼时发展为一轮强厄尔尼诺事件）、与2015年同期基本持平（彼时发展为一轮超强厄尔尼诺事件）。
另一方面，可高频观测对宏观经济数据的影响，重点观察对户外施工、运输较为依赖的环节，例如以货车高速通行量观察对工业生产的影响，以水泥发运观测对建筑施工的影响，以鲜菜鲜果价格观测对价格的影响等。
报告正文一、什么是厄尔尼诺？
什么是厄尔尼诺现象？据中国气象局气候服务首席专家解释“厄尔尼诺是赤道中东太平洋海温持续偏高并造成大气环流异常的一种气候现象”。参考澳大利亚气象局(BOM)的解释，正常情况下，信风自东向西吹送，将表层暖海水推向西太平洋，使澳大利亚、印尼等地附近海温较高、水汽充足、降水较多（图1）；而南美洲西岸附近因冷水上涌，温度相对偏低。当信风明显减弱甚至反转时，原本堆积在西太平洋的暖水开始向中东太平洋回流，导致该区域海温异常升高，云雨带也随之东移（图2）。其结果是太平洋西岸更容易少雨、干旱、偏热，而太平洋东岸则更容易降水增多、洪涝风险上升（图3）。
如何观察厄尔尼诺？国际常用的监测厄尔尼诺的方法是，观察太平洋特定区域的海洋温度与历史均值的差距，该指数被称为nino 3.4指数，由于单月数据波动较大，一般观察3个月移动平均值，该指数被称为ONI指数（Oceanic Niño Index），一般以0.5℃作为厄尔尼诺的观察阈值，如果ONI指数连续5个月≥0.5℃则判定为一次厄尔尼诺事件。根据ONI指数的峰值判定厄尔尼诺的强度，各国标准稍有差异，中国方面，参照《厄尔尼诺/拉尼娜事件判别方法》，峰值超过1.3℃但小于2.0℃定义为中等事件，达到或超过2.0℃为强事件，达到或超过2.5℃为超强事件。
厄尔尼诺现象对全球和中国气候有何影响？参照中国气象局气候服务首席专家解释“一般情况下，在厄尔尼诺年，南美沿海岸国家易遭受暴雨洪涝灾害，而印度尼西亚、澳大利亚东部、非洲东南部等地易出现干旱…对我国来说，厄尔尼诺事件发生当年，南方秋季多雨，北方地区冬季易出现暖冬…值得注意的是，我国气候在很大程度上受到海温、极冰和陆面积雪等因素的共同影响，厄尔尼诺并非唯一影响因素。”
二、历史上有哪些典型的厄尔尼诺？
1950年以来，较为典型的厄尔尼诺过程主要集中在 1957-1958年、1965-1966年、1972-1973年、1982-1983年、1997-1998年、2015-2016年以及2023-2024年。
若聚焦最近十年，较为重要的厄尔尼诺有两轮：一是2014年9月-2016年6月超强厄尔尼诺事件，ONI一度达到2.8，为1950年有数据以来的最高值；二是2023年4月-2024年6月的强厄尔尼诺事件，ONI峰值达到2.1。两轮均对全球气候产生了较明显影响。
三、本轮情况如何？
综合来看，5月ONI指数已达到0.5℃，已达到厄尔尼诺阈值。后续来看，参照中国气象局预计，“夏秋季将发展成为一次中等及以上强度的厄尔尼诺事件”，但峰值强度目前尚不确定（即ONI的峰值，据此可划分为中等/强/超强事件）。
一是参照中国气象局5月29日消息，“5月赤道中东太平洋海温进入厄尔尼诺状态，夏秋季将发展成为一次中等及以上强度的厄尔尼诺事件，于秋冬季达到峰值”，同时“历史统计表明，在厄尔尼诺发展背景下，易出现我国长江以南地区夏秋季降水较常年偏多、全国大部气温偏高的情况”。“据国家气候中心预测，今年夏季全国平均气温较常年偏高，高温日数较常年偏多，尤其南方和新疆更明显，但气温偏高并非失控，极端高温过程的发生有空间和时间的限定。”
二是世界气象组织（WMO）6月2日称“2026年6月至8月期间发生厄尔尼诺现象的可能性为80%...尽管厄尔尼诺现象的峰值强度和出现时间仍存在一些不确定性，但大多数预测模型表明，其强度至少为中等，甚至可能达到强厄尔尼诺级别。” 同时WMO还提示，厄尔尼诺通常会推升全球气温，并带来更极端的天气和降水格局；6-8月全球大多数地区气温预计高于常年。
三是参照美国国家海洋和大气管理局（NOAA）5月14日称，2026年5-7月形成厄尔尼诺现象的概率为82%，并可能持续到2026/27年北半球冬季。与此同时，NOAA的预测也提示峰值强度仍存在不确定性。预计“strong”、“very strong”的概率分别在1/3左右。
四、有何宏观影响？
厄尔尼诺主要通过高温、强降雨对宏观经济运行造成影响，具体来看：
一是，可能阶段性推高食品通胀，例如强降雨通过食品生产和运输环节形成扰动，鲜菜、鲜果受影响可能较大。在2015-2016年超强厄尔尼诺时期，南方降雨明显增多，2016年7月国家统计局称“强降雨气候对部分地区鲜菜价格影响较大。7月份全国降雨量较常年同期偏多，长江中下游、黄淮、华北等部分地区出现汛情，强降雨对鲜菜的生产和运输产生了较大影响，致使部分地区鲜菜价格上涨较多。分地区看，安徽、湖北、河北、北京鲜菜价格环比分别上涨了16.2%、14.3%、13.3%和12.8%。”
二是，可能对单月经济读数形成波动，例如强降雨通过工业运输、建筑施工等环节对工增、建安投资造成短期扰动。2016年7月当月，建安投资当月增速从8.1%下滑至5%，工增也从前值6.2%下滑至6%。不过次月，工增、建安投资增速均有所反弹。该影响可能偏短期扰动。我们曾在2023年8月报告《本轮强降雨对经济影响几何？》中评估强降雨对经济读数的影响。
三是，电力需求加大。厄尔尼诺多带来高温天气，居民和商业空调用电上升，用电负荷抬升，局部地区高峰时段供需偏紧。例如观察城乡居民用电量，2016年6月当月同比为5.4%，7-9月接连提升至9.6%、19.9%、24.9%。
五、有何高频跟踪指标？
一方面，可关注厄尔尼诺本身的演进。美国国家海洋和大气管理局周度公布nino3.4指数（前述ONI指数是nino3.4的3月移动平均值），5月27日当周，nino3.4指数录得1.0，高于2023年同期（彼时发展为一轮强厄尔尼诺事件）、与2015年同期基本持平（彼时发展为一轮超强厄尔尼诺事件）。
另一方面，可高频观测对宏观经济数据的影响，重点观察对户外施工、运输较为依赖的环节，例如以货车高速通行量观察对工业生产的影响，以水泥发运观测对建筑施工的影响，以鲜菜鲜果价格观测对价格的影响等。
来源：首席经济学家论坛
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