马来西亚油棕作物老化与该国油棕产量的下降有着显著的相关性。老化的油棕树不仅产量下降，而且结果后的收获难度和成本也更大。在1997/98年厄尔尼诺事件后，马来西亚油棕产量恢复到厄尔尼诺前的水平。然而，在最近的2015/16年厄尔尼诺事件之后，油棕产量未能恢复到事件前的水平。由于马来西亚油棕老化的面积不断累积，各种厄尔尼诺事件造成的经济损失正在增加。我们将马来西亚34年的油棕产量趋势与去除了厄尔尼诺现象影响的产量数据进行了比较，发现在最近15年（2005年至2019年）期间，无论有无厄尔尼诺现象的影响，马来西亚的油棕产量都呈现下降趋势。从2000年到2019年期间，排除厄尔尼诺影响后的油棕产量表现与排除前相比没有显示出任何显著差异。本研究估计，截至2022年12月，老化的油棕将导致4.31亿美元的最小机会损失。如果没有适当的重新种植计划，马来西亚在2009年至2022年因老化作物造成的总损失估计为39.4亿美元，比同一时期的厄尔尼诺事件造成的损失更为严重。这项研究还得出需要每年至少11.5公顷，持续7年的重新种植计划，才能扭转老化作物对马来西亚棕榈油产量造成的不利影响。

研究报告全文：2023-03-07长江专题产业服务总部厄尔尼诺和油棕老化对马来油棕产量的影响对比饲料养殖团队核心观点公司资质马来西亚油棕作物老化与该国油棕产量的下降有着显著的相关性长江期货股份有限公司投资咨询业老化的油棕树不仅产量下降而且结果后的收获难度和成本也更大在务资格鄂证监期货字20141号199798年厄尔尼诺事件后马来西亚油棕产量恢复到厄尔尼诺前的水平然而在最近的201516年厄尔尼诺事件之后油棕产量未能恢复到饲料养殖团队事件前的水平由于马来西亚油棕老化的面积不断累积各种厄尔尼诺事件造成的经济损失正在增加我们将马来西亚34年的油棕产量趋势与去研究员除了厄尔尼诺现象影响的产量数据进行了比较发现在最近15年2005年至2019年期间无论有无厄尔尼诺现象的影响马来西亚的油棕产韦蕾量都呈现下降趋势从2000年到2019年期间排除厄尔尼诺影响后的02765261505油棕产量表现与排除前相比没有显示出任何显著差异本研究估计截至从业证号F02442582022年12月老化的油棕将导致431亿美元的最小机会损失如果没投资咨询编号Z0011781有适当的重新种植计划马来西亚在2009年至2022年因老化作物造成的总损失估计为394亿美元比同一时期的厄尔尼诺事件造成的损失更联系人为严重这项研究还得出需要每年至少115公顷持续7年的重新种植计划才能扭转老化作物对马来西亚棕榈油产量造成的不利影响叶天02765261508从业证号F03089203长江研究专题报告一介绍棕榈油在全球植物油行业中占领导地位其总产量达全球植物油总产量的35这得益于它得天独厚的优势油棕的单产是其他油料作物的五倍使其是全球产量最高的油料作物在过去的100年里油棕已经从一种小农作物发展成为世界上最重要的油料作物据估计仅棕榈油自身就能够满足全球人口对植物油的巨大且持续增长的需求这一需求预计在2050年将达到42亿吨作为世界第二大棕榈油生产国马来西亚供应了全球棕榈油总产量的27棕榈油产业是马来西亚经济的主要组成部分2010年马来西亚政府将棕榈油产业列为有助于该国通过经济转型计划EconomicTransformationProgrammeETP成为高收入国家的潜在经济部门之一2021棕榈油行业的出口收入占马来西亚国内生产总值GDP的65此外棕榈油行业也是马来西亚创造就业机会和扶贫的主要行业之一但是在过去十年中人们愈发担忧马来西亚的油棕产量增长已经陷入了停滞期根据马来西亚45年来的鲜果串FFB年产量历史记录图1FFB产量在2008年之前一直在增长但是从2009年起这一增长趋势中断了并一直持续到今天于是我们计算了FFB产量的五年均值并制作了趋势变化图图2可以发现在过去10年中马来西亚FFB产量明显下降目前已经接近1975年至1979年的历史最低点图1马来西亚1975至2019年的年度FFB产量及相对应的厄尔尼诺事件备注VS非常强厄尔尼诺S强厄尔尼诺M中等厄尔尼诺W弱厄尔尼诺请阅读最后一页重要声明216长江研究专题报告图21975至2019年期间马来西亚FFB产量5年均值的变化除了树龄老化以外气候变化也是扰乱包括油棕在内的农业系统的一个重要因素与厄尔尼诺事件相关的不利天气条件会导致油棕产量下降因为该事件可能导致马来出现极端炎热的天气和降雨量减少不利油棕的开花结果除了气候因素各种研究都怀疑油棕作物的老化是导致马来西亚过去十年产量表现低迷的主要威胁之一然而先前的研究都缺乏对老化作物对马来西亚棕榈油行业影响的量化分析本研究旨在确定导致马来西亚油棕产量下降的潜在因素我们建立了油棕作物老化与停滞的全国FFB产量之间的相关性并进行量化分析以估计油棕老化造成的损失通过量化作物老化的影响这项研究希望引导利益相关者朝着正确的方向前进从而提高马来西亚棕榈油行业在全球范围内的竞争优势二方法21统计数据收集马来西亚的月度棕榈油产量数据收集自马来西亚棕榈油局MPOB以及其前身机构棕榈油注册和许可管理局PORLA其中1975至1999年的产量数据来自PORLA2000至2020年的数据来自MPOB表1显示了本研究中收集和使用的数据汇总表1本研究中收集和使用的马来西亚油棕统计数据汇总指标名称单位周期持续时间鲜果串FFB产量吨公顷年度1975202147年油棕种植面积公顷年度1975202147年出油率OER年度1986202147年毛棕榈油CPO价格美元吨月度1986年1月-2021年12月432月请阅读最后一页重要声明316长江研究专题报告22数据处理和可视化统计分析被用于计算及描述本研究中使用的数据集FFB产量OER和CPO价格的特征诸如分布平均值和中值我们事先进行了正态性测试以确定要使用的中心趋势平均值或中值在这项研究中使用了KolmogorovSmirnovKS和ShapiroWilkSW测试如果p值大于005则数据集被认为是正态分布的因此平均值用于测量数据集的中心趋势另一方面如果p值小于005则数据集假设非正态分布使用中值作为中心趋势的度量表2显示了基于KS和SW正态性测试的本研究中使用的数据集的测试结果表2本研究中使用的数据集的正态性测试结果指标名称KS测试p值SW测试p值正态性FFB产量0200000500880005正态分布出油率0032100500074005非正态分布CPO价格0000000500000005非正态分布221马来西亚FFB年度产量趋势分析我们进行了趋势分析以提取马来西亚油棕产量的变化模式首先我们按时间顺序绘制了1975年至2019年的FFB年产量趋势图1然后我们使用BCa程序对FFB产量数据进行自助抽样Bootstrap自助抽样后的BCa数据集的均值的99置信区间99BCaMeanConfidenceIntervals被用于趋势分析以确定油棕产量表现不佳的年份FFB产量低于该下限此外在1975年至2019年期间受厄尔尼诺事件影响的年份也被纳入趋势分析以调查影响马来西亚油棕产量的其他因素过去的研究表明厄尔尼诺是影响马来西亚油棕产量的一个主要因素因为极端炎热的天气会给油棕树造成压力厄尔尼诺事件根据其强度被分为四类分别是弱W中等M强S和非常强VS厄尔尼诺为了进一步分析马来西亚棕榈油行业的趋势和表现我们计算了马来西亚FFB产量的5年均值即19751979年19801984年19851989年19901994年19951999年20002004年20052009年20102014年和20152019年图2通过这样做可以显示马来西亚油棕产量趋势的变化因此可以确定FFB产量开始偏离总体趋势的时期222马来西亚无厄尔尼诺月度数据集的趋势分析本研究通过从原始数据集中去除气候威胁因素厄尔尼诺进一步分析了马来西亚FFB产量的变化趋势我们从实际记录的产量中删除了所有受厄尔尼诺事件影响的FFB产量共110个月从而创建了1986年1月至2019年12月共298个月的马来西亚无厄尔尼诺FFB产量数据集在19861989年19901994年19951999年20002004年20052009年20102014年和20152019年的时间范围内我们制作了有和没有厄尔尼诺事件的月度FFB产量趋势因为是非正态数据所以使用中值以对比有和没有不同厄尔尼诺事件的马来西亚FFB产量表现的差异23油棕作物老化情况分析本研究使用马来西亚总理部MalaysianPrimeMinistersDepartment在2010年的PEMANDU报请阅读最后一页重要声明416长江研究专题报告告中发布的该国油棕树龄数据集在这项研究中超过25岁的油棕作物被视为老化根据PEMANDU报告中2009年油棕种植园的年龄模式在本研究中我们跟踪了老化油棕种植区域的年度数据A区的数据点从右到左代表马来西亚在2009年后将进入老龄化阶段的油棕种植面积在2009年之后这些地区的树龄将逐渐超过25年另一方面B区从左到右的数据点代表了截至2009年时树龄已经超过25年的油棕种植面积A区的即将老化面积将被逐渐添加到B区的已经老化面积中以产生至少时间跨度26年的老化油棕种植面积图3在本研究中这些老化的种植区域被归类为马来西亚的低产区图3马来西亚2009年油棕种植区的年龄分布2010年之后政府机构没有报告更新的年龄概况备注ZoneA区域AZoneB区域B截至2009年12月树龄超过25年的油棕种植面积为365414公顷之后我们进行了广泛的文献综搜索以获得更新的的树龄分布相关数据然而官方数据库中没有2010年后的年龄概况因此为了使树龄模型能够模拟最新的树龄分布重新种植场景被纳入其中本研究仅能追踪2010年至2013年在全国范围内正式公布的重新种植数据在上述四年中报告的油棕重新种植面积分别为116840公顷102969公顷113328公顷和100852公顷在这之后全国范围内的重新种植数据不再被报道因此为了评估重新种植计划的有效性本研究纳入了多种重新种植方案包括每年重新种植10万公顷105万公顷11万公顷115万公顷12万公顷125万公顷13万公顷135公顷14万公顷145万公顷和15万公顷以确定马来西亚每年所需的最低重新种植面积要求重新种植场景模拟会优先替换最老的油棕树231马来西亚油棕作物老化造成的损失预估油棕作物老化导致的年度FFB损失annualFFBloss可使用以下公式进行预估FFBLFFBnFFBaAa请阅读最后一页重要声明516长江研究专题报告其中FFBL是油棕作物老化造成的最小年度FFB损失FFBn是该年度的全国平均FFB产量FFBa是该年龄段油棕的FFB产量Aa是老化油棕的种植面积油棕作物老化造成的最小年度机会损失minimumannualopportunityloss可以用以下公式计算OLaFFBLOERPrice其中OLa是因老化造成的最小年度机会损失OER是产油率Price是CPO价格1986年至2021马来西亚的FFBn为1846吨公顷年马来西亚1986年至2021的平均OER为1989马来西亚1986年至2021的月平均CPO价格为35238美元吨1美元44496令吉各个年龄段对应的FFBa从马来西亚的油棕年龄-产量概况图中获得图4图4马来西亚全国油棕年龄-产量概况最小年度机会损失以假设的6折扣率进行累积以显示老化油棕作物的预期累计影响本研究使用MicrosoftExcel软件中的未来价值FV函数进行计算232马来西亚油棕作物老化面积与FFB年产量的相关性测试我们使用相关性测试来测试了2009年至2019年马来西亚记录的老化油棕作物年面积包含所有11种重新种植和不重新种植情况与年度FFB产量之间的关系图1我们事先进行了正态性测试以确定是否应使用参数或非参数相关性测试皮尔逊相关性Pearsoncorrelation是一种参数相关性检验它测量两个正态分布变量之间的线性关系斯皮尔曼相关性Spearmansrhocorrelation是一种非参数相关性测试用于测量两个非正态分布变量之间的关系变量之间的相关性强度以1和1之间的单个值表示相关系数为正值表示两个变量之间为正相关随着一个变量值的增加另一个变量的值也增加另一方面相关系数为负值表示负相关随请阅读最后一页重要声明616长江研究专题报告着一个变量的值增加另一变量的值减少值为零的相关系数表示变量之间不存在相关性从2010年到2019年的时间范围内我们通过重复不同持续年份的所有补种情景和FFB年产量的相关性测试来进行敏感性分析即一个补种年份表示补种情景在2010年这一年中进行两个补种年度表示补种情境在2010年和2011年这两年中进行依此类推通过构建11个重新种植场景10个不同的补种年份数量本研究共进行了110次重新种植模拟以搜索所需的最低重新种植方案三结果31马来西亚油棕作物老化情况311老化分析无重新种植情况根据图3中PEMANDU报告数据2009年马来西亚树龄超过25岁的油棕种植面积超过了365414公顷达到了成熟油棕总种植面积的9它们被归类为产量较低的老化作物然后我们预测了如果自2009年以来完全没有重新种植情况下的总老龄化面积图5可见除非实施干预计划否则老龄化油棕的总面积将以166292公顷年的速度累积在2034年将达到452万公顷较2009年增加近12倍图5马来西亚老化油棕的累计种植面积无重新种植情况预计到2022年马来的老化油棕作物面积将达到209万公顷约占成熟油棕种植园总面积514万公顷表3的41油棕作物的老化对该国的棕榈油产量和整个行业产生了巨大影响这些老化植株减缓了马来西亚作物产量的提高请阅读最后一页重要声明716长江研究专题报告表3截至2021年12月的马来西亚油棕种植面积图6显示了油棕种植园老化造成的最小年度机会损失计算表明仅在2022年油棕老化就将导致431亿美元的最小机会损失约为2021马来西亚GDP的012图6油棕老化造成的最小年度机会损失无重新种植场景图7显示了马来西亚老化油棕导致的年度FFB产量损失按我们的预估如果没有任何干预计请阅读最后一页重要声明816长江研究专题报告划2024年因作物老化导致的FFB产量下滑将达到826万吨超过199798年厄尔尼诺事件造成的FFB损失818万吨如果没有适当的重新种植计划老化问题会像一场持续的厄尔尼诺事件一样年年对马来棕榈油产量造成持续影响并严重打击马来西亚的经济增长图7因油棕作物老化导致的最低年FFB损失无重新种植场景然后该研究以假设的6折扣率累计每年的机会损失以显示直到2034年油棕作物老化造成的累计影响如图8所示如果不进行重新种植和其他干预措施由于作物老化造成的累积损失将增加到超过该产业能够应对的限度预计在12年内油棕作物老化造成的累计损失将增长61倍从2009-2022年期间的394亿美元占2021马来西亚国内生产总值的11涨至2009-2034年的2404亿美元约为2021马来西亚国内生产总额的65图8因油棕作物老化而造成的最小累积机会损失无重新种植场景请阅读最后一页重要声明916长江研究专题报告312厄尔尼诺和老化油棕作物的影响对比包含多种重新种植方案图9显示了之前另一个研究中厄尔尼诺事件造成的最小累积机会损失与本研究中油棕作物老化造成的最小累计机会损失的对比最初厄尔尼诺造成的累积损失高于油棕老龄化造成的损失但是我们的研究表明如果不进行重新种植和其他干预措施由于作物老化造成的总损失将在2031年前后超过厄尔尼诺事件造成的总损失到那时油棕作物老化造成的损失将太大该行业将无法应对幸运的是从图9中我们可以发现如果在马来西亚全国范围内实施有效且一致的重新种植计划那么油棕作物老化造成的累计损失可以大幅减少据截至2022年的预测如果自2009年以来每年分别以10万公顷12万公顷和14万公顷的速度开展重新种植活动那么油棕作物老化造成的累积损失可分别减少7786和92因此在油棕作物老化的问题正在慢慢侵蚀国家油棕产量能力的时候延迟实施有效的重新种植计划可能会对马来西亚棕榈油行业造成严重后果图9厄尔尼诺与油棕老龄化造成的累计机会损失对比含多种重新种植情景备注ElNino厄尔尼诺Noplant无重新种植计划A-Replant100khayr每年重新种植10万公顷B-Repalnt120khayr每年重新种植12万公顷C-Repalnt140khayr每年重新种植14万公顷图10显示了之前的另一个研究中计算的厄尔尼诺造成损失与马来西亚油棕种植园累积老化面积之间的比较可见在1986年至2019年期间随着马来西亚油棕种植园老化面积的逐渐扩大厄尔尼诺造成的损失也在逐渐增加请阅读最后一页重要声明1016长江研究专题报告图10每分钟厄尔尼诺损失与累积老化面积之间的比较无重新种植情况备注VeryStrongElNino非常强厄尔尼诺StrongElNino强厄尔尼诺ModerateElNino中等厄尔尼诺WeakElNino弱厄尔尼诺CumulativeAgedArea累计老化面积32老化作物与马来西亚油棕产量的关系根据各种重新种植情景分析2009年至2019年马来西亚油棕产量的下降与老化油棕种植面积的扩大有关如表4所示油棕作物的老化与马来西亚年度FFB产量具有统计上的显著负相关性无重新种植情况下的相关系数为-0715重新种植情况为10万公顷年时的相关系数为-0673重新种植情况为105公顷年时的相关值为-0711重新种植情况为11万公顷年的相关系数为-065表42009-2019年老龄化油棕面积与FFB产量的相关性请阅读最后一页重要声明1116长江研究专题报告在2009至2019年之间115万公顷年及以上的模拟重新种植情景不再与马来西亚记录的FFB产量呈显著负相关表4然而根据对相关性测试进行的敏感性分析对于每年11512125和13万公顷的重新种植情况需要持续至少7年进行重新种植活动以使全国FFB产量趋势不再与油棕作物老化负相关对于13514145和15万公顷年的重新种植方案需要持续至少6年的重新种植才能使重新种植方案有效图11显示了马来西亚34年期间的五年均值FFB产量趋势以及和去除了厄尔尼诺事件影响的产量数据集的对比在最近15年期间无论有没有厄尔尼诺事件马来的FFB产量都会下滑当我们将与厄尔尼诺事件相关的FFB产量从实际数据中排除后发现在2000年至2019年期间去除厄尔尼诺事件相关的数据后FFB产量表现较原始数据并没有显示出任何显著改善不过以上分析不包括2020年1月以后的FFB产量数据因为马来西亚从2020年3月至2021年11月处于新冠肺炎引起的全国封锁中在此期间油棕收获被推迟了图11马来西亚FFB产量和无厄尔尼诺产量数据的对比四讨论这项研究识别并量化了阻碍马来西亚油棕产量增长的主要威胁作物老化根据2010年PEMANDU报告中公布的油棕树龄-产量数据截至2009年底马来西亚有超过365414公顷的油棕种植园被认为已经处于老化阶段如果这种情况得不到解决那么老龄化油棕的总面积将以132733公顷年的速度增长在2022年底将达到209万公顷占全国成熟油棕种植面积的41这将导致预计431亿美元的机会损失占2021马来西亚GDP的012即使是管理良好的私人公司也会出现油棕老化的问题2021IOI集团在马来西亚拥有的油棕种植园中约35的油棕已经过了黄金生产年龄本研究成功确立了油棕作物老化与近年来马来西亚油棕产量下降之间的显著相关关系表4请阅读最后一页重要声明1216长江研究专题报告如果马来西亚油棕作物的老化区域年复一年地积累那么未来全国油棕产量将进一步降低在过去十年中人们已经怀疑老化的作物是减缓马来西亚油棕产量增长的潜在因素2012年美国农业部USDA报告称马来西亚超过四分之一的油棕种植园已经达到或超过了最高产量的年份2019年植物油市场专家DorabMistry警告称由于马来西亚油棕种植园的老龄化该国棕榈油产量将受到影响2021发布的OECD-FAO农业展望称由于油棕作物的老化未来马来西亚棕榈油产量的增长将放缓然而这些报告都没有提供一个可行的解决方案来遏制马来西亚的FFB减产问题当极端天气异常如厄尔尼诺事件袭击马来西亚时以上情况将变得更糟老化的油棕树对厄尔尼诺造成的生长环境压力没有年轻油棕树那么强的抵抗力这种后果在图1中可以看到仅仅是201819年的一次弱厄尔尼诺就让当年的马来西亚油棕产量跌破99置信区间作为对比根据45年的历史油棕产量数据除了1976年至1980年连续三次出现弱厄尔尼诺事件之外马来西亚记录的FFB产量从未因弱厄尔尼诺而跌破99的置信区间199798年的强厄尔尼诺事件后马来西亚油棕产量恢复到了厄尔尼诺前的水平然而在最近的201516年厄尔尼诺事件之后直到今天该国油棕产量仍未能恢复因此随着马来西亚老化油棕种植园的积累厄尔尼诺事件造成的经济损失将不断增加如图10所示多年以来油棕种植园的迅速扩张对马来西亚的生物多样性造成了负面影响大规模油棕种植导致的森林砍伐对当地环境和雨林构成严重威胁因此人们发起了反对这种作物的运动称油棕种植已经导致了雨林的破坏和红毛猩猩的濒危但是全球抵制棕榈油不是一个切实可行的解决方案因为其他油料作物需要更多的土地来种植所以用别的油脂替代棕榈油可能会让可持续性问题进一步恶化通过重新种植旧作物来提高现有种植园的棕榈油产量是生产足够的棕榈油以满足全球需求的最负责任的方式棕榈树的树龄是鲜果串产量的重要影响因素之一当油棕的年龄超过其最高产量年龄后鲜果串产量将持续减少而且当种植园中的棕榈树变老后会出现许多问题比如说油棕果收获变得困难导致额外的劳动力需求也更难评估油棕的成熟度因此为了避免较低产量的老树在种植园中积累需要使用新的高产种子品种持续进行重新种植未来棕榈油产量的增长以及产量的提高在很大程度上取决于多年来不断加快的重新种植活动马来西亚老化油棕种植面积与FFB产量之间的相关性测试表4表明油棕作物的老化与马来油棕产量的下降显著相关低于115万公顷年的重新种植方案与马来西亚记录的FFB产量呈显著负相关关系这意味着全国范围内的重新种植计划必须不低于115万公顷年才能有效扭转老化引起的减产不幸的是官方公布的四年2010年至2013年全国补种数据中有三年2010至2013的补种面积不足115000公顷年因此未达到本研究认为有效的补种方案所需的最小面积本研究进一步进行了排除厄尔尼诺现象影响的数据分析以将气候威胁与马来FFB产量变化趋势分隔开来令人震惊的是即使排除了厄尔尼诺的影响马来FBB产量仍然在最近15年中出现了明显下降的趋势而且新数据相对于原始数据也没有明显改善从以上可以推断出除了气候因素外马来西亚油棕作物老化也是造成产量下降的潜在威胁2010年的PEMANDU年度报告宣布马来西亚油棕FFB产量计划在2020年达到2100-2620吨公顷在本研究中被称为PEMANDU产量目标上限及下限但是2019年及20年实际记录的油棕FBB产量仅有1719吨公顷和1673吨公顷即使使用去除了厄尔尼诺现象相关的数据我们计算的BCa99置信区间的上限也未达到PEMANDU产量目标的下限请阅读最后一页重要声明1316长江研究专题报告图12PEMANDU产量目标与无厄尔尼诺现象产量数据研究BCa自助抽样99置信区间的比较尽管基因组研究和技术取得了进步但马来西亚的油棕产量在过去十年中仍陷入停滞表明该国目前开展的重新种植计划如果有的话不足以有效地提高FFB产量如图9所示全国范围内的每年重新种植计划可以显著减少因作物老化造成的损失如果没有持续的重新种植计划由于作物老化造成的累积损失最终将超过厄尔尼诺事件造成的累计损失虽然气候异常的时间和严重程度是无法预测的然而作物老化的问题可以立即得到解决因此马来西亚棕榈油行业的利益相关者需要关注正确的方向并致力于开展有效和持续的重新种植工作5结论本研究的重要发现如下1面向现有老化油棕作物的重新种植计划的延迟对马来西亚油棕产业造成了严重影响如果不实施重新种植计划那么2022年马来西亚油棕作物的累计老化面积预计将达到209万公顷占成熟油棕种植面积的41油棕作物老化造成的累计损失可能增加61倍从2022年的394亿美元约占2021马来西亚国内生产总值的65增至2034年的2404亿2本研究进一步分析了去除厄尔尼诺现象影响的数据集以此将马来西亚面临的气候威胁与FFB产量趋势分隔开来去除厄尔尼诺现象影响的FFB产量模式不仅在最近15年间表现出明显的下降趋势而且相对于原始数据也没有明显改善这推断出除了气候因素外油棕作物老化也是马来油棕产量下降的潜在威胁即使没有不同程度的厄尔尼诺事件的影响马来西亚FFB产量在过去15年2005年至2019年也呈下降趋势3本研究显示有效的重新种植计划可以控制马来西亚油棕作物老化问题如果多年来持续实施重新种植计划作物老化造成的损失可以显著降低我们对马来西亚老化种植面积和油棕产量之间请阅读最后一页重要声明1416长江研究专题报告的相关性分析发现每年少于115万公顷的全国性重新种植计划是无效的为了减轻老化作物对马来西亚油棕产量下降的影响至少需要持续7年每年播种面积达115万公顷的持续重新种植计划如果没有持续的重新种植计划由于作物老化造成的累积损失最终将超过厄尔尼诺事件造成的累计损失虽然气候变化异常的时间和严重程度是无法预测的但马来西亚可以立即解决作物老化问题4重新种植计划的主要目的是替换树龄25岁以上产量表现不佳的油棕在马来西亚可供油棕种植的面积已经达到了顶峰这就是为什么在未来的重新种植计划中使用新的高产种子品种也很重要同时必须在多年中持续实施重新种植计划以确保马来西亚FFB产量的可持续性5本研究可通过使用更新的油棕产量-树龄数据库来进行改进以更准确地预测马来西亚印度尼西亚和泰国的FFB产量可能影响棕榈油产量的其他变量也可以被纳入未来研究它们包括马来西亚土地商业化的轨迹等等因为近年来马来西亚有几个私人油棕种植园被转换为商业和住宅区此外我们还应进一步研究改善油棕可持续种植的其他方法原作者JenFengKhor1LloydLing1ZulkifliYusop2RenJieChin1SaiHinLai3BanHoeKwan1andDannyWeeKiatNg11马来西亚拉曼大学李光前工程与科学学院灾害风险减少中心2马来西亚科技大学环境可持续性和水安全中心3马来大学工程学院土木工程系请阅读最后一页重要声明1516长江研究专题报告风险提示本报告仅供参考之用不构成卖出或买入期货期权合约或其他投资标的要约或邀请在任何情况下本报告中的信息和意见均不构成对任何个人的投资建议任何形式的分享投资收益或者分担投资损失的书面或口头承诺均为无效投资者应当充分了解报告内容的局限性结合自己的投资目标和财务状况自行判断是否采用本报告所载内容和信息并自行承担风险我公司及员工对投资者使用本报告及其内容而造成的一切后果不承担任何法律责任免责声明长江期货股份有限公司拥有期货投资咨询资格长江期货系列报告的信息均来源于公开资料本公司对这些信息的准确性和完整性不作任何保证也不保证所包含的信息和建议不会发生任何变更本报告所载资料意见及推测仅反映在本报告所载明日期的判断本公司可随时修改毋需提前通知投资者应当自行关注相应的更新或修改本公司已力求报告内容的客观公正但文中的观点结论和建议仅供参考不代表对期货价格涨跌或市场走势的确定性判断报告中的信息或意见并不构成所述期货的买卖出价投资者据此作出的任何投资决策与本公司和作者无关本公司及作者在自身所知情范围内与本报告中所评价或推荐的交易机会不存在法律法规要求披露或采取限制静默措施的利益冲突本报告版权仅为本公司所有未经本公司书面许可任何机构和个人不得以任何形式翻版复制发布引用或再次分发他人或投入商业使用如征得本公司同意引用刊发需在允许的范围内使用并注明出处为长江期货股份有限公司且不得对本报告进行有悖原意的引用删节和修改本公司保留追究相关责任的权利武汉总部地址湖北省武汉市武昌区中北路长城汇T227层邮编430000电话02765261325网址httpwwwcjfcocomcn请阅读最后一页重要声明1616