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        企業(yè)內(nèi)部控制信息披露影響因素研究

        2012-07-30 12:32:36
        統(tǒng)計(jì)與決策 2012年23期
        關(guān)鍵詞:共線性回歸系數(shù)顯著性

        韓 玲

        0 引言

        中國(guó)的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)雖然發(fā)展速度很快,但是由于起步晚,在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)和管理方面的理論實(shí)踐的探索還遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于發(fā)達(dá)國(guó)家;關(guān)于公司內(nèi)部控制的建立健全以及內(nèi)部控制信息披露的理論和實(shí)踐還并沒(méi)有深入,內(nèi)部控制規(guī)范和制度的建設(shè)也處于借鑒和摸索階段,而且隨著一些財(cái)務(wù)舞弊事件的揭示以及公眾對(duì)內(nèi)部控制的逐步認(rèn)識(shí),投資者對(duì)公司內(nèi)部控制及其信息披露的要求日趨增強(qiáng),這就迫使立法者和監(jiān)管者必須要在探索中去滿足投資者的需求。各上市公司內(nèi)部控制信息披露差異的存在,可能導(dǎo)致投資者所獲取的信息不具有可比性,從而增加了投資者投資決策的難度,而某些公司內(nèi)部控制信息披露缺乏充分性和客觀性,還可能導(dǎo)致投資者決策被誤導(dǎo);此外披露的信息內(nèi)容及詳細(xì)程度不同可能會(huì)引起投資者不同的市場(chǎng)反應(yīng),這對(duì)公司自身的利益和發(fā)展也會(huì)產(chǎn)生一定影響。通過(guò)研究差異存在的原因和可能影響公司內(nèi)部控制信息披露的要素,對(duì)完善內(nèi)部控制規(guī)范、建立具體內(nèi)部控制信息披露指引從而改進(jìn)內(nèi)部控制信息披露、解決市場(chǎng)信息不對(duì)稱問(wèn)題以及提高市場(chǎng)運(yùn)作效率有著一定的啟示作用,也對(duì)公司管理的改進(jìn)和長(zhǎng)遠(yuǎn)的發(fā)展有一定的借鑒意義。

        1 研究設(shè)計(jì)

        1.1 假設(shè)前提

        本文假設(shè)提出的前提條件是公司在內(nèi)部控制信息披露上存在以下五種情況:內(nèi)部控制存在缺陷,公司不披露內(nèi)部控制報(bào)告和缺陷內(nèi)部控制存在缺陷,公司選擇披露內(nèi)部控制報(bào)告但不披露缺陷內(nèi)部控制存在缺陷,公司選擇披露內(nèi)部控制報(bào)告同時(shí)也披露缺陷公司內(nèi)部控制不存在缺陷,公司披露內(nèi)部控制報(bào)告內(nèi)部控制不存在缺陷,公司不披露內(nèi)部控制報(bào)告。(見(jiàn)表1,其中Y代表披露,N代表未披露)

        表1 內(nèi)部控制信息披露情況假定

        在研究?jī)?nèi)部控制報(bào)告披露時(shí),公司所涉及的情況包括以上五種情況,而研究?jī)?nèi)部控制缺陷披露時(shí),公司涉及的情況為前三種情況,即假定內(nèi)部控制缺陷一定存在。

        1.2 被解釋變量和被解釋變量

        解釋變量和被解釋變量表2所示。

        1.3 模型建立

        1.3.1 以內(nèi)部控制自評(píng)報(bào)告披露為被解釋變量的回歸模型

        文章首先以內(nèi)外部因素作為解釋變量,報(bào)告的披露為被解釋變量建立回歸模型,基本模型為Y=α0+αiXi+ε,將各變量代入有以下模型:

        模型按照假設(shè)對(duì)解釋變量有所區(qū)分,其中αi表示內(nèi)部因素的系數(shù),βi表示外部因素的系數(shù),α0為常數(shù)項(xiàng),ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

        1.3.2 以內(nèi)部控制缺陷披露為被解釋變量的回歸模型

        然后以影響內(nèi)部控制缺陷披露的兩步驟因素作為解釋變量,以內(nèi)部控制缺陷的披露作為被解釋變量建立以下模型:

        表2 變量解釋

        其中αi表示影響內(nèi)部控制缺陷存在的因素的系數(shù),βi表示影響內(nèi)部控制缺陷發(fā)現(xiàn)的因素的系數(shù),α0為常數(shù)項(xiàng),ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

        2 實(shí)證分析

        2.1 樣本和描述性統(tǒng)計(jì)

        2.1.1 數(shù)據(jù)收集和樣本資料

        研究數(shù)據(jù)來(lái)源為巨潮證券網(wǎng)、萬(wàn)德咨詢以及國(guó)泰安研究中心數(shù)據(jù)庫(kù),本文收集了2010年和2011年在深圳證券交易所1164家上市公司的年度報(bào)告及相關(guān)信息(不包括在2010-2011年間退市的公司),數(shù)據(jù)范圍覆蓋了所有行業(yè)并包括了S、ST、*ST、SST和S*ST公司。需要說(shuō)明,部分研究變量2010年和2011年的數(shù)據(jù)相同,首先,公司成立時(shí)間、上市時(shí)間和地區(qū)是由公司歷史決定的,無(wú)變動(dòng)性,因而數(shù)據(jù)相同;其次,涉外貿(mào)易、B/H股發(fā)行、控股股東類型、上市板塊和行業(yè)的數(shù)據(jù)在短期內(nèi)具有很強(qiáng)穩(wěn)定性,基本不會(huì)有變動(dòng),因此兩年數(shù)據(jù)相同;最后,子公司數(shù)量每年會(huì)有一定變化,但是大多數(shù)公司變動(dòng)不會(huì)太大,所以數(shù)據(jù)收集時(shí)2010年和2011年的子公司數(shù)量采用了相同的數(shù)據(jù)。

        數(shù)據(jù)的初始樣本為深市全樣本,在深圳證券交易所的上市公司總共為1411家,剔除了2011年后上市的無(wú)年報(bào)信息的公司,在余下的1169家公司中,有5家公司的年報(bào)信息無(wú)法獲取,變量數(shù)據(jù)收集不全,所以將這5家公司予以剔除,最終的實(shí)證研究樣本公司由1164家深市上市公司組成,其中包括482家主板公司和202家中小企業(yè)板塊公司,樣本數(shù)據(jù)為這1164家公司兩年的數(shù)據(jù)。

        2.1.2 描述性統(tǒng)計(jì)

        在內(nèi)部控制缺陷和問(wèn)題披露方面,2010年披露內(nèi)部控制缺陷和問(wèn)題的公司有301家,而未披露內(nèi)部控制缺陷的公司有863家;2011年披露內(nèi)部控制缺陷的公司有所上升,達(dá)到304家,未披露內(nèi)部控制缺陷的公司下降到860家,相對(duì)而言,內(nèi)部控制缺陷披露情況的變化并不大。(見(jiàn)表3)。

        表3 2010~2011年深市上市公司內(nèi)部控制信息披露情況

        另外,按照年份對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì),可以得到內(nèi)部控制信息披露的相關(guān)資料。(見(jiàn)表4)。

        表4 描述性統(tǒng)計(jì)(1)

        上表顯示了樣本數(shù)據(jù)在2010年和2011年的對(duì)比,在此表中,主要關(guān)注ICRD和ICWD的比例變化,由平均值可知,在2010年,1164家公司中83%披露自評(píng)報(bào)告,26%披露了內(nèi)部控制缺陷;2011年99%的樣本公司披露了自評(píng)報(bào)告,而披露缺陷的公司比例也上升到了30%。盡管比例都有所上升,但披露內(nèi)部控制缺陷的公司仍占少數(shù)。

        2.2 Logistic回歸分析

        當(dāng)各解釋變量之間具有高度相關(guān)性時(shí),回歸方程中的解釋變量就會(huì)互相削弱各自對(duì)被解釋變量的邊際影響,從而使得回歸出現(xiàn)方程顯著但各解釋變量都不顯著的現(xiàn)象,這便是多重共線性。若各解釋變量存在多重共線性問(wèn)題,則回歸的效果會(huì)大大受到影響,因而本文在進(jìn)行回歸之前對(duì)各解釋變量分別按照模型(1)和模型(2)進(jìn)行多重共線性診斷,結(jié)果如表5所示。

        容忍度是指以每個(gè)自變量xi作為因變量對(duì)其他自變量進(jìn)行回歸時(shí)得到的余差比例,容忍度越小,說(shuō)明xi與其他變量的信息的重復(fù)性越大,其對(duì)y的邊際解釋能力越小;相反,容忍度越大時(shí),說(shuō)明變量所包含的獨(dú)立信息越多,對(duì)被解釋變量的解釋作用就越大。容忍度的容許界限一般常規(guī)為0.1,當(dāng)容忍度小于0.1時(shí),則說(shuō)明變量與其他變量具有較強(qiáng)的多重共線性。

        表5 模型(1)、,模型(2)多重共線性診斷

        而方差膨脹因子表示所對(duì)應(yīng)的偏回歸系數(shù)的方差由于多重共線性而擴(kuò)大的倍數(shù),其是容忍度的倒數(shù),所以當(dāng)方差膨脹因子大于10時(shí),通常認(rèn)為多重共線性程度較強(qiáng)。

        由表5可以看出,所有解釋變量的容忍度都大于0.1,同時(shí)方差膨脹因子都小于10,可以認(rèn)為此回歸不存在嚴(yán)重的共線性問(wèn)題;同樣,表5亦反映出模型(2)的回歸也不存在嚴(yán)重的共線性問(wèn)題。所以,各解釋變量均可以被納入模型中進(jìn)行回歸分析。

        2.3 二元Logistic回歸分析

        根據(jù)變量設(shè)置和建立模型,本文擬使用多元回歸來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,但因?yàn)楸唤忉屪兞渴?-1二分變量,所以本文最終選擇用二元Logistic回歸來(lái)進(jìn)行實(shí)證分析,回歸采用解釋變量強(qiáng)制進(jìn)入的方法。

        2.3.1 關(guān)于內(nèi)部控制自評(píng)報(bào)告披露的回歸結(jié)果

        根據(jù)模型(1)進(jìn)行二元Logistic回歸,結(jié)果顯示模型判斷的靈敏度非常高,盡管特異度不大,但總體正確預(yù)測(cè)率還是很高的,說(shuō)明模型能夠在很大程度上反映和解釋問(wèn)題。

        表6中模型(1)回歸結(jié)果,其展示了模型中各變量的回歸系數(shù)B、標(biāo)準(zhǔn)誤S.E、Wald檢驗(yàn)值、自由度df、顯著性sig和冪值Exp(B),其中回歸系數(shù)、Wald值和顯著性為研究主要關(guān)注的對(duì)象?;貧w系數(shù)的大小和正負(fù)表明了解釋變量影響的程度和方向;Wald值是用來(lái)檢驗(yàn)回歸系數(shù)的顯著程度的,檢驗(yàn)解釋變量對(duì)于模型的統(tǒng)計(jì)意義,Wald值越大表明變量越有統(tǒng)計(jì)意義;顯著性表示的是估計(jì)總體參數(shù)落在某一區(qū)間內(nèi),可能犯錯(cuò)誤的概率,顯著性值越小表明解釋變量對(duì)因變量的解釋作用越強(qiáng)。

        從Wald值可以發(fā)現(xiàn)公司規(guī)模、異地上市、第一大股東比例、審計(jì)委員會(huì)開(kāi)會(huì)次數(shù)、凈資產(chǎn)收益率和規(guī)范健全程度的值較大(大于2.5),而其中審計(jì)委員會(huì)開(kāi)會(huì)次數(shù)和規(guī)范健全程度在1%的置信水平上顯著,異地上市在5%的置信水平上顯著,公司規(guī)模和凈資產(chǎn)收益率在10%的置信水平上顯著,第一大股東持股也具有一定的統(tǒng)計(jì)意義,置信水平接近10%。此外其他的因素都不具有統(tǒng)計(jì)顯著性。具體而言,公司規(guī)模、異地上市、審計(jì)委員會(huì)開(kāi)會(huì)次數(shù)、凈資產(chǎn)收益率和規(guī)范健全程度與報(bào)告披露顯著正相關(guān),異地上市和規(guī)范健全程度的回歸系數(shù)較大因而對(duì)報(bào)告披露的影響較大,第一大股東比例與報(bào)告披露成負(fù)相關(guān)關(guān)系。

        2.3.2 關(guān)于內(nèi)部控制缺陷披露的回歸結(jié)果

        實(shí)證結(jié)果得出模型二判斷的特異度較好,而靈敏度稍差,但總體正確預(yù)測(cè)率還是相對(duì)較好的,表明模型(2)在一定程度上能解釋問(wèn)題。

        表6 模型(1)、模型(2)回歸結(jié)果

        表6顯示的模型(2)的回歸結(jié)果,同樣給出了各變量的回歸系數(shù)、Wald值和顯著性等信息。研究選取Wald值大于2.5的變量,認(rèn)定為較具統(tǒng)計(jì)意義的變量,包括資產(chǎn)、上市年限、第一大股東持股、資產(chǎn)負(fù)債率,審計(jì)意見(jiàn)和上市板塊。其中審計(jì)意見(jiàn)和上市板塊在1%置信水平上顯著,公司規(guī)模在5%的置信水平上顯著,第一大股東持股在10%的置信水平上顯著,而上市年限和資產(chǎn)負(fù)債率的顯著性接近10%,有著一定的統(tǒng)計(jì)意義,故也納入顯著變量中。與模型(1)的結(jié)果相比,模型(2)得到的具有顯著性的變量較少,顯著效果也較差,回歸系數(shù)也無(wú)特別大的值,原因可能在于模型(2)本身的擬合度較低,對(duì)研究的解釋能力稍差。

        2.4 實(shí)證分析結(jié)論

        2.4.1 關(guān)于內(nèi)部控制自評(píng)報(bào)告披露的分析

        通過(guò)將實(shí)證結(jié)果與原假設(shè)對(duì)比,包括描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果、相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果和二元Logistic回歸結(jié)果得出如下結(jié)論。

        公司規(guī)模與內(nèi)部控制報(bào)告披露顯著正相關(guān)(P值=0.089),與原假設(shè)相符,即規(guī)模越大的公司內(nèi)部控制建立健全的情況越好,同時(shí)在內(nèi)部控制披露方面也越規(guī)范,規(guī)模大的公司更易披露其自評(píng)報(bào)告,公司也會(huì)有足夠的動(dòng)力披露自評(píng)報(bào)告;

        異地上市與內(nèi)部控制報(bào)告披露顯著正相關(guān)(P值=0.045),與原假設(shè)相符,說(shuō)明發(fā)行B股和H股的公司有更強(qiáng)的吸收資本的要求或會(huì)受到更嚴(yán)格的規(guī)范限制,因而有更強(qiáng)烈的動(dòng)機(jī)披露內(nèi)部控制報(bào)告。

        第一大股東持股比例與內(nèi)部控制報(bào)告披露顯著負(fù)相關(guān)(P值=0.104),與原假設(shè)相符,即第一大股東持股比例越高,股權(quán)越集中,第一大股東按照自己意志操縱內(nèi)部控制信息披露的可能性就越高,而報(bào)告披露的可能性就會(huì)有所降低。

        凈資產(chǎn)收益率與內(nèi)部控制報(bào)告披露呈顯著正相關(guān)關(guān)系(P值=0.091),這與假設(shè)相一致,說(shuō)明凈資產(chǎn)收益率較高的公司有更強(qiáng)的意愿向市場(chǎng)傳達(dá)利好的信號(hào),從而獲得市場(chǎng)的積極反應(yīng),因而內(nèi)部控制自評(píng)報(bào)告披露的積極性和充分性便得到了保證;

        規(guī)范健全程度與內(nèi)部控制報(bào)告披露顯著正相關(guān)(P值=0.000),充分說(shuō)明了《企業(yè)內(nèi)部控制基本規(guī)范》出臺(tái)對(duì)內(nèi)部控制自評(píng)報(bào)告的出具、對(duì)內(nèi)部控制信息披露機(jī)制的改善有著較強(qiáng)的影響;規(guī)范健全程度的強(qiáng)顯著性和較高的影響程度,體現(xiàn)了制度環(huán)境才是內(nèi)部控制信息披露改善的關(guān)鍵,只有不斷健全內(nèi)部控制及其披露的制度規(guī)范才能最為有效地改變上市公司內(nèi)部控制報(bào)告披露的情況。

        2.4.2 關(guān)于內(nèi)部控制缺陷披露的分析

        內(nèi)部控制缺陷披露的實(shí)證結(jié)果與假設(shè)預(yù)測(cè)的對(duì)比,仍然以二元Logistic回歸結(jié)果為基準(zhǔn)。三種方法共同驗(yàn)證的具有顯著性的變量為上市年限與上市板塊,其中上市年限的判斷方向與原假設(shè)相一致,而上市板塊的判斷方向與原假設(shè)相悖;另外,審計(jì)意見(jiàn)和資產(chǎn)負(fù)債率的顯著性得到了包含回歸的兩種方法的驗(yàn)證,且方向都與假設(shè)相符;二元Logistic回歸還得到了兩個(gè)具有顯著性且方向與假設(shè)一致的變量:公司規(guī)模和第一大股東持股。描述性統(tǒng)計(jì)和相關(guān)性檢驗(yàn)都說(shuō)明成立年限、機(jī)構(gòu)投資者持股、股權(quán)制衡度和公司財(cái)務(wù)狀況對(duì)缺陷披露也具有顯著影響,但是因?yàn)榕c二元Logistic回歸結(jié)果不一致或回歸結(jié)果不顯著,所以不將其納入顯著變量中。以下按照“存在”“發(fā)現(xiàn)”因素對(duì)各顯著變量進(jìn)行具體闡述。

        3 總結(jié)

        通過(guò)實(shí)證分析可得,資產(chǎn)規(guī)模較小、上市時(shí)間較早、股權(quán)較集中、審計(jì)意見(jiàn)較差的公司更可能披露內(nèi)部控制缺陷,這源于公司內(nèi)部控制缺陷的存在,這些公司會(huì)由于內(nèi)部控制缺陷較多而被迫選擇充分披露,以避免在未來(lái)遭到證監(jiān)會(huì)的調(diào)查處罰導(dǎo)致公眾信心和預(yù)期的下滑從而付出更加沉重的代價(jià);資產(chǎn)負(fù)債率較高、處于深市主板的公司更可能披露內(nèi)部控制缺陷,這源于公司面對(duì)外界壓力而產(chǎn)生的披露意愿和動(dòng)機(jī),意味著債務(wù)投資者所施加的約束力強(qiáng)度、資本市場(chǎng)中公眾和投資者的關(guān)注度能作用于公司內(nèi)部動(dòng)機(jī)來(lái)影響內(nèi)部控制缺陷的披露。

        不過(guò),因?yàn)槿毕菖兜墓局饕c缺陷存在較多有關(guān),所以似乎產(chǎn)生了內(nèi)部控制越不健全,披露越有效的誤解,這當(dāng)然不是本文所追求的結(jié)論。本文討論的是內(nèi)部控制信息披露的充分性和客觀性,披露的有效性在于公眾是否能獲取更多更客觀的信息,而內(nèi)部控制的健全情況只是披露的誘因之一,畢竟仍可能存在很多存在缺陷但隱匿缺陷的公司,從而無(wú)效的披露仍然會(huì)產(chǎn)生;所以我們應(yīng)該更為關(guān)注在整體范圍內(nèi)缺陷披露的情況,即在不論公司內(nèi)部控制問(wèn)題多寡的情況下公司披露缺陷的情況,因?yàn)閮?nèi)部控制系統(tǒng)的建立健全不是一蹴而就的,隨著時(shí)間推移、環(huán)境變化,內(nèi)部控制都會(huì)呈現(xiàn)出與公司經(jīng)營(yíng)管理不相適應(yīng)的情況,公司所進(jìn)行的內(nèi)部控制信息披露就應(yīng)該合理地包含這些情況,不管問(wèn)題大小,都應(yīng)該呈現(xiàn)給投資者和公眾。而現(xiàn)時(shí)的市場(chǎng)披露情況表明,較多的公司更趨向于含糊其辭,以頗具形式化的方式披露“問(wèn)題”。所以關(guān)注的重心應(yīng)該放到能夠鞭策和促進(jìn)公司產(chǎn)生動(dòng)機(jī)自愿披露的因素上,只有充分發(fā)揮債務(wù)投資者的潛在約束和監(jiān)督作用,強(qiáng)化資本市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制和公眾對(duì)信息的要求,不斷地健全完善內(nèi)部控制規(guī)范、建立內(nèi)部控制及其披露的規(guī)范體系,才能促使所有上市公司更好地、更充分客觀地向公眾和投資者傳遞更有價(jià)值的內(nèi)部控制信息。

        [1] 方紅星,金韻韻.上市公司對(duì)非股東利益相關(guān)者的貢獻(xiàn)——自愿披露的決定因素與價(jià)值相關(guān)性[J].財(cái)經(jīng)問(wèn)題研究,2012,(2).

        [2] 楊學(xué)華,楊莉.風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向內(nèi)部審計(jì)在企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理中應(yīng)用不暢的成因分析[J].商業(yè)會(huì)計(jì),2012,(5).

        [3] 楊清香,俞麟,宋麗.內(nèi)部控制信息披露與市場(chǎng)反應(yīng)研究——來(lái)自中國(guó)滬市上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].南開(kāi)管理評(píng)論,2012,(1).

        [4] 陳寧.跨境多重上市對(duì)我國(guó)證券市場(chǎng)信息環(huán)境的影響研究——以A+H上市公司為例[J].蘭州學(xué)刊,2011,(4).

        [5] 何建國(guó),張欣,周曙光.上市公司內(nèi)控信息披露質(zhì)量及影響因素——基于公司治理視角的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào),2011,(3).

        [6] 賈宗武,夏勇.上市公司內(nèi)部控制信息披露影響因素的實(shí)證研究[J].統(tǒng)計(jì)與信息論壇,2011,(1).

        [7] 王文杰,梁強(qiáng).股權(quán)結(jié)構(gòu)對(duì)內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量影響的實(shí)證研究——基于滬市橫截面數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].蘭州學(xué)刊,2012,(3).

        [8] 王宏.創(chuàng)業(yè)板上市公司內(nèi)部控制信息披露影響因素探究[J].江西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào),2011,(6).

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