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        地方政府債務(wù)、地方政府投資與私人投資
        ——基于面板VAR模型的實(shí)證分析

        2018-09-12 12:12:18萬(wàn)其龍
        關(guān)鍵詞:力度面板債務(wù)

        萬(wàn)其龍

        (1.中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 金融學(xué)院,湖北 武漢 430073;2.信陽(yáng)師范學(xué)院 商學(xué)院,河南 信陽(yáng) 464000)

        一、引言

        2008年以來,為應(yīng)對(duì)全球金融危機(jī)導(dǎo)致的外部需求下降、經(jīng)濟(jì)增速放緩的形勢(shì),我國(guó)實(shí)施了大規(guī)模經(jīng)濟(jì)刺激計(jì)劃,推動(dòng)了經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步復(fù)蘇。然而,付出的沉重代價(jià)是地方政府債務(wù)迅速擴(kuò)張,財(cái)政部公布的數(shù)據(jù)顯示,2016年未經(jīng)預(yù)算會(huì)計(jì)審核的地方政府債務(wù)達(dá)15.32萬(wàn)億元[1]。急劇膨脹的地方政府債務(wù)導(dǎo)致宏觀經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)迅速積累,不利于經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)發(fā)展。近期召開的中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議將防范和化解風(fēng)險(xiǎn)放在首要位置,著力推進(jìn)“去杠桿”,反映出中央政府對(duì)包括地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)在內(nèi)的金融風(fēng)險(xiǎn)的重視。與地方政府債務(wù)規(guī)??焖贁U(kuò)張形成鮮明對(duì)比的是,私人投資增速呈逐年下滑態(tài)勢(shì),從2011年的34.3%一路下滑到2016年的3.2%[2],同時(shí),私人投資占全社會(huì)固定資產(chǎn)投資的比重從2015年起也開始下降。地方政府債務(wù)規(guī)模急劇膨脹、私人投資增速顯著下滑,使政府債務(wù)與私人投資之間的關(guān)系值得重新審視,有效廓清地方政府債務(wù)與私人投資之間的關(guān)系,對(duì)于嚴(yán)控地方政府債務(wù)規(guī)模、防范金融風(fēng)險(xiǎn)、促進(jìn)私人投資增速回暖和經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)增長(zhǎng)無疑具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

        國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)政府債務(wù)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系研究較多,單純聚焦于地方政府債務(wù)與私人投資關(guān)系的文獻(xiàn)相對(duì)較少,結(jié)論也并不一致。較早的“巴羅—李嘉圖等價(jià)”理論認(rèn)為政府債務(wù)并不是凈財(cái)富,債務(wù)融資僅僅推遲了稅收,在理性預(yù)期假設(shè)下,二者是等價(jià)的,政府負(fù)債不改變?nèi)藗兊南M(fèi)水平,因而也不影響私人投資水平[3]。但這一論點(diǎn)由于過于嚴(yán)苛的前提假設(shè)而遭到諸多批判,Modigliani認(rèn)為,人們并不關(guān)心生命以外的事情,由于發(fā)債帶來的減稅效應(yīng)會(huì)刺激社會(huì)消費(fèi)增加和社會(huì)儲(chǔ)蓄下降,社會(huì)利率提高,對(duì)私人投資形成擠出效應(yīng),不利于長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[4];Mankiw等則從消費(fèi)者短視、借債約束和代際財(cái)富再分配三個(gè)角度論證了“巴羅—李嘉圖等價(jià)”理論不成立的原因[5],實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),“巴羅—李嘉圖等價(jià)”理論在現(xiàn)實(shí)中并不成立[6]。但學(xué)者對(duì)政府債務(wù)與私人投資關(guān)系究竟如何存在爭(zhēng)議,或認(rèn)為政府債務(wù)對(duì)私人投資沒有影響[7],或認(rèn)為政府債務(wù)對(duì)私人投資存在擠出效應(yīng)[8],還有學(xué)者認(rèn)為不同的政府債務(wù)投向?qū)λ饺送顿Y有不同影響,政府債務(wù)投向生產(chǎn)性支出對(duì)私人投資有擠入效應(yīng),投向消費(fèi)性支出則對(duì)私人投資有擠出效應(yīng)[9]。

        由于政府債務(wù)融資主要用于政府投資,政府債務(wù)與私人投資關(guān)系受政府投資與私人投資關(guān)系的影響。遺憾的是,國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)政府投資與私人投資關(guān)系研究結(jié)論分歧較大,主要觀點(diǎn)分為四類:政府投資對(duì)私人投資存在擠入效應(yīng)[10];政府投資對(duì)私人投資存在擠出效應(yīng)[11];政府投資對(duì)私人投資擠入擠出效應(yīng)在不同時(shí)間、不同地區(qū)存在差異[12];政府投資與私人投資不相關(guān)[13]。

        現(xiàn)有文獻(xiàn)雖然對(duì)政府債務(wù)、政府投資與私人投資關(guān)系做了相關(guān)研究,但仍存在以下不足:第一,基于我國(guó)地方政府債務(wù)與私人投資之間關(guān)系的研究尚未有學(xué)者進(jìn)行深入探討;第二,地方政府債務(wù)對(duì)私人投資的影響機(jī)制是怎樣的尚未引起學(xué)者廣泛關(guān)注?;诖耍疚倪\(yùn)用面板向量自回歸模型,對(duì)我國(guó)地方政府債務(wù)與私人投資之間動(dòng)態(tài)變化關(guān)系進(jìn)行深入探討,加入地方政府投資變量,探討其在地方政府債務(wù)影響私人投資中的作用,為當(dāng)前我國(guó)供給結(jié)構(gòu)調(diào)整的政策實(shí)踐提供有益啟示。

        二、實(shí)證分析

        (一)模型介紹

        向量自回歸模型(Vector Auto-regression, 簡(jiǎn)稱VAR)將多個(gè)變量組成一個(gè)系統(tǒng),系統(tǒng)中每一個(gè)內(nèi)生變量作為所有內(nèi)生變量滯后項(xiàng)的函數(shù),不需要區(qū)分內(nèi)生變量和外生變量,可以估計(jì)全部?jī)?nèi)生變量的動(dòng)態(tài)關(guān)系,精確預(yù)測(cè)內(nèi)生變量受到?jīng)_擊給整個(gè)系統(tǒng)帶來影響的程度[14]。但是傳統(tǒng)VAR對(duì)時(shí)間序列長(zhǎng)度要求較高,受限于單一個(gè)體,無法觀測(cè)不同個(gè)體大樣本數(shù)據(jù)。面板向量自回歸(Panel Vector Auto-regression,PVAR)可以有效解決觀測(cè)樣本不足的問題,提高估計(jì)的信度和效度[15],本文采用PVAR模型進(jìn)行分析。

        包含K個(gè)變量的PVAR模型形式如下:

        Yit=Γ0+Yi,t-1A1+Yi,t-2A2+…+Yi,t-pAp+uit+εit

        (1)

        i∈{1,2,…,N},t∈{1,2,…,T}

        Yit是1×k向量,p為自回歸階數(shù),uit和εit分別為個(gè)體效應(yīng)向量和隨機(jī)誤差向量。A1,A2,…,Ap為k×k待估系數(shù)矩陣。

        (二)變量選取

        1.地方政府債務(wù)(debt_ratio)

        目前尚缺乏地方政府債務(wù)官方統(tǒng)計(jì)資料,學(xué)者對(duì)地方政府債務(wù)數(shù)據(jù)一般采取估計(jì)的方法,主要包括市政投資現(xiàn)金平衡式[16]、“招拍掛”土地出讓收入[17]和地方政府預(yù)算恒等式[18]等。鑒于前兩種方法可能低估地方政府債務(wù)規(guī)模,且本文意在估計(jì)全口徑地方政府債務(wù)總額①,本文通過地方政府預(yù)算恒等式來估算地方政府債務(wù),即

        Debtt=(1+rt)Debtt-1+GEt-GRt-TRt

        (2)

        其中,GEt表示地方政府財(cái)政支出,GRt表示地方政府財(cái)政收入,TRt表示中央對(duì)地方轉(zhuǎn)移支付,rt表示第t年的政府融資利率水平(以1年期人民幣貸款基準(zhǔn)利率表示)。根據(jù)審計(jì)署2013年6月發(fā)布的各省市經(jīng)審計(jì)后的債務(wù)余額數(shù)據(jù),以2013年作為基期,分別向前和向后推算。根據(jù)估計(jì)出的2010年地方政府債務(wù)數(shù)據(jù),與審計(jì)署公布的2010年地方政府債務(wù)審計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,平均誤差低于10%,證實(shí)了該方法的可靠性②。

        2.政府投資(gi_ratio)

        長(zhǎng)期以來,我國(guó)政府投資規(guī)模的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)不足[19]。由于對(duì)政府投資內(nèi)涵與范圍界定不同,現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)于政府投資的衡量存在較大差異,主要包括:以全社會(huì)固定資產(chǎn)投資按來源劃分國(guó)家預(yù)算內(nèi)資金作為代理變量[20];以國(guó)有經(jīng)濟(jì)固定資產(chǎn)投資作為代理變量[21];以財(cái)政支出扣除科教文衛(wèi)及維持性支出作為代理變量[22];以財(cái)政支出相關(guān)項(xiàng)目加總作為代理變量[23]。

        本文采用國(guó)有經(jīng)濟(jì)固定資產(chǎn)投資作為政府投資的代理變量。原因在于,一方面,在固定資產(chǎn)投資中,國(guó)有投資的分類與政府投資相近。另一方面,自稅制改革以來,在經(jīng)濟(jì)發(fā)展、公共服務(wù)等政績(jī)考核指標(biāo)驅(qū)動(dòng)下,地方政府通過各種手段(提供低價(jià)土地、稅收減免、融資擔(dān)保、審批便利等)從產(chǎn)權(quán)性質(zhì)[24]、政治關(guān)聯(lián)[25]、地方政府公共治理目標(biāo)[26]等方面干預(yù)國(guó)有企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理活動(dòng),為自身政治目標(biāo)服務(wù)。國(guó)有企業(yè)管理層出于私有收益考慮也熱衷于配合地方政府的投資“期望”[27]。因此,由于存在干預(yù),國(guó)有企業(yè)可以視為地方政府可調(diào)用的經(jīng)濟(jì)資源之一,以國(guó)有經(jīng)濟(jì)固定資產(chǎn)投資作為政府投資代理變量更加合理。

        3.私人投資(pi_ratio)

        私人投資以全社會(huì)固定資產(chǎn)投資扣除國(guó)有經(jīng)濟(jì)固定資產(chǎn)投資后的余額表示。

        (三)數(shù)據(jù)來源與處理

        本文數(shù)據(jù)均來自于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)財(cái)政年鑒》及中華人民共和國(guó)審計(jì)署網(wǎng)站公布的審計(jì)公告,部分?jǐn)?shù)據(jù)來自于各省市歷年統(tǒng)計(jì)年鑒并做了甄別,對(duì)不同統(tǒng)計(jì)年鑒由于統(tǒng)計(jì)口徑不同造成的數(shù)據(jù)偏差做了調(diào)整。選取1994年—2014年30個(gè)省級(jí)行政區(qū)的面板數(shù)據(jù)(由于缺乏數(shù)據(jù),樣本中剔除了西藏自治區(qū)),年限截止到2014年是由于2015年1月1日起實(shí)施的新修訂的《中華人民共和國(guó)預(yù)算法》使地方政府存量債務(wù)被鎖定在2014年12月31日。相關(guān)名義變量均以1994年為基期作平價(jià)處理。

        引入“地方政府投資力度”的概念,以國(guó)有經(jīng)濟(jì)固定資產(chǎn)投資占GDP的比重衡量,對(duì)私人投資、地方政府債務(wù)均作相同處理,分別以私人投資力度(私人投資占GDP的比重)和地方政府債務(wù)相對(duì)規(guī)模(地方政府債務(wù)占GDP的比重)代稱。

        (四)面板VAR模型估計(jì)

        1.最優(yōu)滯后階數(shù)的確定

        選擇面板VAR模型最大滯后4階并使用1-5階滯后值作為工具變量進(jìn)行分析,結(jié)果如表1所示。

        表1 最優(yōu)滯后階數(shù)的確定

        由表1可知,赤池信息準(zhǔn)則(AIC)表明應(yīng)選擇3階滯后期,而貝葉斯信息準(zhǔn)則(BIC)和漢南—昆信息準(zhǔn)則(HQIC)表明應(yīng)選擇1階滯后。當(dāng)三者結(jié)論不一致時(shí),通常BIC和HQIC優(yōu)于AIC,因而本文最優(yōu)滯后階數(shù)選擇滯后1期③。

        2.面板VAR模型的廣義矩估計(jì)

        在進(jìn)行面板VAR模型的廣義矩估計(jì)(GMM Estimation)前,需要對(duì)(1)式進(jìn)行前向均值差分變換,即Helmert變換以消除個(gè)體效應(yīng)[28]。面板VAR模型估計(jì)結(jié)果如表2所示。

        表2 面板VAR參數(shù)估計(jì)結(jié)果

        注:括號(hào)里的數(shù)字為z統(tǒng)計(jì)量的值,*,**,***分別代表在10%,5%和1%的水平上顯著

        鑒于面板VAR模型包含較多的待估參數(shù),當(dāng)樣本容量較小時(shí),參數(shù)誤差較大,且面板VAR模型不以嚴(yán)格的經(jīng)濟(jì)理論為依據(jù),對(duì)于模型的待估參數(shù)通常并不分析其經(jīng)濟(jì)意義,而是借助脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解來判斷變量之間的長(zhǎng)短期均衡關(guān)系。

        3.面板VAR模型脈沖響應(yīng)函數(shù)

        脈沖響應(yīng)函數(shù)(impulse response function)描述當(dāng)一個(gè)誤差項(xiàng)發(fā)生變化(沖擊)時(shí)對(duì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)影響程度。由回歸結(jié)果可知,地方政府債務(wù)、地方政府投資與私人投資對(duì)來自自身1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊均呈現(xiàn)逐漸衰減態(tài)勢(shì),最終收斂到0,表明整個(gè)系統(tǒng)是穩(wěn)定的④。

        面對(duì)來自地方政府投資力度1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊,地方政府債務(wù)相對(duì)規(guī)模先上升后下降,說明地方政府投資力度的擴(kuò)大短期內(nèi)對(duì)地方政府財(cái)政收支形成較大壓力,需要依賴債務(wù)規(guī)模的擴(kuò)張才能滿足地方政府投資的資金需求,這表明我國(guó)地方政府投資擴(kuò)張的債務(wù)依賴性。面對(duì)私人投資力度沖擊,地方政府債務(wù)相對(duì)規(guī)模呈上升態(tài)勢(shì),表明經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平的不斷提升,地方政府為促進(jìn)私人投資持續(xù)增長(zhǎng)所需的財(cái)政支出不斷上升,地方政府財(cái)政壓力不斷上升,導(dǎo)致債務(wù)存量不斷擴(kuò)大。

        面對(duì)地方政府債務(wù)相對(duì)1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊,私人投資力度短期內(nèi)顯著下降,然后緩慢回升,表明地方政府債務(wù)對(duì)私人投資的擠出效應(yīng)明顯。長(zhǎng)期以來,在GDP導(dǎo)向的驅(qū)動(dòng)下,地方政府債務(wù)的盲目擴(kuò)張,擠占了有限的資金,導(dǎo)致市場(chǎng)資金供應(yīng)緊張,利率上升,私人投資成本上升,利潤(rùn)空間受到擠壓,不得不退出市場(chǎng),以致形成“國(guó)進(jìn)民退”[29]。

        面對(duì)地方政府投資力度沖擊,私人投資力度呈不斷下降態(tài)勢(shì),表明這種債務(wù)驅(qū)動(dòng)的地方政府投資對(duì)私人投資有明顯的擠出效應(yīng)。地方政府投資規(guī)模的盲目擴(kuò)大,可能會(huì)侵入競(jìng)爭(zhēng)性領(lǐng)域,擠占私人投資機(jī)會(huì),降低經(jīng)濟(jì)發(fā)展活力,對(duì)私人投資造成負(fù)面效應(yīng)。

        4.面板VAR模型方差分解

        由表3可知,來自地方政府債務(wù)相對(duì)規(guī)模自身的沖擊強(qiáng)度對(duì)自身變化的相對(duì)貢獻(xiàn)度始終占據(jù)主導(dǎo)地位,在第10期約為79.5%,到第30期逐漸穩(wěn)定在71.3%。來自地方政府投資力度的沖擊強(qiáng)度對(duì)地方政府債務(wù)相對(duì)規(guī)模變化的相對(duì)貢獻(xiàn)度相對(duì)較小,第10期為8.5%,到第30期穩(wěn)定在7.6%。來自私人投資力度的沖擊強(qiáng)度對(duì)地方政府債務(wù)相對(duì)規(guī)模變化的影響在第10期為12%,到第30期上升到21%。

        來自地方政府投資力度自身的沖擊強(qiáng)度對(duì)自身變化的相對(duì)貢獻(xiàn)同樣始終占主導(dǎo)地位,第30期穩(wěn)定在90%。來自地方政府債務(wù)相對(duì)規(guī)模的沖擊強(qiáng)度對(duì)地方政府投資力度變化的相對(duì)貢獻(xiàn)較小,第10期為6.8%,到第30期穩(wěn)定在8.3%。來自私人投資力度的沖擊強(qiáng)度對(duì)地方政府投資力度變化的相對(duì)貢獻(xiàn)最小,第10期僅為0.49%,到第30期穩(wěn)定在1.4%。

        來自私人投資力度自身的沖擊強(qiáng)度對(duì)私人投資力度自身變化的相對(duì)貢獻(xiàn)度最高但并不占絕對(duì)主導(dǎo)地位,第10期為48.4%,到第30期穩(wěn)定在45%。來自地方政府債務(wù)相對(duì)規(guī)模的沖擊強(qiáng)度對(duì)私人投資力度變化的相對(duì)貢獻(xiàn)度較大,第10期為37.8%,到第30期穩(wěn)定為40%。來自地方政府投資力度的沖擊強(qiáng)度對(duì)私人投資力度變化的相對(duì)貢獻(xiàn)度一直穩(wěn)定在14%左右。

        表3 面板VAR方差分解結(jié)果

        總體而言,地方政府債務(wù)相對(duì)規(guī)模和地方政府投資力度主要受自身作用影響,而私人投資力度受地方政府債務(wù)相對(duì)規(guī)模和地方政府投資力度影響較大。反映出地方政府債務(wù)和地方政府投資可能存在某種路徑依賴,即當(dāng)期地方政府債務(wù)和地方政府投資受自身前期影響較大,私人投資也受到此路徑的影響。這表明私人投資發(fā)展處于從屬地位,容易受到來自地方政府債務(wù)和地方政府投資的負(fù)面沖擊。

        三、結(jié)論及政策建議

        綜合上述分析可知,地方政府投資擴(kuò)張依賴地方政府債務(wù)驅(qū)動(dòng),短期內(nèi)地方政府投資和地方政府債務(wù)對(duì)私人投資有顯著的擠出效應(yīng)。私人投資在經(jīng)濟(jì)社會(huì)中地位較低,容易受到地方政府債務(wù)和地方政府投資的負(fù)面沖擊。這在相當(dāng)程度上解釋了我國(guó)當(dāng)前私人投資持續(xù)低迷的原因。私人投資的不斷發(fā)展是經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的活力和動(dòng)力,以地方政府債務(wù)規(guī)模擴(kuò)張為代價(jià)盲目推進(jìn)地方政府投資拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的模式不可持續(xù)。

        這一結(jié)論對(duì)于我國(guó)當(dāng)前正在推進(jìn)的供給側(cè)結(jié)構(gòu)調(diào)整有顯著的啟示作用。首先,為促進(jìn)私人投資恢復(fù),減輕地方政府債務(wù)和地方政府投資對(duì)私人投資的擠出效應(yīng),中央政府應(yīng)采取強(qiáng)力措施控制地方政府債務(wù)規(guī)模,建立常態(tài)化、透明化的地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控機(jī)制;同時(shí),應(yīng)規(guī)范地方政府舉債行為,嚴(yán)格限定債務(wù)存量,把控債務(wù)增量,逐步有序放開地方政府債務(wù)發(fā)行權(quán),防范盲目擴(kuò)張債務(wù)造成的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。其次,應(yīng)理順政府投資與私人投資之間的關(guān)系。在新常態(tài)下應(yīng)發(fā)揮投資在供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革中的關(guān)鍵作用,政府投資應(yīng)著力改善各類軟硬件經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施和社會(huì)基礎(chǔ)設(shè)施,引導(dǎo)和服務(wù)私人投資,為私人投資提供良好的外部環(huán)境和基礎(chǔ)條件,積極采用PPP等創(chuàng)新投資形式吸引社會(huì)資本參與提供各類公共服務(wù),促進(jìn)政府投資和私人投資優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),良性互動(dòng)。

        注釋:

        ① 此處債務(wù)包括“政府負(fù)有償還責(zé)任的債務(wù)”“政府負(fù)有擔(dān)保責(zé)任的債務(wù)”和“政府可能承擔(dān)一定救助責(zé)任的債務(wù)”。

        ② 為防止重復(fù)計(jì)算,估算時(shí)將上年結(jié)余納入財(cái)政支出GEt中,而在財(cái)政收入GRt中則不包含上年結(jié)余收入;在財(cái)政支出GEt中扣除還本付息額,詳細(xì)估計(jì)結(jié)果可向作者索取。

        ③ 這里雖然希望最小化漢森J統(tǒng)計(jì)量,但由于其并不能糾正模型中的自由度,故不考慮。

        ④ 由于篇幅原因這里略去脈沖響應(yīng)圖,如有需要可向作者索取。

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