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        數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)居民消費差距

        2020-01-13 05:50:52呂雁琴
        金融與經(jīng)濟(jì) 2019年12期
        關(guān)鍵詞:城鄉(xiāng)居民普惠差距

        ■呂雁琴,趙 斌

        本文選取2011~2017年我國30個省際面板數(shù)據(jù),運用靜態(tài)與動態(tài)面板分別對數(shù)字普惠金融是否可以縮小城鄉(xiāng)居民消費差距進(jìn)行實證分析。結(jié)果表明,無論在靜態(tài)面板還是動態(tài)面板中,城鄉(xiāng)居民收入差距與城鄉(xiāng)居民消費差距呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系;數(shù)字普惠金融對縮小城鄉(xiāng)居民消費差距均起到明顯的促進(jìn)作用。在動態(tài)面板中,經(jīng)濟(jì)增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、基礎(chǔ)設(shè)施完善、經(jīng)濟(jì)開放水平進(jìn)一步提高以及人口老齡化對城鄉(xiāng)居民消費差距縮小起到明顯的促進(jìn)作用;互聯(lián)網(wǎng)與財政支出對城鄉(xiāng)居民消費差距縮小起到阻礙作用,城市化進(jìn)程的作用則不顯著。基于上述研究結(jié)論,提出進(jìn)一步縮小城鄉(xiāng)居民消費差距的相關(guān)建議。

        一、引言與文獻(xiàn)綜述

        自2011 年以來,隨著計算機(jī)信息處理、數(shù)據(jù)通訊、大數(shù)據(jù)分析等一系列相關(guān)技術(shù)在我國金融領(lǐng)域的應(yīng)用,數(shù)字普惠金融應(yīng)運而生并得到迅猛發(fā)展。根據(jù)北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的中國數(shù)字普惠金融指數(shù),2011年我國各省級數(shù)字普惠金融指數(shù)的中位值為33.6,2018 年增長到294.3,平均每年增長36.4%。數(shù)字普惠金融“低成本”“廣覆蓋”“可持續(xù)性”的特點與“嫌貧愛富”的傳統(tǒng)金融形成鮮明對比,其發(fā)展有效地促進(jìn)了信息共享,降低了交易成本和金融服務(wù)門檻,擴(kuò)大了金融服務(wù)的范圍和覆蓋面,有利于廣大中低收入者和弱勢群體獲得低成本的金融服務(wù),同時也為城鄉(xiāng)居民的消費帶來了更多的金融機(jī)會與資源。數(shù)字普惠金融的快速發(fā)展能否顯著地影響城鄉(xiāng)居民消費差距的縮小,尤其在“無房不嫁”時代,研究數(shù)字普惠金融能否縮小城鄉(xiāng)消費差距更有實際意義。

        國外研究中,Deaton(2000)認(rèn)為由于消費能夠隨著時間而平滑,且相對比較穩(wěn)定(不會像收入那樣劇烈波動或隨著季節(jié)變動),因而在發(fā)展中國家被廣泛用于測度不平衡問題。在發(fā)達(dá)國家中,與收入相比,消費也是衡量發(fā)展不平衡更合適、更準(zhǔn)確的變量。Krueger & Perri(2006)通過選取美國1980~2003 年間的數(shù)據(jù)分析,得出美國消費不平等并沒有伴隨著收入不平等的增加。Meyer&Sullivan(2013)根據(jù)收入水平將美國人分為10等份組,并計算每一組的平均收入,結(jié)果發(fā)現(xiàn),2007 年最高組的人均收入是最低組的5.8 倍,2011 年這一比值上升到6.4 倍;與此同時,二者的消費比從2007 年的4.3倍下降至2011年的3.9倍。

        我國城鄉(xiāng)發(fā)展不平衡是當(dāng)前不可回避的問題,城鄉(xiāng)收入與城鄉(xiāng)消費是城鄉(xiāng)差距的具體體現(xiàn),而消費給居民帶來的幸福感遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于收入所帶來的效應(yīng),因而消費水平也是衡量城鄉(xiāng)差距的理想指標(biāo)。國內(nèi)學(xué)者已開展了傳統(tǒng)金融對城鄉(xiāng)居民消費的研究,杭斌和郭香俊(2009)實證分析得出我國城鎮(zhèn)居民消費不僅受到“預(yù)防性儲蓄”的影響,還受到自身消費習(xí)慣的影響;韓立巖和杜春越(2012)研究表明,借貸水平與居民消費呈顯著的正相關(guān)關(guān)系,提高農(nóng)村居民信貸水平對刺激消費作用更加明顯;陳東和劉金東(2013)研究發(fā)現(xiàn),消費性信貸可以更好地促進(jìn)農(nóng)村消費。近年來,學(xué)者們開始探討互聯(lián)網(wǎng)金融對城鄉(xiāng)消費的影響。張李義和涂奔(2017)研究發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展對消費結(jié)構(gòu)升級有顯著影響,并且對城鎮(zhèn)居民消費的影響程度高于農(nóng)村居民;郭慶和劉彤彤(2018)通過省際面板數(shù)據(jù)構(gòu)建動態(tài)跨期消費模型,分析了P2P 網(wǎng)貸對我國城鄉(xiāng)居民消費的多重效應(yīng),結(jié)果表明P2P 網(wǎng)貸對城鎮(zhèn)居民消費水平的提高不顯著,但是對農(nóng)村居民消費水平的提高顯著。

        然而,對于金融業(yè)尤其是數(shù)字普惠金融的發(fā)展是否可以縮小城鄉(xiāng)消費差距,降低城鄉(xiāng)居民之間的消費機(jī)會差距,已有研究較少且存在欠缺。據(jù)此,本文將對我國30個省份(港澳臺和西藏除外)2011~2017年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析,探討數(shù)字普惠金融能否縮小城鄉(xiāng)居民消費差距,為我國發(fā)展數(shù)字普惠金融、實現(xiàn)城鄉(xiāng)均衡發(fā)展提供決策參考。

        二、模型設(shè)計與數(shù)據(jù)說明

        (一)理論基礎(chǔ)與計量模型

        本文借鑒國外學(xué)者Loayza et al.(2000)和國內(nèi)學(xué)者李文星等(2008)的研究成果,選擇定量分析消費的簡約型模型,該模型不依賴于某一特定的理論,也不依賴于某一特定環(huán)境,能更好地探究我國各省份數(shù)字普惠金融對城鄉(xiāng)消費的影響。

        本文將簡約型消費模型中的解釋變量分為三組:基本變量X、核心變量N 和控制變量M,具體模型如(1)所示:

        其中,i 表示省份,t 表示年份,πi表示不可觀測的地區(qū)效應(yīng),εit為隨機(jī)干擾項。Cit表示各省份城鄉(xiāng)居民消費差距,為被解釋變量。借鑒紀(jì)江明(2012)等學(xué)者的研究成果,選用各省份城鎮(zhèn)居民人均消費支出與農(nóng)村居民人均消費支出之比來衡量城鄉(xiāng)消費差距。X 為基礎(chǔ)變量,主要為城鄉(xiāng)居民收入。由于城鄉(xiāng)居民收入差距的擴(kuò)大也是導(dǎo)致城鄉(xiāng)居民消費差距拉大的原因之一,本文選用各省份城鎮(zhèn)人均可支配收入與農(nóng)村可支配收入之比來衡量城鄉(xiāng)居民收入差距(I)。

        M 為數(shù)字普惠金融,為核心解釋變量。本文引入北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的中國各省份數(shù)字普惠金融指數(shù)(Index)作為數(shù)字普惠金融的代理變量來探究其對縮小城鄉(xiāng)居民消費差距是否有促進(jìn)作用。

        除了上述變量外,為了解決一部分因遺漏變量而產(chǎn)生的內(nèi)生性問題,本文引入了控制變量N,具體有城市化率(Ur)、互聯(lián)網(wǎng)(Inter)、城鄉(xiāng)人口年齡結(jié)構(gòu)(Pop)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)、經(jīng)濟(jì)開放度(Tra)、政府干預(yù)(Gov)、經(jīng)濟(jì)增長(Eco)、市場化程度(Mar)和每萬人標(biāo)準(zhǔn)道路里程(Tran)。通過對以上指標(biāo)的選取,在模型(1)的基礎(chǔ)上,得到模型(2):

        為確保變量的平穩(wěn)性,對模型(2)兩邊的變量進(jìn)行對數(shù)化處理,得到模型(3):

        考慮到消費的“棘輪效應(yīng)”,在模型(3)的解釋變量中加入被解釋變量的滯后一期,得到模型(4):

        (二)數(shù)據(jù)來源與變量的描述性統(tǒng)計

        本文選取2011~2017 年我國30 個省際的面板數(shù)據(jù)(由于港澳臺和西藏的數(shù)據(jù)缺失,本文沒有考慮在內(nèi)),各省際數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》和《中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫》。其中,我國各省際的數(shù)字普惠金融指數(shù)來源于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)(2011~2015)”和“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)(2016~2018)”,樣本相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計如表1所示。

        三、實證結(jié)果分析

        (一)靜態(tài)面板估計

        本文首先借助stata14.0 對模型(3)進(jìn)行靜態(tài)面板數(shù)據(jù)的實證分析。實證分析結(jié)果如表2 所示,由表2可以得到如下信息:首先,不管是否考慮控制變量,城鄉(xiāng)居民收入差距都與城鄉(xiāng)居民消費差距成顯著的正相關(guān)關(guān)系。這說明在消費的決定因素中,收入是消費的基礎(chǔ),城鄉(xiāng)收入差距的拉大勢必會造成城鄉(xiāng)消費差距的拉大。從實際情況看,自2011年以來,我國城鄉(xiāng)收入差距不斷縮小,消費差距也在不斷縮小,城鄉(xiāng)居民收入差距由2011年的2.90縮小到2018 年的2.69,同期城鄉(xiāng)居民消費差距由2.90 縮小到2.15,是對本文實證研究的最好支撐。然而,城鄉(xiāng)居民消費差距縮小的速度明顯快于城鄉(xiāng)居民收入差距,故而還需分析可以縮小城鄉(xiāng)居民消費差距,促進(jìn)城鄉(xiāng)居民消費機(jī)會平等的其他因素。

        其次,引入數(shù)字普惠金融指數(shù)后,不管是否考慮控制變量,數(shù)字普惠金融指數(shù)與城鄉(xiāng)消費差距均成顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。這說明數(shù)字普惠金融的快速發(fā)展為城鄉(xiāng)居民帶來了更方便快捷的消費,縮小了城鄉(xiāng)居民消費差距。本文實證所得參數(shù)估計系數(shù)為-0.091,相較于宋曉林(2017)、梁雙陸(2019)等研究中所得的數(shù)字普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的參數(shù)估計系數(shù),-0.0044與-0.0009而言,表明數(shù)字普惠金融對縮小城鄉(xiāng)居民消費差距的影響明顯大于對收入差距的影響。

        最后,在控制變量中,本文不對混合OLS 進(jìn)行分析。在選擇固定效應(yīng)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型時,由于Hausman 檢驗值的p 值為0.011,故只對表2 中第5 列的固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析。結(jié)果顯示,城市化進(jìn)程、政府財政支出的加大與市場化進(jìn)程的加快對縮小城鄉(xiāng)消費差距具有顯著的負(fù)作用。主要是因為農(nóng)村人口通過進(jìn)城務(wù)工,收入以及各方面的生活條件得到提高后,農(nóng)村戶籍人口就會轉(zhuǎn)為城鎮(zhèn)戶籍人口,導(dǎo)致留在農(nóng)村的基本上是老人和孩子,他們的消費水平很低,而政府的財政支出偏向于經(jīng)濟(jì)效益高的城鎮(zhèn)地區(qū),且市場化程度較高的也是城鎮(zhèn)地區(qū),從而為城鎮(zhèn)居民的消費帶來了更為便利的條件,林毅夫等(2009)也得出了與本文相同的結(jié)論?;ヂ?lián)網(wǎng)的快速發(fā)展與城鄉(xiāng)人口老齡化以及便捷的交通基礎(chǔ)設(shè)施對城鄉(xiāng)居民消費差距的縮小都有明顯的促進(jìn)作用,主要是因為互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展為數(shù)字普惠金融的快速發(fā)展提供了契機(jī),更加方便居民利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行消費支出;隨著老齡人口的增加,農(nóng)村老齡化對農(nóng)村消費的提高遠(yuǎn)大于城市,交通基礎(chǔ)設(shè)施的完善也會直接影響居民消費。

        表1 變量的描述性統(tǒng)計

        (二)動態(tài)面板估計

        城鄉(xiāng)居民消費和一些解釋變量之間可能存在內(nèi)生性問題,即與被解釋變量之間存在雙向因果關(guān)系而導(dǎo)致隨機(jī)相關(guān),這時靜態(tài)面板模型所得到的結(jié)果都是有偏差的。為了得到更加穩(wěn)健的分析結(jié)果,本文借鑒學(xué)者Roodman(2009)選用動態(tài)面板GMM方法,更好地識別消費者的“棘輪效應(yīng)”以及更有效地控制變量的內(nèi)生性問題。為此,本文用stata14.0分別對模型(4)進(jìn)行兩步系統(tǒng)廣義矩估計(Twostep-SYS-GMM)和兩步差分廣義矩估計(Two-step-Diff-GMM),有效地解決一階GMM估計中容易受到弱工具變量的影響而得到有偏估計的不足,從而降低動態(tài)面板數(shù)據(jù)估計結(jié)果的偏誤。

        表2 靜態(tài)面板估計結(jié)果

        實證分析結(jié)果如表3 所示,表中最后三行給出了廣義矩估計工具變量有效性的檢驗值,AR(1)和AR(2)分別代表殘差序列一階和二階相關(guān)檢驗。在估計中,殘差序列允許一階自相關(guān)但不允許二階自相關(guān),由表3可知,兩步系統(tǒng)廣義矩估計和兩步差分廣義矩估計的AR(1)和AR(2)都不存在二階自相關(guān);Sargan 檢驗為工具變量過度識別約束檢驗,由Sargan 檢驗的p 值可知,本文選取的工具變量均有效。經(jīng)過對比Two-step-SYS-GMM 與Two-step-Diff-GMM 的標(biāo)準(zhǔn)差,可知兩步系統(tǒng)廣義矩估計SYS-GMM 小于Diff-GMM 的標(biāo)準(zhǔn)差。因此,本文選擇兩步系統(tǒng)廣義矩估計(Two-step-SYS-GMM),估計結(jié)果見表3第1列,具體如下:

        首先,城鄉(xiāng)居民消費差距滯后一期作為解釋變量時,參數(shù)估計系數(shù)為負(fù),且在1%的顯著性水平下高度顯著,表明上一期的城鄉(xiāng)居民消費差距會對當(dāng)期的城鄉(xiāng)居民消費差距產(chǎn)生縮小作用,即由于近年來我國城鄉(xiāng)居民消費差距不斷縮小,居民受到自身消費習(xí)慣以及消費“棘輪效應(yīng)”的影響,會進(jìn)一步促進(jìn)今后城鄉(xiāng)居民消費差距的縮小。

        其次,城鄉(xiāng)居民收入與城鄉(xiāng)居民消費存在正相關(guān)關(guān)系,且高度顯著,無論是動態(tài)面板中的兩步系統(tǒng)廣義矩估計還是靜態(tài)面板中的固定效應(yīng)模型,都表明收入在消費中起決定作用。數(shù)字普惠金融指數(shù)與靜態(tài)面板中的固定效應(yīng)模型相比,動態(tài)面板中的數(shù)字普惠金融指數(shù)對縮小城鄉(xiāng)居民消費差距起到了很好地促進(jìn)作用,即使是加入控制變量,數(shù)字普惠金融對縮小城鄉(xiāng)居民消費差距的作用也是最強(qiáng)的,表明本文選取其作為核心解釋變量的合理性,數(shù)字普惠金融的快速發(fā)展對縮小城鄉(xiāng)居民消費有著更加積極的促進(jìn)作用。

        表3 動態(tài)面板估計結(jié)果

        再次,我國城鄉(xiāng)居民消費差距除了受城鄉(xiāng)居民收入與數(shù)字普惠金融的影響外,其他控制變量也起到了重要作用。除了城市化進(jìn)程對城鄉(xiāng)居民消費不顯著外,其他的控制變量如城鄉(xiāng)老人撫養(yǎng)比、第三產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展、經(jīng)濟(jì)開放水平、人均GDP 的增長、市場化進(jìn)程的加速以及交通基礎(chǔ)設(shè)施的進(jìn)一步完善均對縮小城鄉(xiāng)消費差距起到了促進(jìn)作用,且通過了顯著性檢驗;但互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展以及政府財政支出的增加對縮小城鄉(xiāng)居民消費差距沒有起到促進(jìn)作用反而起到了阻礙作用,主要是因為我國中西部地區(qū)通過移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行消費的依舊是城鎮(zhèn)居民,農(nóng)村的普及率很低,以及政府財政支出主要投資經(jīng)濟(jì)效益高的城鎮(zhèn)地區(qū),使得城市居民收入得到快速提升,對農(nóng)村投資及其收益率相對較低,從而拉大了城鄉(xiāng)消費差距。

        最后,靜態(tài)面板下的固定效應(yīng)模型中,被解釋變量城鄉(xiāng)居民消費差距和控制變量中的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)開放度以及人均GDP 增長的參數(shù)估計系數(shù)并不顯著,但在動態(tài)面板中參數(shù)估計系數(shù)的顯著性水平均顯著,這表明以上幾個解釋變量與被解釋變量存在明顯的內(nèi)生性問題,使得靜態(tài)面板估計結(jié)果是有偏的。因此,使用動態(tài)面板兩步系統(tǒng)廣義矩估計得到的分析結(jié)果具有更高的可信度。

        (三)穩(wěn)健性檢驗

        為了保證結(jié)果的穩(wěn)健性,需要找到與數(shù)字普惠金融有直接聯(lián)系、但與城鄉(xiāng)居民消費差距沒有直接聯(lián)系的變量并選取相應(yīng)的指標(biāo),用以替換數(shù)字普惠金融指數(shù)這一核心變量,進(jìn)一步探究其對縮小城鄉(xiāng)居民消費差距是否依舊通過顯著性檢驗。本文借鑒LLSV(1998)的做法,選用普通法律體系這一變量,因為它為數(shù)字普惠金融的發(fā)展提供法律保障,但與城鄉(xiāng)居民消費差距并無直接聯(lián)系;在此基礎(chǔ)上,借鑒樊綱、王小魯?shù)龋?018)估算的法律制度環(huán)境得分這一指標(biāo),由于其最新數(shù)據(jù)更新到2016 年,我們利用回歸方法計算出2017 年各省份的法律制度環(huán)境得分(law)作為代理變量,然后使用系統(tǒng)GMM估計方法,得出的估計結(jié)果與前文結(jié)果基本一致,表明本文研究結(jié)論具有穩(wěn)健性。

        四、結(jié)論與建議

        本文分析表明數(shù)字普惠金融的快速發(fā)展對縮小城鄉(xiāng)居民消費差距的作用明顯,且均通過了顯著性檢驗。數(shù)字普惠金融對縮小城鄉(xiāng)消費差距的作用明顯大于對縮小城鄉(xiāng)居民收入差距的影響。雖然消費依舊受到收入的影響,但是隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展以及數(shù)字普惠金融的興起,消費受到收入波動的影響不再像改革開放初期那么高了,數(shù)字普惠金融縮小了城鄉(xiāng)居民間的消費機(jī)會差距。同時,城鄉(xiāng)老人撫養(yǎng)比、第三產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展、經(jīng)濟(jì)開放水平、人均GDP 的增長、市場化進(jìn)程的加速以及交通基礎(chǔ)設(shè)施的進(jìn)一步完善對縮小城鄉(xiāng)居民消費差距都起到了促進(jìn)作用,但政府財政支出的增加對縮小城鄉(xiāng)居民消費差距不但沒有起到促進(jìn)作用,反而起到了阻礙作用。據(jù)此,本文提出以下建議:

        首先,企業(yè)要在國民收入初次分配中發(fā)揮積極作用,政府要在國民收入再分配中發(fā)揮促進(jìn)作用,切實縮小城鄉(xiāng)居民的收入差距,為消費提供基礎(chǔ);其次,積極推動以“互聯(lián)網(wǎng)+”模式的信息技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)以及云計算等創(chuàng)新型數(shù)字金融的發(fā)展,并著力發(fā)揮數(shù)字普惠金融提高農(nóng)村家庭、中低收入家庭和欠發(fā)達(dá)地區(qū)家庭可支配收入的作用,進(jìn)一步完善相關(guān)的法律法規(guī);同時,警惕個人普惠金融服務(wù)等方面過快擴(kuò)張的風(fēng)險;再次,始終要以經(jīng)濟(jì)建設(shè)為中心,不斷加強(qiáng)城鄉(xiāng)道路等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),優(yōu)化完善產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),進(jìn)一步提高對外開放水平,更加重視老年人市場的消費;最后,財政支出結(jié)構(gòu)有待進(jìn)一步優(yōu)化。政府需進(jìn)一步加大財政支農(nóng)的力度,不僅僅要體現(xiàn)在數(shù)量上,更要體現(xiàn)在質(zhì)量上。比如,加大對農(nóng)村地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施的投入以及進(jìn)一步解決農(nóng)村“上網(wǎng)難,上網(wǎng)慢”的問題,深入推進(jìn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的落實,讓改革成果更好地惠及全體人民。

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