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        發(fā)行綠色債券對企業(yè)價值的影響研究

        2023-09-02 11:58:08李夢雅王伶燕廖宜靜
        關(guān)鍵詞:差分債券收益率

        李夢雅,王伶燕,廖宜靜

        (安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院,合肥 230036)

        改革開放后,我國經(jīng)濟發(fā)展日新月異,但發(fā)展背后所帶來的環(huán)境問題也逐漸顯露出來。為實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展,政府在“十三五”規(guī)劃中首次引入了“綠色發(fā)展”的概念,助推我國經(jīng)濟發(fā)展從資源消耗型向環(huán)境友好型轉(zhuǎn)變,將“綠色”作為我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的靚麗底色。在黨的十九屆五中全會中明確提出,要加快促進綠色金融的發(fā)展、推動綠色低碳發(fā)展,持續(xù)改善環(huán)境質(zhì)量。在2017 年的“十九大”政府報告中,“綠色”“可持續(xù)發(fā)展”等理念被重點強調(diào)。2020 年,習(xí)近平總書記于第七十五屆聯(lián)合國大會上明確提出了“中國力爭于2030 年前實現(xiàn)碳達峰,2060 年前實現(xiàn)碳中和”的目標?!疤贾泻汀笨傮w目標的提出,為中國綠色金融的發(fā)展指明了新方向。

        綠色金融是指為緩解自然環(huán)境的惡化、應(yīng)對氣候變化和提升資源利用效率的一系列社會經(jīng)濟活動,如對環(huán)保、綠色交通和清潔能源等重要建設(shè)項目進行投資、經(jīng)營管理等。如何將投資引入綠色項目,帶動綠色金融發(fā)展,進而推動經(jīng)濟社會實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展是亟須突破的難點。綠色債券作為綠色金融的新興工具,為綠色項目的投資創(chuàng)造了直接途徑,推動中國綠色金融事業(yè)實現(xiàn)飛躍性發(fā)展。中國于2016 年發(fā)出了首支綠色債券,此后中國綠色債券的發(fā)行量與日俱增。2017 年,中國綠色債券發(fā)行量已達2 477.14 億元,占全球綠色債券發(fā)行總量四分之一,是世界第二大發(fā)行國。至2020 年,我國綠色債券發(fā)行量再創(chuàng)新高,居全球第一。即便如此,部分企業(yè)對發(fā)行綠色債券仍未表現(xiàn)出強烈的興趣。文章利用上市公司數(shù)據(jù),實證分析了發(fā)行綠色債券對企業(yè)價值影響,為補充綠色金融領(lǐng)域的研究、促進我國綠色債券市場的發(fā)展以及實現(xiàn)“碳達峰”目標貢獻微薄的力量。

        1 文獻綜述

        在關(guān)于綠色債券的相關(guān)文獻中,大多學(xué)者研究方向側(cè)重于分析綠色債券發(fā)行定價以及綠色債券的發(fā)行對股價的影響。其中,在綠色債券發(fā)行定價的相關(guān)文獻中,姚明龍[1]通過進行相關(guān)性回歸分析發(fā)現(xiàn):普通債券與綠色債券在發(fā)行定價上存在著明顯差異,在控制其他條件相同的情況下,綠色債券的票面利率通常低于普通債券的票面利率。Reboredo[2]研究了綠色債券市場發(fā)展對金融市場的影響,發(fā)現(xiàn)綠色債券會嚴重受到國債和企業(yè)債券的價格溢出效應(yīng)。Baker 等[3]通過構(gòu)建固定效應(yīng)模型,研究發(fā)現(xiàn)綠色債券的發(fā)行價格高于其他類似的普通債券,且風(fēng)險較低的綠色債券更容易被持有。Febi 等[4]在研究流動性風(fēng)險是否會影響綠色債券價格時,發(fā)現(xiàn)其對于綠色債券價格并無顯著影響。高曉燕等[5]運用熵值法構(gòu)建綠色債券發(fā)行主體財務(wù)評價系數(shù),研究得出發(fā)行主體的財務(wù)狀況不影響綠色債券的發(fā)行情況。龔玉霞等[6]運用二叉樹模型對我國已發(fā)行的綠色債券進行研究,發(fā)現(xiàn)我國的綠色債券發(fā)行定價存在被明顯低估的情況。楊雅希等[7]通過構(gòu)建影響因素模型分析發(fā)現(xiàn):綠色政策可以支持企業(yè)融資,同時也有證據(jù)表明發(fā)行綠色債券能夠降低融資成本,且發(fā)行人的財務(wù)現(xiàn)狀不影響綠色債券的定價。陳昆等[8]運用多元線性回歸模型,從宏觀因素、發(fā)行主體以及債券自身等不同層面,研究得出了債券自身是影響綠色債券發(fā)行的主要因素。陳文虎[9]通過回歸分析對比普通公募債券和綠色公募債券的定價時,發(fā)現(xiàn)綠色公募債券比普通公募債券更有定價優(yōu)勢。另一方面,在有關(guān)上市公司發(fā)行綠色債券與股價變動的文獻中,陳淡濘[10]認為發(fā)行綠色債券的企業(yè)短期內(nèi)股價會有上漲的趨勢,且發(fā)行綠色債券的公司的信息披露情況也會造成股價的波動。Tang 等[11]運用事件研究法和雙重差分法對各國的面板數(shù)據(jù)進行分析,發(fā)現(xiàn)企業(yè)在發(fā)布發(fā)行綠色債券公告后股價會出現(xiàn)明顯上漲,但效果不具有持久性。梁志慧等[12]通過研究綠色債券市場與投資者偏好時發(fā)現(xiàn):我國股票投資者對我國綠色金融政策持積極態(tài)度,但是該態(tài)度不具有持續(xù)性且存在一定的滯后性。馬亞明[13]通過對比研究發(fā)行綠色債券的企業(yè)和發(fā)行普通債券的企業(yè),發(fā)現(xiàn)發(fā)行綠色債券能夠有效提升投資者的情緒進而影響股價的上升。鄭春麗[14]通過使用雙重差分模型對比普通債券和綠色債券對公司的效益影響,結(jié)果顯示發(fā)行綠色債券更能提升公司股價。趙曉晴[15]通過使用事件分析法研究發(fā)現(xiàn)上市企業(yè)在發(fā)行綠色債券之后,股價會有明顯且持續(xù)地上漲。楊益敏[16]基于有效市場理論和成本理論,研究發(fā)現(xiàn)通過加強綠色債券的宣傳能夠幫助企業(yè)推動股價上漲。方文龍等[17]通過事件分析法和橫截面回歸模型,發(fā)現(xiàn)企業(yè)應(yīng)從完善債券和企業(yè)本身兩個角度促進綠色債券的市場反應(yīng)。

        2 研究假設(shè)及初步分析

        2.1 研究假設(shè)

        綠色債券是一種新興的金融工具,兼具“綠色”和“債券”兩種屬性,主要被用來投資綠色產(chǎn)業(yè)以及綠色項目。首先,綠色債券一般投資于有政府扶持的、風(fēng)險較小的綠色項目,這會提升發(fā)行主體的投資項目質(zhì)量,進而增加發(fā)行主體的利潤。其次,企業(yè)發(fā)行綠色債券,積極響應(yīng)國家的綠色政策會獲得政府機構(gòu)的各種政策優(yōu)惠,進而會降低其融資成本,增加企業(yè)利潤。最后,上市公司發(fā)行綠色債券之后會無形中提升其綠色聲譽以及社會知名度,增強其社會責(zé)任感,進而能夠獲得投資者的大力支持。故猜測,在上市公司發(fā)布發(fā)行綠色債券公告之后會提升其企業(yè)價值?;谝陨戏治?,提出如下假設(shè):

        假設(shè)1:上市公司發(fā)行綠色債券會提升企業(yè)價值。

        另一方面,由于綠色債券在我國發(fā)展時間較短,相關(guān)規(guī)章制度不健全,信息披露不完善,這都會使投資者對綠色債券這種新興產(chǎn)品望而卻步。其次,我國綠色債券還未形成統(tǒng)一的認定標準,這會在一定程度上影響投資者的行為決策。最后,相較于普通債券,綠色債券所募集資金更多,報酬回報期更長,發(fā)行主體所面臨的政策變化風(fēng)險和投資者所面臨的投資成本也會相應(yīng)更高。故猜測,上市公司發(fā)布發(fā)行綠色債券公告之后不會提升其企業(yè)價值?;谝陨戏治?,提出如下假設(shè):

        假設(shè)2:上市公司發(fā)行綠色債券不會提升企業(yè)價值。

        2.2 基于事件研究法的初步分析

        2.2.1 數(shù)據(jù)來源及模型設(shè)計

        首先,使用事件研究法來初步預(yù)測發(fā)布發(fā)行綠色債券公告前后上市公司股價變動情況。所選取的樣本為2016 年1 月至2022 年1 月間A 股非金融上市企業(yè)所發(fā)行的綠色債券,并從中剔除數(shù)據(jù)不完善和發(fā)行主體重復(fù)的樣本,最終得到51 支綠色債券。首先將綠色債券發(fā)行公告日設(shè)置為事件日(t=0),將事件日的前后10 天{t1~t2=(-10,+10)},共21 天設(shè)置為事件窗口,將事件日的前170 天至前11 天設(shè)置為估計窗口{t3~t4=(-170,-11)}。具體圖示如下:

        2.2.2 實證分析過程

        在與當(dāng)?shù)匚幕嘟Y(jié)合,卡拉米洛披肩成為墨西哥婦女身份的象征。“在我祖母生活的那個年代,全共和國的女人——無論貧窮還是富有,丑陋還是美麗,年長還是年幼——都會擁有一條自己的披肩?!保?1)

        圖1 事件研究法時間窗口Fig.1 Event study time window

        首先,選用市場模型預(yù)估正常收益率:

        其中,Ri,t所選樣本股票的實際收益率,Rm,t表示為A 股綜合市場回報率,αi為超額收益,βi為市場性風(fēng)險,εi,t為誤差項。

        其次,股票i 在事件窗口期(-10,+10)異常收益率(AR)可表示為:

        平均異常收益率可表示為:

        股票i 在時間窗口期(t1~t2)日的平均異常收益率的總和為:

        從而可以計算出所有股票在t 時的累積異常收益率的平均:

        根據(jù)以上步驟計算出所有公司的累積異常平均收益率(CAARt),并對其進行T 檢驗,以判斷債券發(fā)行后是否會對企業(yè)的股價造成影響,提出如下假設(shè):

        H3:累積異常平均收益率(CAARt)為0,債券的發(fā)行不會引起上市公司的股價波動;

        H4:累積異常平均收益率(CAARt)不為0,債券的發(fā)行會引起上市公司的股價波動。

        2.2.3 結(jié)果分析

        以上是所有樣本在事件窗口期(-10,+10)的平均異常收益率(AARi,t) 和累積異常平均收益率(CAARt)的值以及檢驗結(jié)果。從表1 中可以看出,平均異常收益率(AARi,t)波動幅度較大,在-0.39%~0.75%區(qū)間內(nèi)波動,累積異常平均收益率(CAARt)在-0.31%~5.33%之間波動。檢驗結(jié)果顯示拒絕原假設(shè)H3,表明綠色債券的發(fā)行會對公司的股價造成影響。

        表1 樣本在事件窗內(nèi)的AAR 和CAAR 及其對應(yīng)的顯著性結(jié)果Table 1 AAR and CAAR of the samples in the event window and their corresponding significance results

        表2 雙重差分模型原理Table 2 Principle of dual difference model

        表3 變量名稱及其含義Table 3 Variable names and their meanings

        表4 主要變量的描述性統(tǒng)計Table 4 Descriptive statistics of main variables

        如圖2 為事件窗口期(-10,+10)的平均異常收益率(AARi,t)的變化趨勢圖。可以看出,平均異常收益率(AARi,t)在-0.39%~0.75%之間波動,在公告日的前9 天,前8 天,前6 天和前1 天均產(chǎn)生了負的異常收益率,且公告日的前5 天至前1 天平均異常收益率(AARi,t)一直呈現(xiàn)出下降的趨勢,但在公告日后,所有的異常收益率(AARi,t)均為正值,在第8 天時達到最大值且在1%的水平上顯著。

        圖2 平均異常收益率AAR 趨勢圖Fig.2 AAR trend chart of average abnormal return rate

        圖3為累積異常平均收益率(CAARt)的趨勢圖,可以看出,累積異常平均收益率(CAARt)在-0.31%~5.33%之間波動,公告日的前9 天,前8 天和前6 天表現(xiàn)出負的累積異常平均收益率,在前8天達到了最低點。從公告日的前5 天至公告日后第10天,累積異常平均收益率一直呈現(xiàn)出穩(wěn)定且上升的趨勢,在第10 天達到最大值為5.33%,且在10%的水平上顯著,表明綠色債券發(fā)行存在穩(wěn)定且正向的股價效應(yīng)。

        圖3 累積異常平均收益率CAAR 趨勢圖Fig.3 CAAR trend chart of cumulative abnormal average return rate

        3 實證分析

        3.1 多時點雙重差分模型

        傳統(tǒng)雙重差分模型要求實驗組的處理時間點必須一致,但由于所研究的綠色債券的發(fā)行日期各不相同,故使用多時點雙重差分模型。多時點雙重差分模型在該文的應(yīng)用原理:實驗組綠色債券發(fā)行前后的差別為H2-H1,控制組普通債券發(fā)行前后的差別為L2-L1,對兩次差分的結(jié)果再進行一次差分即便可得到雙重差分估計量,即為(H2-H1)-(L2-L1)。若該估計量的系數(shù)大于零,說明估計結(jié)果證明了原假設(shè)1,即綠色債券發(fā)行對企業(yè)發(fā)展起到了積極的作用,反之,則說用估計結(jié)果證明了原假設(shè)2,即綠色債券發(fā)行不影響企業(yè)的發(fā)展。

        3.2 數(shù)據(jù)來源

        鑒于中國綠色債券市場的發(fā)展尚處于初步階段,且中國首支綠色債券于2016 年發(fā)行,因此所采用的數(shù)據(jù)為2016 年1 月1 日至2021 年9 月30 日的季度數(shù)據(jù)。由于發(fā)行綠色債券的公司集中于制造業(yè)、建筑業(yè)、水利行業(yè)、批發(fā)零售業(yè)、電力行業(yè)以及采礦業(yè),故從上述六大行業(yè)中選擇樣本。最終實驗組樣本為31 家發(fā)行綠色債券的公司,控制組為189 家發(fā)行普通債券的公司,且保證以上兩組的債券發(fā)行時間區(qū)間相同,并從以上兩組中剔除2016 年1 月1 日以后上市的公司、金融類公司、被特殊處理的公司以及數(shù)據(jù)不完善的公司。以上數(shù)據(jù)來源于wind 數(shù)據(jù)庫以及國泰安數(shù)據(jù)庫。

        3.3 模型設(shè)計

        由于樣本中的公司發(fā)行綠色債券的時間點各不相同,所以參考Beck 等[21]經(jīng)典方法,使用多時點雙重差分模型,設(shè)置如下基本模型:

        其中,i=1,2,3,…,n;t=1,2,3,…,T;被解釋變量企業(yè)價值參考趙丹丹[22],選取tobinQ 加以測算,由于tobinQ 具有上市公司的企業(yè)特征與財務(wù)特征,所以經(jīng)常被用來衡量企業(yè)價值。首要解釋變量為greeniissueit,是由greeni與issueit相乘得到的交互項,即DID模型的雙重差分項。其中變量greeni為實驗組和控制組的虛擬變量,實驗組i 賦值為1,控制組i 賦值為0。issueit為債券發(fā)行日期的虛擬變量,對于樣本中的公司而言,若某樣本i 在t 時刻已經(jīng)發(fā)行過債券則賦值為1,反之取值為0。Xit為6 個控制變量,具體含義如下表所示。μi代表上市公司,γi代表時間固定效應(yīng),εi為殘差項。

        3.4 描述性統(tǒng)計

        在樣本220 家企業(yè)中,tobinQ 的最大值為1.013 004,最小值為0.117 355 8,平均值為0.97,從標準差看來所選樣本的tobinQ 值并無很大波動。在六個控制變量中,營業(yè)收入增長率(income_g)的波動幅度最大,標準差高達79.860 08,最大值為3 666.594,最小值僅為-96.289 37,均值為18.718 19,說明不同公司之間存在較大的差異。此外,每股凈資產(chǎn)增長率(sizeps_g)的波動幅度也較大,最大值為849.545 2,最小值為-946.135 6,均值為0.469 091 9。股權(quán)集中度(sharehold)的標準差約為15,在所有樣本中,股權(quán)集中度最多的高達95%,股權(quán)集中度最低為22%。杠桿率(leverage)、企業(yè)規(guī)模(lnsize)、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(tat)并無明顯波動。

        3.5 基礎(chǔ)模型回歸結(jié)果

        表5 為多時點DID 基本回歸模型的結(jié)果,該模型的R2為0.565 1,說明該模型的擬合程度較好。實證結(jié)果表明該模型的雙重差分項(greeniissueit)大于零,與tobinQ 是正相關(guān),且在5%的水平上是顯著的,從回歸結(jié)果來看,實驗組的tobinQ 比控制組的tobinQ 上升幅度更大。杠桿率(leverage)和每股凈資產(chǎn)增長率(sizeps_g)都在0.1%的水平上顯著,且與tobinQ 是正相關(guān)關(guān)系,表明杠桿率(leverage)和每股凈資產(chǎn)增長率(sizeps_g)越高,上市公司的tobinQ 越大。企業(yè)規(guī)模(lnsize)與tobinQ 呈現(xiàn)出負相關(guān)關(guān)系,表明上市公司的企業(yè)規(guī)模(lnsize)越大,tobinQ 越小。總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(tat)在回歸結(jié)果中與tobinQ 無顯著關(guān)系。營業(yè)收入增長率(income_g)、股權(quán)集中度(sharehold)與tobinQ 均為正相關(guān)關(guān)系,且營業(yè)收入增長率(income_g)在1%的水平上顯著,股權(quán)集中度(sharehold)在5%的水平上顯著。

        表5 基礎(chǔ)模型回歸結(jié)果Table 5 Regression results of basic model

        3.6 平行趨勢檢驗

        平行趨勢檢驗是確保雙重差分模型估計結(jié)果準確的前提,即確保實驗組與控制組在實施干預(yù)前要有基本一致的發(fā)展趨勢。若不能通過該假設(shè)檢驗,則估計結(jié)果可能會與預(yù)期存在較大偏差。運用作圖的方法來反映實驗組和控制組在債券發(fā)行前是否具有相同的走勢,若兩組數(shù)據(jù)在債券發(fā)行前具有基本相同的走勢,則說明模型通過了平行趨勢檢驗。

        在實證分析中,將上市公司最早發(fā)行債券當(dāng)季為基期,前一個季度取值-1,前兩個季度取值-2…后一個季度取值1,后兩個季度取值2…如圖4 所示,圖中的每個圓點代表每個時點上雙重差分交互項(greeniissueit)的估計值,穿過圓點的折線代表雙重差分項的波動幅度,從發(fā)行綠色債券后的第六個季度開始雙重差分交互項(greeniissueit)的估計值都為正值,說明發(fā)行綠色債券顯著提高了企業(yè)價值,但存在一定的滯后期;每條穿過圓點的垂線代表各自對應(yīng)95%水平下的置信區(qū)間,若變量的置信區(qū)間穿過零點,則說明該變量的系數(shù)不顯著,若變量的置信區(qū)間在零點的上方,則說明該變量的系數(shù)顯著為正。從上圖中可以看出,在債券發(fā)行前的四個季度的雙重差分項(greeniissueit)的均不顯著,表明在債券發(fā)行前一年兩組樣本中的上市公司并無明顯差異,通過了平行趨勢檢驗。

        圖4 平行趨勢檢驗圖Fig.4 Parallel trend test diagram

        4 研究結(jié)論與建議

        首先,運用事件研究法來研究上市公司發(fā)行綠色債券的股價效應(yīng),初步研究結(jié)果顯示:在短期內(nèi),上市公司發(fā)行綠色債券后股價會有明顯且持續(xù)地上漲。其次,結(jié)合多時點雙重差分模型,探究在相同時間段內(nèi),發(fā)行綠色債券對提升企業(yè)價值的效應(yīng)是否比發(fā)行普通債券更加突出,進一步研究結(jié)果表明:相較于發(fā)行普通債券,發(fā)行綠色債券提高上市公司企業(yè)價值的效應(yīng)更為顯著。

        結(jié)合研究結(jié)論提出以下建議:第一,從企業(yè)長期發(fā)展的角度來看,上市公司應(yīng)積極發(fā)行綠色債券,緊跟綠色政策,大力支持我國綠色經(jīng)濟。發(fā)行綠色債券不僅能降低企業(yè)的融資成本,進而提升企業(yè)價值,還能幫助公司塑造良好的企業(yè)形象。第二,鼓勵投資者投資綠色債券,并出臺相應(yīng)的政策扶持。如相關(guān)機構(gòu)對綠色債券的支持者給予一定的稅收優(yōu)惠、利息補償?shù)却胧?,以增加綠色債券的吸引力。第三,政府作為綠色金融政策的強大后盾,應(yīng)加強對綠色債券的宣傳力度。發(fā)展綠色金融是實現(xiàn)我國綠色經(jīng)濟轉(zhuǎn)型重要環(huán)節(jié),而綠色債券作為發(fā)展綠色金融的重要工具,政府應(yīng)積極引導(dǎo)相關(guān)金融機構(gòu)、國有企業(yè)、民營企業(yè)支持綠色債券,將資金注入綠色項目,從而為我國經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展注入新動能。第四,規(guī)范第三方認證標準,完善相關(guān)制度。鑒于綠色債券在我國的發(fā)展時間較短,認證標準尚未統(tǒng)一,難以吸引眾多投資者,相關(guān)機構(gòu)應(yīng)制定科學(xué)統(tǒng)一的評價體系和完善的制度,吸引更多投資者選擇綠色債券。第五,完善我國綠色債券市場體系,加強與國際綠色債券市場的合作交流。國際綠色債券的發(fā)展時間相對較早,相關(guān)標準的制定和實施較為完善、先進,加強國際間的合作溝通,對加快我國綠色債券市場的發(fā)展起到重要推動作用。

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