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        基于SPSS因子分析的華北地區(qū)物流發(fā)展平衡性研究

        2023-12-30 22:57:40華藝楓侯學(xué)良單騰飛
        中國(guó)商論 2023年24期
        關(guān)鍵詞:華北地區(qū)因子分析

        華藝楓 侯學(xué)良 單騰飛

        摘 要:我國(guó)社會(huì)物流需求逐年增長(zhǎng),雖然增速趨于平緩,但行業(yè)發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入中高速發(fā)展階段。隨著華北地區(qū)經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展,物流行業(yè)的產(chǎn)業(yè)規(guī)模也快速增長(zhǎng)。本文針對(duì)華北地區(qū)物流發(fā)展情況選取11個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)制定了相應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并利用SPSS軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析,通過分析結(jié)果提出利于促進(jìn)華北地區(qū)區(qū)域物流協(xié)調(diào)發(fā)展的對(duì)策與建議,以供參考。

        關(guān)鍵詞:物流發(fā)展平衡性;華北地區(qū);SPSS;因子分析

        本文索引:華藝楓,侯學(xué)良,單騰飛.<變量 2>[J].中國(guó)商論,2023(24):-114.

        中圖分類號(hào):F259.22 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):2096-0298(2023)12(b)--05

        1 引言

        物流業(yè)是融合運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)、貨代、信息等產(chǎn)業(yè)的復(fù)合型服務(wù)業(yè),是支撐國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)。據(jù)《中國(guó)物流年鑒2020》所報(bào),2019年我國(guó)社會(huì)物流總額達(dá)298.0萬億元,同比增長(zhǎng)5.9%,增速比上年回落0.5個(gè)百分點(diǎn),我國(guó)社會(huì)物流需求逐年增長(zhǎng),雖然增速趨于平緩,但已進(jìn)入了中高速發(fā)展階段。在國(guó)務(wù)院印發(fā)的《物流業(yè)發(fā)展中長(zhǎng)期規(guī)劃(2014—2020)》中強(qiáng)調(diào),要落實(shí)國(guó)家區(qū)域發(fā)展整體戰(zhàn)略和產(chǎn)業(yè)布局調(diào)整優(yōu)化的要求,繼續(xù)發(fā)揮全國(guó)性物流節(jié)點(diǎn)城市和區(qū)域性物流節(jié)點(diǎn)城市的輻射帶動(dòng)作用,推動(dòng)區(qū)域物流協(xié)調(diào)發(fā)展[1]。

        近年來,學(xué)者對(duì)于區(qū)域物流平衡性的研究不斷更新與豐富:黃浩、胡先華(2017)[2]將江蘇省13個(gè)市作為研究對(duì)象建立了區(qū)域物流競(jìng)爭(zhēng)力的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,利用SPSS軟件對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析,得出對(duì)13個(gè)市區(qū)域物流競(jìng)爭(zhēng)力的評(píng)分表。程嘉豪、賀宏鵬(2021)[3]等選取絲綢之路沿線的九個(gè)地區(qū)的省會(huì)城市作為研究對(duì)象,并評(píng)價(jià)其商貿(mào)物流的發(fā)展情況。李芳、張衡全(2016)[4]將我國(guó)31個(gè)省市自治區(qū)劃分為東、中、西3大區(qū)域,選取五個(gè)有代表性的指標(biāo)對(duì)地區(qū)快遞發(fā)展平衡性進(jìn)行研究,分析東、中、西部的快遞業(yè)發(fā)展平衡性。薛妍雯、周玉新(2021)[5]對(duì)山東省16地的農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展水平建立評(píng)價(jià)體系,再利用SPSS軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析,得到因子評(píng)分模型,推算山東省內(nèi)16市的農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展情況得分與排名。

        本文將我國(guó)華北地區(qū)以兩省兩市一自治區(qū)的方式劃分,以對(duì)華北地區(qū)物流發(fā)展平衡性進(jìn)行研究,并制定科學(xué)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,通過數(shù)據(jù)反映區(qū)域物流發(fā)展平衡性情況,從而提出有利于推進(jìn)華北地區(qū)區(qū)域物流協(xié)調(diào)發(fā)展的對(duì)策與建議。

        2 華北地區(qū)物流發(fā)展水平現(xiàn)狀

        幅員遼闊的華北地區(qū)包括北京市、天津市、河北省、山西省、內(nèi)蒙古自治區(qū),其中包含我國(guó)北方經(jīng)濟(jì)規(guī)模最大、最活躍的京津冀“首都經(jīng)濟(jì)圈”,在京津冀經(jīng)濟(jì)圈的輻射下,華北地區(qū)商品經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展,進(jìn)一步推動(dòng)物流行業(yè)的產(chǎn)業(yè)規(guī)??焖贁U(kuò)大、服務(wù)能力顯著提升、發(fā)展環(huán)境不斷優(yōu)化、基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)日趨完善、技術(shù)裝備條件明顯改善。據(jù)各省市統(tǒng)計(jì)年鑒,華北五地的物流網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量逐年增長(zhǎng),至2021年華北地區(qū)物流網(wǎng)點(diǎn)總數(shù)已達(dá)101368個(gè);華北五地區(qū)物流運(yùn)輸線路也因城市建設(shè)規(guī)劃至2020年交通運(yùn)輸線路總長(zhǎng)度已達(dá)608678公里;同時(shí)物流用地面積不斷增大,至2021年統(tǒng)計(jì)到的華北地區(qū)交通運(yùn)輸用地面積已達(dá)2802353公頃。

        3 數(shù)據(jù)來源與綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)的構(gòu)建

        本文的研究對(duì)象是華北地區(qū)的北京市、天津市、河北省、山西省和內(nèi)蒙古自治區(qū)五個(gè)區(qū)域單位的物流能力,本文從地區(qū)物流發(fā)展環(huán)境、地區(qū)物流規(guī)模水平、地區(qū)物流能力水平與地區(qū)物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平4個(gè)一級(jí)指標(biāo)與11個(gè)二級(jí)指標(biāo)來構(gòu)建衡量評(píng)價(jià)地區(qū)物流綜合能力的指標(biāo)評(píng)價(jià)體系,如表1所示。

        表2數(shù)據(jù)來源于2019—2021年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和對(duì)應(yīng)地方統(tǒng)計(jì)年鑒,分別代表各地區(qū)2019—2021年各項(xiàng)指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)值。

        4 實(shí)證分析

        本文選擇使用SPSS軟件通過因子分析的方法進(jìn)行實(shí)證分析,因此在建立評(píng)價(jià)體系后,首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO和巴特利特球形檢驗(yàn)判斷數(shù)據(jù)是否適合因子分析的分析方法,再將因子分析結(jié)果輸出得到總方差解釋表,運(yùn)用主成分分析法,提取對(duì)變量解釋能力強(qiáng)的公因子。通過最大方差法旋轉(zhuǎn)可以得到旋轉(zhuǎn)后的成分得分系數(shù)矩陣,進(jìn)而得到因子評(píng)分模型。

        4.1 KMO檢驗(yàn)和巴特利特球形可檢驗(yàn)

        KMO檢驗(yàn)和巴特利特檢驗(yàn)是用來判斷數(shù)據(jù)是否適合進(jìn)行因子分析:如果KMO 值大于0.5,則表明數(shù)據(jù)適合做因子分析,KMO值越接近于1代表越適合,小于0.5則相反,如表3所示,原數(shù)據(jù)的KMO值為0.534,大于0.5,證明數(shù)據(jù)適合做因子分析;巴特利特球形檢驗(yàn)是為了看數(shù)據(jù)是否來自服從正態(tài)分布的總體。本例中顯著性概率值結(jié)果為0,小于0.05,說明數(shù)據(jù)來自正態(tài)分布總體,相關(guān)系數(shù)不是單位矩陣,數(shù)據(jù)適合進(jìn)行因子分析。

        4.2 因子分析

        首先,選擇最大方差法對(duì)因子載荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn):最大方差法是最常用的旋轉(zhuǎn)因子的方法:它使負(fù)荷量的變異數(shù)在因子內(nèi)最大,使每個(gè)因子上具有最高負(fù)荷的變量數(shù)最少,進(jìn)行旋轉(zhuǎn)是為了更有利于用現(xiàn)實(shí)語言來描述所得因子。正常因子分析得出的因子可能邏輯意義不明顯,理解起來很困難,但旋轉(zhuǎn)之后就可能得到有邏輯意義的因子。

        總方差解釋表(表4)“提取載荷平方和”一欄表示前三個(gè)特征值大于1,因此這三個(gè)主成分被選作代表所有的因素。這三個(gè)公共因子累積方差貢獻(xiàn)率為92.479%,說明這兩個(gè)公共因子具有較好的解釋力度,可以解釋上述指標(biāo)92.479%的信息量,幾乎涵蓋了原始變量的全部信息。“旋轉(zhuǎn)載荷平方和”一欄表示旋轉(zhuǎn)以后的因子提取結(jié)果,因子分析要求提取出的公因子具有實(shí)際的含義,旋轉(zhuǎn)后的矩陣,將因子與原始變量間的關(guān)系進(jìn)行重新分配,可以使因子載荷矩陣中的系數(shù)更加顯著。

        為使公因子有明顯的意義,在初始因子解釋意義不是很明確時(shí),需要進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn),以增強(qiáng)因子的解釋意義,表4表示旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣。

        從表5中,可以得出指標(biāo)X1人均生產(chǎn)總值、X3地區(qū)網(wǎng)絡(luò)零售額、X6地區(qū)物流行業(yè)就業(yè)人數(shù)在第一個(gè)因子F1得分最高;X4地區(qū)普通高等學(xué)校數(shù)量、X5地區(qū)郵政網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量、X7地區(qū)郵政業(yè)務(wù)量、X8地區(qū)貨物周轉(zhuǎn)量在第二個(gè)因子F2得分最高;X2地區(qū)交通運(yùn)輸業(yè)一般公共預(yù)算支出、X9地區(qū)貨運(yùn)量、X10地區(qū)交通運(yùn)輸用地、X11地區(qū)運(yùn)輸線路長(zhǎng)度在第三個(gè)因子F3得分最高。

        將表1數(shù)據(jù)與表6得分系數(shù)矩陣結(jié)合,利用得分系數(shù)公式得到地區(qū)及時(shí)間的對(duì)應(yīng)得分,再對(duì)三年時(shí)間求得平均值,根據(jù)數(shù)值大小得到最終排序表7。

        5 結(jié)論及建議

        5.1 結(jié)論

        綜上所述,從縱向角度分析:2018—2020年,除北京市以外四個(gè)地區(qū)的物流發(fā)展水平都呈現(xiàn)穩(wěn)定的上升趨勢(shì),其中河北省的縱向得分差最大,也即發(fā)展速度最快,其次是山西省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、天津市,最后為北京市。如此可知,各地區(qū)物流發(fā)展速度不平衡,使各地區(qū)物流發(fā)展水平差距進(jìn)一步加大;從橫向角度分析:華北五地區(qū)物流發(fā)展水平三年平均得分從高到低分別為,北京市0.683、河北省0.430、內(nèi)蒙古自治區(qū)-0.097、山西省-0.028、天津市-0.730。其中得分最高值與最低值之間相差1.4以上,也即代表華北地區(qū)物流發(fā)展區(qū)域差異大。綜合以上兩點(diǎn),可知華北地區(qū)物流發(fā)展水平不平衡、不協(xié)調(diào),區(qū)域間物流發(fā)展差異明顯。

        本文根據(jù)表2數(shù)據(jù)可歸納出造成華北地區(qū)物流發(fā)展水平不均的原因:

        首先,華北地區(qū)物流發(fā)展環(huán)境水平差距較大。北京作為華北地區(qū)物流發(fā)展最活躍的地方,經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、人口眾多、消費(fèi)能力強(qiáng),與物流息息相關(guān)的電商行業(yè)極其發(fā)達(dá),網(wǎng)絡(luò)零售額于2020年已達(dá)9000多億元,并且聚集了大量高科技產(chǎn)業(yè),促進(jìn)物流行業(yè)技術(shù)升級(jí),同時(shí)交通基礎(chǔ)設(shè)施全面發(fā)展,先進(jìn)的機(jī)場(chǎng)、鐵路與高速公路為物流運(yùn)輸提供了便利條件,具有良好的物流發(fā)展環(huán)境;津冀地區(qū)受首都經(jīng)濟(jì)圈輻射作用影響,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平雖遜于其次,但憑借現(xiàn)代制造業(yè)仍然能夠推動(dòng)物流發(fā)展[6]。同時(shí),天津擁有中國(guó)北方地區(qū)最大的綜合性港口,有利于發(fā)展海上物流,天津的濱海新區(qū)等地區(qū)也聚集了多個(gè)產(chǎn)業(yè)園區(qū),形成了聚集效應(yīng),促使物流服務(wù)需求的增加;而山西與內(nèi)蒙古地區(qū)的地理位置相對(duì)偏遠(yuǎn),經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較為落后,居民消費(fèi)水平與購(gòu)買能力較低,交通基礎(chǔ)設(shè)施落后,運(yùn)輸結(jié)構(gòu)單一化,不利于物流行業(yè)的發(fā)展。

        其次,華北地區(qū)物流科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新與人才培養(yǎng)情況差距較大,信息化水平不均。華北地區(qū)物流科技創(chuàng)新水平發(fā)展不均衡,北京與河北地區(qū)集中了大量的高校與科技人才,對(duì)于物流科技水平的提高有巨大的推動(dòng)作用;而其他地區(qū)高校分布較少,科技創(chuàng)新人才缺乏,對(duì)新興科學(xué)技術(shù)引入的投資較少,重視程度不夠,例如山西作為煤銷大省,受煤炭物流低利潤(rùn)率的影響,大多煤炭供需方傾向于實(shí)行自營(yíng)物流,物流業(yè)務(wù)管理方式不夠科學(xué),沒有運(yùn)用科學(xué)先進(jìn)的人力資源方法來規(guī)范化管理從業(yè)人員,導(dǎo)致科技人才流失[7]。

        并且,華北地區(qū)物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平差距較大。例如,內(nèi)蒙古地區(qū)是全國(guó)少數(shù)仍舊未開通高鐵的省份之一,鐵路貨物運(yùn)輸能力在全區(qū)貨物運(yùn)力中僅占三分之一左右,貨運(yùn)以公路為主[8],如此以傳統(tǒng)方式為主的物流不利于現(xiàn)代電子商務(wù)時(shí)代商品的流通。公路與鐵路的交通容量不足,極大限制了貨物的流通速度與效率,也導(dǎo)致能源消耗與人力成本等運(yùn)輸成本的上升。

        同時(shí),華北地區(qū)的一些城市面臨著嚴(yán)重的環(huán)境污染問題,環(huán)保政策的加強(qiáng)會(huì)對(duì)一些傳統(tǒng)的物流活動(dòng)產(chǎn)生限制,增大物流運(yùn)輸成本,增加了物流企業(yè)運(yùn)營(yíng)的壓力。

        最后,部分地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)落后,未與當(dāng)?shù)仄渌a(chǎn)業(yè)相結(jié)合、互進(jìn),導(dǎo)致經(jīng)營(yíng)狀態(tài)落后,沒有從縱深上擴(kuò)展產(chǎn)業(yè),無法形成規(guī)模的優(yōu)質(zhì)供應(yīng)鏈。例如山西興盛煤炭等重工業(yè),但忽視了輕工業(yè)、商品貿(mào)易的發(fā)展,而煤炭等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的物流需求相對(duì)有限,以致陜西省整體物流市場(chǎng)相對(duì)規(guī)模較小,難以形成強(qiáng)大的物流產(chǎn)業(yè)集群;以煤炭為主的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可能導(dǎo)致運(yùn)輸業(yè)務(wù)的單一性。

        5.2 建議

        綜上所述,根據(jù)華北地區(qū)發(fā)展水平不均的原因,本文得出以下建議:

        (1)要促進(jìn)區(qū)域物流協(xié)同發(fā)展。發(fā)揮優(yōu)勢(shì)地區(qū)物流集聚和擴(kuò)散效應(yīng),推動(dòng)區(qū)域物流一體化進(jìn)程,發(fā)揮各城市資源優(yōu)勢(shì),形成互相補(bǔ)充、互惠互利的區(qū)域協(xié)同效應(yīng),推動(dòng)物流服務(wù)產(chǎn)業(yè)從粗放式發(fā)展向集約化發(fā)展轉(zhuǎn)變,促進(jìn)區(qū)域物流轉(zhuǎn)型升級(jí),提升區(qū)域供應(yīng)鏈競(jìng)爭(zhēng)力。

        (2)要加強(qiáng)科技研發(fā),提升智能物流水平。物流企業(yè)應(yīng)積極引入“云計(jì)算”“物聯(lián)網(wǎng)”“區(qū)塊鏈”等新興技術(shù),降低物流成本、提高物流智能化水平,增大物流效率:在新零售時(shí)代的環(huán)境下,物聯(lián)網(wǎng)運(yùn)用射頻識(shí)別技術(shù)、全球定位系統(tǒng)、激光掃描器、紅外感應(yīng)器信息傳感設(shè)備,按指定的協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行信息交換,從而可以智能地對(duì)物品進(jìn)行跟蹤識(shí)別以及監(jiān)控維護(hù)等操作,通過物聯(lián)網(wǎng)單獨(dú)進(jìn)行局域網(wǎng)通信或接入互聯(lián)網(wǎng),提升物流運(yùn)作的智能化和自動(dòng)化水平。

        (3)改善地區(qū)物流行業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施。加強(qiáng)交通網(wǎng)絡(luò)建設(shè),增加交通運(yùn)輸線路,提高運(yùn)輸效率,減少物流運(yùn)輸成本;建設(shè)物流基地,建設(shè)以產(chǎn)業(yè)聚集區(qū)的現(xiàn)代化物流園區(qū)、物流中心、配送中心與公共物流信息平臺(tái),為物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展創(chuàng)造更好的客觀條件。

        (4)要采取綜合性環(huán)保措施緩解污染因素對(duì)物流行業(yè)發(fā)展的限制,發(fā)展綠色物流,包括推動(dòng)清潔能源的使用、優(yōu)化運(yùn)輸路線、提高能源利用效率、推行共享物流、推動(dòng)包裝綠色化等,促進(jìn)物流行業(yè)適應(yīng)環(huán)保需求,保持整體可持續(xù)發(fā)展。

        (5)要改變產(chǎn)業(yè)發(fā)展相對(duì)單一的狀態(tài)。推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)結(jié)構(gòu)調(diào)整,不能拘泥于依靠傳統(tǒng)制造業(yè),應(yīng)當(dāng)將目光放長(zhǎng)遠(yuǎn),發(fā)展綠色可持續(xù)經(jīng)濟(jì),進(jìn)行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和多元化發(fā)展策略,促進(jìn)多元產(chǎn)業(yè)發(fā)展,增強(qiáng)各產(chǎn)業(yè)間有效銜接,擴(kuò)展物流市場(chǎng),形成資源共享、多中心、互補(bǔ)的物流協(xié)同發(fā)展體系。促進(jìn)當(dāng)?shù)厣唐方?jīng)濟(jì)發(fā)展,提高人民消費(fèi)能力,增加購(gòu)買力使物流發(fā)展更具動(dòng)力。同時(shí),各地區(qū)應(yīng)結(jié)合自身地區(qū)特點(diǎn),積極引導(dǎo)地區(qū)優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)向外發(fā)展,加強(qiáng)與外界的商品互通、資源整合,增大物流需求,從而推進(jìn)物流業(yè)發(fā)展。

        參考文獻(xiàn)

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