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PPP軌道交通項目動態(tài)基準(zhǔn)收益率研究

2020-08-01 03:01施晶晶
隧道建設(shè)(中英文) 2020年7期
關(guān)鍵詞:系統(tǒng)性基準(zhǔn)軌道交通

易 欣,喻 南,施晶晶,邱 慧

(1.中南林業(yè)科技大學(xué)土木工程學(xué)院,湖南 長沙 410004;2.中南林業(yè)科技大學(xué)風(fēng)景園林學(xué)院,湖南 長沙 410004)

0 引言

我國軌道交通事業(yè)正蓬勃發(fā)展,為緩解資金壓力和提高運營效率,PPP被越來越多地引入軌道交通項目。物有所值是評判PPP項目是否可行的重要依據(jù),而基準(zhǔn)收益率則是物有所值定量評價的核心參數(shù)。確定合理的基準(zhǔn)收益率是吸引社會資本參與、確保項目公共屬性的重要前提。我國PPP軌道交通項目尚無統(tǒng)一的基準(zhǔn)收益率,這給物有所值定量評價帶來極大困難,實踐工作往往只能做定性評價或完全憑經(jīng)驗取值。因此,確定合理的基準(zhǔn)收益率對PPP軌道交通項目前期決策意義重大。

國內(nèi)外學(xué)者對基準(zhǔn)收益率的研究方法主要包括社會折現(xiàn)率法(SDR)、德爾菲法、典型項目模擬法、加和法、加權(quán)平均資金成本(WACC)、資本資產(chǎn)定價(CAPM)法等[1-2]。由于典型項目模擬法受限于選取的項目數(shù)量,德爾菲法受專家主觀判斷影響大,目前CAPM法應(yīng)用最廣,但多用于證券投資領(lǐng)域。在PPP項目領(lǐng)域,秦旋[3]以CAPM法為基礎(chǔ)構(gòu)建了改進(jìn)BOT項目特許期計算的模型。方俊等[4]運用CAPM法和WACC法給出了PPP綜合管廊項目的多目標(biāo)規(guī)劃定價模型。綜上,現(xiàn)有研究未能結(jié)合項目的行業(yè)特點分析其對基準(zhǔn)收益率的影響,也未有效分析項目環(huán)境變化引起的基準(zhǔn)收益率動態(tài)變化,大多采用固定基準(zhǔn)收益率。本文將根據(jù)軌道交通的行業(yè)特點,考慮項目需求的不確定性,基于不同決策時機(jī)構(gòu)建Vague集改進(jìn)的CAPM模型研究PPP軌道交通項目動態(tài)基準(zhǔn)收益率,以期為政府PPP軌道交通項目相關(guān)政策制定和社會資本的項目投資決策提供理論依據(jù)。

1 PPP軌道交通項目動態(tài)基準(zhǔn)收益率理論分析

1.1 PPP軌道交通項目不同決策時機(jī)的概念

決策時機(jī)最初主要應(yīng)用于企業(yè)投資和戰(zhàn)略管理,Dixit等[5]最早研究了市場需求不確定對企業(yè)投資時機(jī)的影響。Ulrich等[6]認(rèn)為決策時機(jī)是企業(yè)戰(zhàn)略環(huán)境建模分析的重要組成部分。在PPP領(lǐng)域,Huang等[7]用復(fù)合期權(quán)分析了多階段PPP項目的投資時機(jī)。張書華等[8]用最優(yōu)多停時理論研究了PPP項目多階段投資時機(jī)決策問題。PPP軌道交通項目投資大、不確定性強(qiáng)且具有突出的運營網(wǎng)絡(luò)效應(yīng),也存在多階段決策的特點。易欣[9]根據(jù)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)帶來的客流可擴(kuò)展性,將PPP軌道交通項目特許運營期劃分為客流的吸引產(chǎn)生、培育發(fā)展和相對趨穩(wěn)3個階段。在此基礎(chǔ)上,本文將3階段理念擴(kuò)展到整個軌道交通運營網(wǎng)絡(luò),并將項目的決策時機(jī)細(xì)分為網(wǎng)絡(luò)形成前決策、網(wǎng)絡(luò)形成時決策、網(wǎng)絡(luò)形成后決策,而處于不同決策時機(jī)的軌道交通項目若考慮引入PPP模式,其相應(yīng)的基準(zhǔn)收益率應(yīng)為一個合理的取值范圍并有所差異,而非不變的固定值,具體描述如下。

1)軌道交通運營網(wǎng)絡(luò)形成前決策。本階段,城市即將或剛開始進(jìn)行軌道交通建設(shè),運營線路較為單一,與其他線路或公共交通工具的換乘網(wǎng)絡(luò)尚未形成。此時若引入PPP模式,考慮到乘客對軌道交通尚處于嘗試期,客流需要吸引和逐步產(chǎn)生,缺乏規(guī)模效應(yīng),運營成本較高,為了吸引社會資本,PPP軌道交通項目基準(zhǔn)收益率在合理范圍內(nèi)可適當(dāng)取高值。

2)軌道交通運營網(wǎng)絡(luò)形成時決策。本階段,城市的軌道交通運營線路已經(jīng)達(dá)到4~5條,各線路間換乘站有3 座及以上,與其他公共交通工具接駁越來越便捷,運營網(wǎng)絡(luò)已初步形成。此時若引入PPP模式,考慮到客流量快速增加、運營管理日趨成熟,規(guī)模效應(yīng)逐漸顯現(xiàn),運營成本不斷降低,社會資本的參與熱情也會有所增加,PPP軌道交通項目基準(zhǔn)收益率在合理范圍內(nèi)可適當(dāng)取中間值。

3)軌道交通運營網(wǎng)絡(luò)形成后決策。本階段,城市的軌道交通運營線路已經(jīng)達(dá)到一定規(guī)模,與其他線路或公共交通工具的換乘網(wǎng)絡(luò)已較為完善。此時若引入PPP模式,考慮到客流量日漸趨穩(wěn)、各類運營管理經(jīng)驗成熟,規(guī)模效應(yīng)明顯,邊際成本不斷降低,政府合作、相關(guān)制度和法律法規(guī)也更加完善,社會資本的參與熱情明顯,PPP軌道交通項目基準(zhǔn)收益率在合理范圍內(nèi)可適當(dāng)取低值。

1.2 PPP軌道交通項目動態(tài)基準(zhǔn)收益率模型構(gòu)建

1.2.1 CAPM模型理論

文獻(xiàn)[10]在Markovitz投資組合理論的基礎(chǔ)上提出CAPM模型,通過在行業(yè)內(nèi)選取代表性企業(yè)樣本,以若干年企業(yè)財務(wù)報表為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),通過風(fēng)險系數(shù)來測算行業(yè)基準(zhǔn)收益率,計算公式如下:

R=Rf+βe(Rm-Rf)。

(1)

式中:R為項目權(quán)益資本收益率;Rm為市場投資平均收益率;Rf為無風(fēng)險收益率;βe為投資項目的系統(tǒng)性風(fēng)險系數(shù),用來度量投資項目相對于市場平均風(fēng)險的大小。其中,βe是其中關(guān)鍵變量,其計算公式如下:

(2)

(3)

式中:βi為項目收益率平均值相對于整個市場組合的理想值;βi+1為項目收益率平均值相對于整個市場組合超前一期的觀察值;βi-1為項目市場收益率平均值相對于整個市場組合滯后一期的觀察值;βm+1為市場組合風(fēng)險系數(shù)的觀察值。

1.2.2 Vague集理論

與普通模糊集相比,Gau等[11]提出的Vague集對不確定信息的分析處理更準(zhǔn)確,其定義如下。

1)定義1。設(shè)U是一個論域,x表示其中任一元素,U中的一個Vague集A可用一個真隸屬函數(shù)tA和一個假隸屬函數(shù)fA表示,tA(x)是從支持x的證據(jù)所導(dǎo)出的x的隸屬度下界,fA(x)則是從反對x的證據(jù)所導(dǎo)出的x的否定隸屬度下界,不確定部分為1-tA(x)-fA(x)。tA(x)和fA(x)將區(qū)間[0,1]中的實數(shù)與U中的每一個元素聯(lián)系起來。即,tA(x):U→[0,1],fA(x):U→[0,1],為討論方便,簡記tA(x)為tx,fA(x)為fx。

當(dāng)U連續(xù)時,Vague集A表示為

(4)

當(dāng)U離散時,Vague集A表示為

(5)

式中:tA(x)+fA(x)≤1,令πA(x)=1-tA(x)-fA(x)表示不確定度。若tA(x)=1-fA(x),則Vague集退化為普通模糊集;如果tA(x) 和1-fA(x)同時為 0 或 1,則Vague集退化為普通集合。

2)定義2。設(shè)A和B是U上的2個Vague集,其加法、乘法和數(shù)乘運算規(guī)則如下:

A⊕B=[min{1,tA+tB}],[min{1,(1-fA)+(1-fB)}];

(6)

A?B={[tA(xi)·tB(xi)],[1-fA(xi)-fB(xi)+fA(xi)·fB(xi)]};

(7)

k·A=[k·tA,k·(1-fA)],k∈[0,1]。

(8)

考慮到實際工作中的所有參數(shù)都為單值數(shù)據(jù),在使用Vague集進(jìn)行數(shù)值計算時,需要先把單值數(shù)據(jù)按照式(9)的方法轉(zhuǎn)化為Vague值的區(qū)間數(shù)形式:

(9)

1.2.3 基于Vague集的改進(jìn)CAPM模型

根據(jù)前述分析可知,處于不同決策時機(jī)的PPP軌道交通項目基準(zhǔn)收益率不應(yīng)為一個不變的固定值,而是合理的取值范圍,即1個區(qū)間數(shù),并能有效刻畫項目中的不確定性信息,故本文提出了基于Vague集改進(jìn)的CAPM模型,具體步驟如下:1)為使數(shù)據(jù)具有可比性并盡量保留數(shù)據(jù)包含的信息量,先按規(guī)范化原則對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理;2)將處理后的數(shù)據(jù)根據(jù)式(9)轉(zhuǎn)化為Vague值形式;3)將轉(zhuǎn)化為Vague值的數(shù)據(jù)代入CAPM模型,依據(jù)式(6)、(7)和(8)運算規(guī)則,測算出PPP軌道交通項目基準(zhǔn)收益率的合理取值范圍。

1.2.4 基于WACC修正的PPP軌道交通項目基準(zhǔn)收益率

由于直接套用CAPM模型得出的是項目權(quán)益資本收益率,而PPP軌道交通項目投資巨大,項目除權(quán)益資本外還因融資而產(chǎn)生債務(wù)資金,故測算項目基準(zhǔn)收益率時還需綜合考慮權(quán)益資本和債務(wù)資金各自的資金成本,采用WACC進(jìn)行適當(dāng)修正[12],公式如下。

(10)

Kd=i(1-T)。

(11)

式(10)—(11)中:E為項目權(quán)益資本資金;D為項目負(fù)債資金;Kd為減去所得稅后的負(fù)債資金成本;i為項目長期貸款利率;T為企業(yè)所得稅稅率25%。

2 樣本數(shù)據(jù)的選取及處理

2.1 非系統(tǒng)性風(fēng)險的數(shù)據(jù)來源

投資風(fēng)險可分為系統(tǒng)性和非系統(tǒng)性風(fēng)險,CAPM模型認(rèn)為有效的投資組合可使投資者承受的非系統(tǒng)風(fēng)險為零,故βe只考慮了系統(tǒng)性風(fēng)險[13]。由于CAPM模型研究對象是證券市場的上市企業(yè),其系統(tǒng)性風(fēng)險只站在企業(yè)融資的角度,而PPP面向的是項目融資,來自項目內(nèi)部的非系統(tǒng)性風(fēng)險影響同樣不容忽視。因此,本文提出非系統(tǒng)風(fēng)險因素與系統(tǒng)性風(fēng)險存在因果關(guān)系的假設(shè),認(rèn)為非系統(tǒng)性風(fēng)險對項目基準(zhǔn)收益率也有影響。為驗證此假設(shè),借鑒既有研究成果并結(jié)合軌道交通行業(yè)特點,從系統(tǒng)性和非系統(tǒng)性風(fēng)險2方面識別出了影響PPP軌道交通項目基準(zhǔn)收益率的主要因素[14-15],如表1所示。

表1 影響PPP軌道交通項目基準(zhǔn)收益率的風(fēng)險因素Table 1 Risk factors affecting benchmark rate of return of PPP rail transit project

2018年12月—2019年6月,以參與過PPP軌道交通項目的政府部門、軌道交通公司、設(shè)計、咨詢、監(jiān)理和施工單位管理和技術(shù)人員為調(diào)查對象,以表1的指標(biāo)對基準(zhǔn)收益率的影響因素進(jìn)行調(diào)查,所有問題均采用里克特量表5點計分法。通過騰訊問卷平臺共發(fā)放120份問卷,最終得到有效問卷98份,問卷回收率81.17%。對所有調(diào)查對象根據(jù)其從業(yè)性質(zhì)、工作經(jīng)驗和項目經(jīng)歷等進(jìn)行了初步統(tǒng)計,相關(guān)信息如表2所示。

表2 調(diào)查對象來源統(tǒng)計表Table 2 Statistics of respondent sources

結(jié)合調(diào)查數(shù)據(jù),首先,對2個潛變量進(jìn)行了信度和效度檢驗,得到Cronbach′sα值為0.973,再通過主成分分析得到各觀測變量的因子載荷均超過0.7,表明量表的可靠性和觀測變量的效度均較高。

然后,用AMOS軟件構(gòu)建了PPP軌道交通項目基準(zhǔn)收益率的結(jié)構(gòu)方程模型,結(jié)果顯示模型的擬合指數(shù)CMIN/DF=1.632<5,表明模型與數(shù)據(jù)契合度良好;P=0.000<0.05表明初始模型達(dá)到了統(tǒng)計性的顯著;RMR=0.063,GFI=0.695,RMSEA=0.081表明模型總體通過了檢驗。因此,上述分析表明影響PPP軌道交通項目基準(zhǔn)收益率的系統(tǒng)性和非系統(tǒng)性風(fēng)險因素之間存在直接因果關(guān)系,計算風(fēng)險系數(shù)βe時應(yīng)考慮非系統(tǒng)性風(fēng)險因素的影響。在此基礎(chǔ)上,進(jìn)一步對影響因素進(jìn)行主成分法分析并提取出5個主成分,依據(jù)其主要代表的風(fēng)險因素進(jìn)行命名:1)“政治環(huán)境因子”,反映影響項目基準(zhǔn)收益率的政治環(huán)境因素;2)“經(jīng)濟(jì)環(huán)境因子”,體現(xiàn)經(jīng)濟(jì)環(huán)境對項目基準(zhǔn)收益率的影響;3)“行業(yè)環(huán)境因子”,體現(xiàn)項目行業(yè)特點的風(fēng)險因素;4)“運營管理因子”,反映項目運營管理狀況對基準(zhǔn)收益率的影響;5)“建設(shè)管理因子”,反映項目建設(shè)管理水平對基準(zhǔn)收益率的影響。

最后,通過方差還可得到各主成分因子的權(quán)重。限于篇幅,具體計算過程不一一展示,僅將最終結(jié)果列出如表3所示。根據(jù)表3可知系統(tǒng)性風(fēng)險對項目風(fēng)險的貢獻(xiàn)度為0.51,還有0.49來自非系統(tǒng)風(fēng)險因素,則修正后的項目風(fēng)險系數(shù)

表3 各風(fēng)險因素權(quán)重表Table 3 Weight of each risk factor

(12)

2.2 系統(tǒng)性風(fēng)險的數(shù)據(jù)來源

2.2.1 風(fēng)險系數(shù)βe的數(shù)據(jù)來源

本文以2009年1月4日—2018年12月31日為樣本區(qū)間,選取了上海股市中以軌道交通運營、建設(shè)、設(shè)備及研發(fā)等為主營業(yè)務(wù)的31家上市公司為研究對象,軌道交通主營業(yè)務(wù)上市公司凈資產(chǎn)收益率如表4所示,利用其凈資產(chǎn)(權(quán)益資本在上市公司發(fā)布的財務(wù)數(shù)據(jù)中稱為凈資產(chǎn))收益率和加權(quán)凈資產(chǎn)收益率來確定βe,2009—2018年所有上市公司加權(quán)凈資產(chǎn)收益率如表5所示。

表5 2009—2018年所有上市公司加權(quán)凈資產(chǎn)收益率Table 5 Weighted return on net assets by all listed companies from 2009 to 2018 %

表4 2009—2018年軌道交通主營業(yè)務(wù)上市公司凈資產(chǎn)收益率Table 4 Return on net assets of listed companies with main business of rail transit from 2009 to 2018 %

2.2.2 無風(fēng)險收益率Rf的數(shù)據(jù)來源

國際上通常以銀行同業(yè)拆借利率來表示無風(fēng)險利率,但目前我國利率尚未完全市場化,因此無法直接使用,故本文采用了2009—2018年的5年定期存款利率來計算無風(fēng)險收益率(如表6所示)。

表6 2009—2018年5年定期存款利率Table 6 Five-year fixed deposit rate from 2009 to 2018 %

2.2.3 社會投資平均收益率Rm的數(shù)據(jù)來源

Rm反映的是市場平均收益率,其關(guān)鍵是確定市場組合。上證綜指數(shù)能夠比較準(zhǔn)確地反映股票市場整體行情和整體發(fā)展趨勢,可近似看作Rm。選擇2009—2018年上證綜指數(shù)據(jù),上證指數(shù)收益率如表7所示。

表7 2009—2018年上證指數(shù)收益率Table 7 Shanghai stock exchange index return rate from 2009 to 2018 %

采用式(13)計算相應(yīng)的年線、季線及月線期望市場收益率來確定Rm。

(13)

式中:Rm(T)表示市場組合在T-1時刻到T時刻的收益率;Index(T)表示市場組合在T時刻的收盤指數(shù);Index(T-1)表示市場組合在T-1時刻的收盤指數(shù)。

3 實證分析

長沙市軌道交通6號線PPP項目西起謝家橋站,東至黃花機(jī)場西站,全長48 km,設(shè)站34座,1個車輛段,1個停車場,3個主變電站,總投資約338億元。按照規(guī)劃分中、東、西3段分期實施并采用PPP模式建設(shè),中段線路和西段路線均已開工建設(shè),東段路線計劃2020年開工建設(shè)。項目借鑒北京地鐵4號線成功經(jīng)驗,PPP項目公司將承擔(dān)機(jī)電設(shè)備工作并負(fù)責(zé)特許期的運營管理。目前6號線PPP項目正在公開招標(biāo),其中權(quán)益資本占比30%,債務(wù)資金成本為6%,采用上述思路對該項目基準(zhǔn)收益率進(jìn)行合理測算。

3.1 系統(tǒng)性風(fēng)險系數(shù)βe的測算

表8 標(biāo)準(zhǔn)化后的凈資產(chǎn)收益率Table 8 Standardized return on net assets %

表9 標(biāo)準(zhǔn)化后的2009—2018年加權(quán)凈資產(chǎn)收益率Table 9 Standardized weighted return on net assets by all listed companies from 2009 to 2018 %

表標(biāo)準(zhǔn)值Table 10 Standard value of

3.2 考慮非系統(tǒng)性風(fēng)險影響的修正風(fēng)險系數(shù)

根據(jù)表3和式(12),求出修正后的風(fēng)險系數(shù)

3.3 無風(fēng)險收益率Rf的測算

表11 2009—2018年5年期定期存款利率Table 11 Five-year fixed deposit rate with Vague set from 2009 to 2018 %

3.4 市場投資平均收益率的Rm測算

根據(jù)式(13)計算出表5中上證綜指的年線、季線及月線投資平均收益率,再求三者的均值為7.47%,最后以區(qū)間數(shù)形式表達(dá),即Rm= [0.074 7,0.074 7]。

3.5 PPP軌道交通項目基準(zhǔn)收益率的初步測算

3.6 基于WACC的 PPP軌道交通項目基準(zhǔn)收益率修正

根據(jù)式(10)和式(11),求得WACC=0.3[0.051 2,

0.073 4]+0.7[0.06,0.06]=[0.057 3,0.064 0]。

根據(jù)結(jié)果可知本項目的基準(zhǔn)收益率為5.73%~6.40%,比《建設(shè)項目經(jīng)濟(jì)評價方法與參數(shù)》(3版)提出的“對建設(shè)周期長的項目可在6%~8%的基礎(chǔ)上適當(dāng)提高的基準(zhǔn)收益率的要求”偏低,但比國家發(fā)改委在發(fā)改投資[2013]586號文中公布的“鐵路新建項目基準(zhǔn)收益率3%和經(jīng)營性公路項目5.5%”略高??紤]到頒布于2006年的《建設(shè)項目經(jīng)濟(jì)評價方法與參數(shù)》(3版)正值經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展時期,社會折現(xiàn)率總體偏高。而目前我國宏觀經(jīng)濟(jì)正處于結(jié)構(gòu)調(diào)整時期,增速有所放緩,故測算結(jié)果基本符合當(dāng)前實際。目前長沙市已運營的有軌道交通1、2、4號線,3、5號線2020年也將投入使用,軌道交通網(wǎng)絡(luò)正在逐步形成。因此,根據(jù)前述分析可知本項目處于軌道交通運營網(wǎng)絡(luò)形成時的決策,建議進(jìn)行VFM定量評價時基準(zhǔn)收益率可取中間值6.07%。若為了吸引社會資本參與本項目,政府也可以在與社會資本進(jìn)行談判的過程中根據(jù)實際情況適當(dāng)提高,但建議不超過6.4%。未來長沙軌道交通網(wǎng)絡(luò)將隨著更多線路建設(shè)而趨于完善,如果其他線路也計劃引入PPP模式,則應(yīng)根據(jù)項目實際逐步降低基準(zhǔn)收益率的取值。

4 結(jié)論與建議

目前針對PPP軌道交通項目基準(zhǔn)收益率的相關(guān)研究和政策都還不夠完善,本文根據(jù)軌道交通運營網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)帶來的客流可擴(kuò)展性,將PPP軌道交通項目的決策時機(jī)分為網(wǎng)絡(luò)形成前、形成時和形成后3個階段,采用Vague集改進(jìn)的CAPM模型研究了不同決策時機(jī)的PPP軌道交通項目動態(tài)基準(zhǔn)收益率,得到以下結(jié)論:

1)影響PPP軌道交通項目基準(zhǔn)收益率的因素包括系統(tǒng)風(fēng)險和非系統(tǒng)風(fēng)險,它們對風(fēng)險系數(shù)βe取值的貢獻(xiàn)度分別為0.51和0.49。

2)根據(jù)2009—2018年以軌道交通為主營業(yè)務(wù)的31家上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)和中國人民銀行同時段5年期存款利率,測算出PPP軌道交通項目基準(zhǔn)收益率可在5.73%~6.4%根據(jù)決策需要合理取值。

3)實證分析驗證了該模型的有效性,為政府在軌道交通領(lǐng)域引入PPP模式科學(xué)決策提供了參考。

本文對PPP軌道交通項目動態(tài)基準(zhǔn)收益率的測算主要來自于31家上市公司公布的客觀數(shù)據(jù),未能完全考慮不同公司數(shù)據(jù)對結(jié)果影響的重要程度差異性,比如軌道交通建設(shè)、運營為主的公司應(yīng)該比設(shè)備研發(fā)公司更為重要。另外,適度引入專家群決策對PPP軌道交通項目動態(tài)基準(zhǔn)收益率進(jìn)行主觀預(yù)測,再將其與客觀數(shù)據(jù)計算得出的結(jié)果進(jìn)行有效耦合,可能會更貼近實際,這些都是下一步研究的方向。

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