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      信貸渠道及宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格傳導(dǎo)效應(yīng)研究
      ——基于VAR模型

      2017-03-20 11:34:10朱家明
      皖西學(xué)院學(xué)報(bào) 2017年1期
      關(guān)鍵詞:供應(yīng)量景氣宏觀經(jīng)濟(jì)

      張 祎,朱家明

      (1.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院,安徽 蚌埠 233030;2.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院,安徽 蚌埠 233030)

      信貸渠道及宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格傳導(dǎo)效應(yīng)研究
      ——基于VAR模型

      張 祎1,朱家明2

      (1.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院,安徽 蚌埠 233030;2.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院,安徽 蚌埠 233030)

      房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格在近幾年一直高居不下,政府進(jìn)行調(diào)控的效果與預(yù)期也存在一定差距。針對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格問題,首先選取2016年10月至2017年1月共57組數(shù)據(jù),然后建立向量自回歸(VAR)模型,研究貨幣政策的信貸渠道和宏觀經(jīng)濟(jì)景氣程度對(duì)房?jī)r(jià)的傳導(dǎo)效應(yīng),再利用脈沖響應(yīng)分析貨幣供應(yīng)量、人民幣存款準(zhǔn)備金率、宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)的正向改變對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的沖擊作用,并在此基礎(chǔ)上采用方差分析研究二者對(duì)房?jī)r(jià)的方差貢獻(xiàn)率,最后提出適度調(diào)整貨幣供給的速度、保持貨幣供給量調(diào)控政策的相對(duì)獨(dú)立性、政府要力求做到土地的開發(fā)要順應(yīng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展等調(diào)控房地產(chǎn)價(jià)格的建議。

      房地產(chǎn)價(jià)格;VAR模型;脈沖響應(yīng)分析;方差分析

      改革開放以來,住房體制的改革促進(jìn)了房地產(chǎn)業(yè)的法制化,市場(chǎng)表現(xiàn)出一片繁榮的景象,促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)也提高了就業(yè)率。然而,近幾年來,房地產(chǎn)市場(chǎng)作為“第二金融”,價(jià)格過高,使得居民產(chǎn)生了嚴(yán)重的生活負(fù)擔(dān),房地產(chǎn)市場(chǎng)存在一定的泡沫,并且如果這個(gè)泡沫破滅,日本以及東南亞當(dāng)時(shí)的經(jīng)濟(jì)危機(jī)可能會(huì)再現(xiàn)。導(dǎo)致房地產(chǎn)價(jià)格暴漲的原因錯(cuò)綜復(fù)雜,政府也出臺(tái)各種政策希望調(diào)控該市場(chǎng),但效果差強(qiáng)人意,房?jī)r(jià)過高的情況依然沒有得到根本上的改善。

      宏觀經(jīng)濟(jì)因素會(huì)改變社會(huì)對(duì)房地產(chǎn)的需求并且影響對(duì)房?jī)r(jià)的心理預(yù)期,后者一方面改變了房地產(chǎn)市場(chǎng)的供求關(guān)系,另一方面是由于房地產(chǎn)在未來的預(yù)期收益決定其當(dāng)前價(jià)值,所以社會(huì)的預(yù)期對(duì)價(jià)格會(huì)造成很大的影響[1]。綜上所述,在本文中,我們研究信貸渠道和宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的傳導(dǎo)效應(yīng)。

      一、相關(guān)文獻(xiàn)回顧

      房地產(chǎn)行業(yè)近年來成為社會(huì)關(guān)注的焦點(diǎn),學(xué)者們從不同方面對(duì)房地產(chǎn)的價(jià)格影響因素進(jìn)行了分析。韋嘉俊、張馳以房地產(chǎn)投資額與居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)為自變量,以商品房銷售額為因變量,通過相關(guān)實(shí)證表明兩者顯著影響商品房銷售額[2];楊俊杰將消費(fèi)者投資決策引入RBC模型分析房?jī)r(jià)對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響,利用VAR模型進(jìn)行實(shí)證證明當(dāng)前宏觀經(jīng)濟(jì)與滯后兩期的房?jī)r(jià)有關(guān)[3];強(qiáng)林飛等人使用VAR模型分析了中國(guó)銀行信貸、房地產(chǎn)價(jià)格與宏觀經(jīng)濟(jì)間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)三者存在互動(dòng)關(guān)系[4]。

      從上述文獻(xiàn)綜述中可以看出,大多數(shù)研究未將貨幣政策的信貸渠道與宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)房地產(chǎn)的價(jià)格影響進(jìn)行綜合考慮,本文在此基礎(chǔ)上,通過從貨幣政策的信貸傳導(dǎo)機(jī)制——存款準(zhǔn)備金率和貨幣供應(yīng)量入手,結(jié)合宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)對(duì)房?jī)r(jià)變動(dòng)進(jìn)行分析。

      二、模型原理、指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)來源

      (一)模型原理

      VAR模型用內(nèi)生變量當(dāng)前期以及滯后期進(jìn)行線性回歸以研究變動(dòng)關(guān)聯(lián)性,其基本形式為:

      yt,yt-p分別為當(dāng)期值與滯后期值(p為滯后階數(shù))。實(shí)證分析選擇VAR模型的原因是使用時(shí)無需完整的經(jīng)濟(jì)假設(shè),也不必判別變量的內(nèi)生性與外生性,VAR模型是以變量對(duì)其滯后期做回歸,因而有較好的預(yù)測(cè)性。

      (二)指標(biāo)選取

      本文主要研究貨幣政策的信貸渠道和宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的傳導(dǎo)效應(yīng),我們采用商品房銷售價(jià)格(y1)來代表房地產(chǎn)價(jià)格。信貸渠道可有銀行貸款和資產(chǎn)負(fù)債表渠道,考慮到數(shù)據(jù)的可得性,用“人民幣存款準(zhǔn)備金率(y4)”代表銀行貸款渠道,用“貨幣供應(yīng)量(y2)”代表資產(chǎn)負(fù)債表渠道;房地產(chǎn)市場(chǎng)與我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展聯(lián)系非常密切,我們考慮將“宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)(y3)”代表宏觀經(jīng)濟(jì)?!吧唐贩夸N售價(jià)格”數(shù)據(jù)無法直接得到,但是可以通過將“商品房銷售額”和“商品房銷售面積”相除得到?!吧唐贩夸N售額”和“商品房銷售面積”數(shù)據(jù)來自中華人民共和國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局,其他三組數(shù)據(jù)來自于“新浪財(cái)經(jīng)”。

      (三)數(shù)據(jù)處理

      在搜集數(shù)據(jù)時(shí)出現(xiàn)了殘缺,我們采用“插值法”將數(shù)據(jù)補(bǔ)齊,為了消除可能出現(xiàn)的異方差,緩解數(shù)據(jù)的波動(dòng)性,對(duì)y1和y2對(duì)數(shù)化處理,分別記為lny1,lny2,使用Eviews 8.0進(jìn)行計(jì)量分析。

      三、實(shí)證分析

      (一)指標(biāo)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

      VAR模型的數(shù)據(jù)必須是平穩(wěn)的,否則可能導(dǎo)致偽回歸,因而采用單位根ADF檢驗(yàn)判斷各指標(biāo)的平穩(wěn)性,如表1。

      表1 ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果

      注:Δ為一階差分的表達(dá)方式

      從圖中可以看出,4個(gè)序列都是一階單整序列,可對(duì)它們建立如下的VAR模型。

      (二)模型最優(yōu)滯后期長(zhǎng)度的確定

      最優(yōu)滯后期長(zhǎng)度的確定是建立VAR模型的重要問題之一,太大將會(huì)大大降低自由度,不利于模型的有效性,太小會(huì)導(dǎo)致自相關(guān),影響估計(jì)的一致性,利用Eviews計(jì)算,如表2。

      表2 最優(yōu)滯后期長(zhǎng)度

      根據(jù)AIC和SC指標(biāo),滯后1階后,兩項(xiàng)指標(biāo)值最小,但是進(jìn)一步發(fā)現(xiàn),滯后3階后VAR模型中單位根都小于1,回歸殘差序列呈現(xiàn)正態(tài)分布,不存在自相關(guān)和異方差,因此選擇VAR(3)模型。

      (三)協(xié)整檢驗(yàn)

      協(xié)整關(guān)系反映一種長(zhǎng)期的均衡關(guān)系。同階單整的序列可能有協(xié)整關(guān)系,對(duì)于多變量問題,用Johansen平穩(wěn)性方法做檢驗(yàn),如表3。

      表3 協(xié)整檢驗(yàn)

      表3顯示,各指標(biāo)間有協(xié)整關(guān)系,驗(yàn)證了貨幣政策、房地產(chǎn)價(jià)格以及宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)的長(zhǎng)期穩(wěn)定性。

      (四)Granger因果檢驗(yàn)

      進(jìn)行Granger因果關(guān)系檢驗(yàn),可知A變量是否為影響B(tài)變量的格蘭杰原因,進(jìn)而研究二者相互影響的方向,見表4。

      從表4中的結(jié)果,可以得出以下結(jié)論:

      1、宏觀經(jīng)濟(jì)指數(shù)與房地產(chǎn)價(jià)格有雙向Granger因果關(guān)系。宏觀經(jīng)濟(jì)能夠引起房?jī)r(jià)變化,改變社會(huì)對(duì)房地產(chǎn)的供求,當(dāng)經(jīng)濟(jì)衰退的時(shí)候,企業(yè)將進(jìn)行改組,房地產(chǎn)業(yè)的供給會(huì)增加;居民失業(yè)率增加,收入下降,消費(fèi)者需求能力的下降使得對(duì)新增住房的需求降低,供求的不平衡導(dǎo)致房地產(chǎn)價(jià)格的下降;反之,若經(jīng)濟(jì)繁榮的時(shí)候,房地產(chǎn)市場(chǎng)會(huì)出現(xiàn)供不應(yīng)求的狀況,帶動(dòng)價(jià)格的上升;同樣,房地產(chǎn)作為社會(huì)經(jīng)濟(jì)的重要帶動(dòng)因素,價(jià)格的變化會(huì)影響經(jīng)濟(jì)的發(fā)展[5]。

      表4 Granger因果關(guān)系

      2、貨幣供應(yīng)量與房地產(chǎn)價(jià)格存在單向Granger因果關(guān)系。個(gè)人消費(fèi)房地產(chǎn)產(chǎn)品往往需要通過向商業(yè)銀行或者相關(guān)組織尋求貸款,在房地產(chǎn)市場(chǎng)中,供求雙方都需要借貸資金,因而貨幣供應(yīng)量可以通過利率、銀行借貸、資產(chǎn)價(jià)格、通貨膨脹等多種渠道影響房地產(chǎn)價(jià)格;而從研究結(jié)果中發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)價(jià)格不能引起貨幣供應(yīng)量變化,這有待進(jìn)一步研究,可能是由于我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)不夠完善,加上近幾年房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格較高,存在風(fēng)險(xiǎn)等問題,但也可能受所選的樣本影響[6]。

      (五)模型的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

      用AR根檢驗(yàn)判斷模型是否穩(wěn)定,若所有根的模比1小,表明該模型平穩(wěn),已知最優(yōu)滯后期為3,在構(gòu)建4個(gè)變量間VAR(3)模型的基礎(chǔ)上,進(jìn)行AR根檢驗(yàn),如圖1。

      圖1 模型的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

      結(jié)果顯示,所有的根都處于單位圓內(nèi),所以是平穩(wěn)系統(tǒng)。

      (六)脈沖響應(yīng)分析

      脈沖響應(yīng)表示某內(nèi)生變量受到誤差沖擊后的反應(yīng),分別研究信貸渠道和宏觀經(jīng)濟(jì)景氣對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的沖擊,結(jié)果如圖2、3、4所示。

      圖2 貨幣供應(yīng)量對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的沖擊

      圖3 宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的沖擊

      圖4 人民幣存款準(zhǔn)備金率對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的沖擊

      圖2顯示,給lny2正的沖擊,lny1由0值下降并于2期降到最低,然后開始上升至正值,并最終趨于穩(wěn)定,表明貨幣供應(yīng)量對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格有正向的沖擊。圖3顯示,給y3一個(gè)正的沖擊,lny1先由0值下降于2期降到最低,然后上升至正值最終穩(wěn)定,表明宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格會(huì)有正的影響。圖4顯示,給y4一個(gè)正的沖擊,lny1先由0值下降于3期降到最低,然后上升最終穩(wěn)定,表明人民幣法定存款準(zhǔn)備金率對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格有負(fù)的影響。

      (七)方差分解

      基于脈沖響應(yīng)分析,用方差分解法研究A變量被B變量解釋的貢獻(xiàn)率,用以分析各成分的沖擊水平,為研究信貸渠道與宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響,建立VAR(3)模型后進(jìn)行方差分解,如圖5、6。

      圖5 房地產(chǎn)價(jià)格的方差分解

      圖6 宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)的方差分解

      從圖中可以看出,貨幣供給量與存款準(zhǔn)備金率對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的貢獻(xiàn)率呈現(xiàn)上升趨勢(shì)最后穩(wěn)定在一定的水平,表明貨幣政策對(duì)房地產(chǎn)的影響較大,宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)對(duì)房地產(chǎn)的貢獻(xiàn)率先快速上升至4.32%后緩慢下降至2.39%,然后又開始上升至一個(gè)穩(wěn)定的水平,將貨幣供給量進(jìn)行方差分解,如圖6。

      如圖6所示,lny2對(duì)y3的方差貢獻(xiàn)率呈現(xiàn)上升趨勢(shì),達(dá)到了11.730 93%,y4對(duì)y3的方差貢獻(xiàn)率也比較高,達(dá)到了9.289 2%,因此可以認(rèn)為貨幣政策的信貸渠道能直接影響房地產(chǎn)價(jià)格,也能通過影響宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)從而間接地改變房地產(chǎn)市場(chǎng)。

      四、結(jié)論與建議

      (一)結(jié)論

      宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)與房地產(chǎn)價(jià)格能夠相互作用且前者會(huì)對(duì)后者造成正向沖擊,宏觀經(jīng)濟(jì)景氣程度會(huì)改變利率,房地產(chǎn)資產(chǎn)的價(jià)格與利率關(guān)系密切,同時(shí),房地產(chǎn)價(jià)格變動(dòng)也會(huì)影響社會(huì)總投資,增加開發(fā)商的利潤(rùn)并且?guī)?dòng)其他相關(guān)行業(yè)的發(fā)展,從而導(dǎo)致宏觀經(jīng)濟(jì)變動(dòng)[7]。

      信貸渠道對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格有著重要影響,我們將信貸渠道分為銀行貸款渠道和資產(chǎn)負(fù)債表渠道。1)以存款準(zhǔn)備金率為代表,如果減少銀行法定人民幣存款準(zhǔn)備金率,銀行可貸資金的規(guī)模也會(huì)增大,貸款政策也更加優(yōu)惠,增加居民的購(gòu)房意愿,刺激對(duì)房地產(chǎn)的需求,從而價(jià)格上升;2)以貨幣供應(yīng)量為代表,貨幣供應(yīng)量的增加會(huì)導(dǎo)致利率的下降,居民道德風(fēng)險(xiǎn)降低,逆向選擇發(fā)生概率減小,門檻降低使得可貸資金增加,增加了對(duì)房地產(chǎn)的需求進(jìn)而推高了價(jià)格[8]。

      (二)建議

      1、防止貨幣供給量增長(zhǎng)過快,調(diào)節(jié)貨幣供給的速度

      貨幣供給量的過快增長(zhǎng),會(huì)導(dǎo)致大量的現(xiàn)金流進(jìn)入房地產(chǎn)業(yè),導(dǎo)致價(jià)格上漲。國(guó)家應(yīng)當(dāng)控制貨幣供給量,既要防止其快速增長(zhǎng)導(dǎo)致房?jī)r(jià)快速增長(zhǎng),產(chǎn)生房地產(chǎn)泡沫;又要防止緊縮性的貨幣供給導(dǎo)致泡沫的快速破滅,影響宏觀經(jīng)濟(jì)[9]。有關(guān)部門必須適時(shí)調(diào)控貨幣的供應(yīng)量。

      2、保持貨幣供給量調(diào)控的相對(duì)獨(dú)立性

      為刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和擴(kuò)大投資,達(dá)到調(diào)控目的,政府有時(shí)會(huì)強(qiáng)制性發(fā)放貨幣,結(jié)果往往是產(chǎn)生通貨膨脹,這樣使得貨幣供給的調(diào)控就失去了相對(duì)獨(dú)立性,與市場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)規(guī)律不符,產(chǎn)生泡沫,因此必須保證央行具有貨幣供給調(diào)控政策的相對(duì)獨(dú)立性,使我國(guó)經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展。

      3、各級(jí)政府要保證土地的開發(fā)與整個(gè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相適應(yīng)

      房地產(chǎn)價(jià)格過高將使得社會(huì)成本上升,對(duì)投資者的積極性產(chǎn)生不利的影響,降低地區(qū)的競(jìng)爭(zhēng)力,因此,政府要明確自身職能,規(guī)范行為,保證土地的開發(fā)與居民收入和購(gòu)買力水平相適應(yīng)。

      [1]原鵬飛.房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)影響的一般均衡分析[D].廈門:廈門大學(xué)(博士學(xué)位論文),2009.

      [2]韋嘉俊,張馳.南寧市商品房銷售額影響因素實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展,2014,4(2):245-267.

      [3]楊俊杰.房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的微觀作用機(jī)制探究[J].經(jīng)濟(jì)研究,2012,1(2):117-128.

      [4]強(qiáng)林飛,賀娜,吳詣民.中國(guó)銀行信貸、房地產(chǎn)價(jià)格與宏觀經(jīng)濟(jì)互動(dòng)關(guān)系研究——基于VAR模型的實(shí)證研究[J].統(tǒng)計(jì)與信息論壇,2010,25(9):75-79.

      [5]顧海峰,張?jiān)?貨幣政策與房地產(chǎn)價(jià)格調(diào)控:理論與中國(guó)經(jīng)驗(yàn)[J].經(jīng)濟(jì)研究,2014,4(2):31-45.

      [6]李穎,胡日東.中國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格與宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)——基于PVAR模型的研究[J].宏觀經(jīng)濟(jì)研究,2011,2(5):26-31.

      [7]李岑林.我國(guó)貨幣供應(yīng)量M2對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響[D].武漢:華中師范大學(xué)(碩士學(xué)位論文),2013.

      [8]宋中權(quán).貨幣供給對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格影響研究[D].合肥:安徽大學(xué)(碩士學(xué)位論文),2013.

      [9]田成詩(shī).我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格與宏觀經(jīng)濟(jì)景氣關(guān)系實(shí)證分析[J].價(jià)格理論與實(shí)踐,2009,4(2):52-53.

      Research on theReal Estate Price Conduction Effect of the Credit Channel And Macroeconomic— Based on the VAR Model

      ZHANGYi1, ZHU Jiaming2

      (1.SchoolofFinance;AnhuiUniversityofFinanceandEconomics,Bengbu23303,China;2.SchoolofStatisticsandAppliedMathematics,AnhuiUniversityofFinanceandEconomics,Bengbu23303,China)

      The real estate market prices have been high in recent years, and government regulation also exists a certain gap between the real and expected effects. In view of the real estate prices, firstly, the paper selects a total of 57 sets of data from October 2016 to December 2017 and then establishes a vector autoregressive(VAR) model to do research on the effect of credit channel and macroeconomic degree. The author then uses the impulse response analysis to study the effect of Renminbi deposit reserve rate, money supply and macroeconomic climate index of positive change to the variance contribution rate of housing prices. Finally, the paper puts forward the suggestion such as adjusting the speed of the monetary supply, maintaining the relative independence of monetary supply regulation and control policy. What’s more, the government should strive to do land development to adapt to the development of economy.

      real estate prices; VAR model; impulse response analysis; analysis of variance

      2016-12-19

      國(guó)家自然科學(xué)項(xiàng)目“3-流猜想,F(xiàn)ulkerson覆蓋及相關(guān)問題”(11601001)。

      張祎(1996-),女,安徽銅陵人,碩士研究生,研究方向:金融工程。

      朱家明(1973-),男,安徽宿州人,副教授,碩士,研究方向:概率統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)建模。

      F832.45

      A

      1009-9735(2017)01-0064-05

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