我國(guó)上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型研究文獻(xiàn)綜述7299980144

1、上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型研究：文獻(xiàn)綜述【摘要】隨著上市公司的發(fā)展，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)已經(jīng)成為企業(yè)發(fā)展中不容忽視的一個(gè)問題。在某種程度上，企業(yè)經(jīng)營(yíng)中的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)已經(jīng)成為一個(gè)全球性問題，甚至關(guān)乎一個(gè)國(guó)家政治和經(jīng)濟(jì)的正常運(yùn)行?？疾煲粋€(gè)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)穩(wěn)定金融秩序和經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。因此研究財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的形成機(jī)制和風(fēng)險(xiǎn)防范措施具有特別重要的意義。鑒于此，國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者分別從不同角度研究了各式各樣的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析模型，本文就上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析模型的發(fā)展與演進(jìn)進(jìn)行綜述，旨在提高上市公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，從而進(jìn)一步降低企業(yè)的損失?！娟P(guān)鍵詞】上司公司；財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)；評(píng)估；模型abstract：with the dev

2、elopment of listed companies,financial risk has been a problem in their development that can not neglect.to some extent,in enterprise operation financial risk has already become a global problem,even concerned with the nations political and economical good running.to estimate companies financial ris

3、k is so critical for both the steady of financial order and the sustainability of economical development that it has a special significance to research the mechanism and the prevention of financial risk.given this, experts home and abroad come up with all kinds of analytical models at a different an

4、gle.then,the development and evolution of financial risk are reviewed in this article in order to improve the accuracy of the estimation of financial risk in listed companies, thereby further reducing their cost.key words: listed companies; financial risk; estimate; model財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)有廣義和狹義之分，廣義的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是指企業(yè)財(cái)務(wù)活動(dòng)

5、中由于各種不確定因素的影響，使企業(yè)財(cái)務(wù)收益與預(yù)期收益發(fā)生偏離，因而蒙受損失的機(jī)會(huì)和可能。狹義的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是指企業(yè)由于舉債而給企業(yè)財(cái)務(wù)狀況和財(cái)務(wù)成果(企業(yè)利潤(rùn)或股東收益)帶來(lái)的不確定性。上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析是依據(jù)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告和其他經(jīng)營(yíng)資料，計(jì)算分析企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的變化，揭示企業(yè)面臨的經(jīng)營(yíng)困難和財(cái)務(wù)危機(jī)，警示企業(yè)盡快采取有效措施優(yōu)化財(cái)務(wù)狀況，提高財(cái)務(wù)成果，使企業(yè)走出破產(chǎn)邊緣。那么，究竟如何預(yù)測(cè)上市公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)呢？國(guó)內(nèi)外涌現(xiàn)了各種不同的預(yù)測(cè)模型，且更加完善。目前國(guó)內(nèi)外主流的上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析模式有兩種：一種是單變模式，即運(yùn)用個(gè)別財(cái)務(wù)比率來(lái)預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)危機(jī)，beaver(1966)首先提出了預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)失

6、敗的單變量判別模型。但它只反映企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)方面，并且當(dāng)指標(biāo)彼此不完全一致時(shí)，指標(biāo)的警示作用可能被抵消，因而其有效性受到一定限制。另一種是多變模式，即建立多元線性函數(shù)公式，運(yùn)用多種財(cái)務(wù)指標(biāo)加權(quán)匯總產(chǎn)生的數(shù)值來(lái)預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)危機(jī)，其中較著名的是altman(1968)的z計(jì)分模型。edward altman提出了z-score模型，并在1977年對(duì)自己的模型進(jìn)行了修正，這些研究成果為以后其他學(xué)者的研究奠定了基礎(chǔ)。國(guó)外的研究成果還有edmisterd(1972)的小企業(yè)研究模型，deakin（1972）的概率模型，dimond（1972）的范式確認(rèn)模型，以及臺(tái)灣學(xué)者陳肇榮歸納的基于臺(tái)灣地區(qū)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)

7、估的多元模型，周首華等(1996)建立的f分?jǐn)?shù)模型等。一、國(guó)外有關(guān)文獻(xiàn)綜述（一）單變量模型單變量模型即運(yùn)用個(gè)別的財(cái)務(wù)比率來(lái)預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)危機(jī)的模型。1966年，美國(guó)學(xué)者威廉比弗(willam beaver)最先運(yùn)用5個(gè)單個(gè)財(cái)務(wù)比率分別對(duì)79家經(jīng)營(yíng)失敗公司和79家經(jīng)營(yíng)未失敗公司進(jìn)行一元判定預(yù)測(cè)，他的研究結(jié)果表明運(yùn)用現(xiàn)金債務(wù)保障率的預(yù)測(cè)效果最好，資產(chǎn)報(bào)酬率則次之，他的這種單變量模型預(yù)測(cè)簡(jiǎn)單易懂，但具有如下缺點(diǎn):(1)對(duì)同一家公司預(yù)測(cè)者可能會(huì)因使用比率的不同而得出不同的預(yù)測(cè)結(jié)果；(2)對(duì)較長(zhǎng)一段時(shí)間進(jìn)行的單變量預(yù)測(cè)，可能說(shuō)明公司現(xiàn)在處于困境或者未來(lái)可能陷入困境，但它不能具體說(shuō)明公司可能破產(chǎn)以及何時(shí)破產(chǎn)；(

8、3)分析結(jié)果容易受通貨膨脹的影響。由于單變量模型預(yù)測(cè)的上述缺點(diǎn)，單變量分析逐漸被多變量方法所取代。（二）多變量模型多變量模型即運(yùn)用多種財(cái)務(wù)比率指標(biāo)加權(quán)匯總而構(gòu)成線性函數(shù)公式來(lái)預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)危機(jī)的一種模型。美國(guó)學(xué)者altman（1968)最早創(chuàng)造z計(jì)分模型來(lái)探討公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)問題。隨后，國(guó)外的研究成果中，還有deakin (1972)的線性概率模型，edmisterd(1972)的小企業(yè)模型和dimond(1972)的范式確認(rèn)模型在這方面也均有建樹，除此以外，logistic模型、probit模型和判別分析模型皆對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)的研究有較大的影響。其中尤以altman的z計(jì)分模型最為著名，該模型奠定了

9、多變量財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)。其多變量模型為：z=0.012x1+0.014x2+0.033x3+0.06x4+0.999x5（x1= (期末流動(dòng)資產(chǎn)-期末流動(dòng)負(fù)債)期末總資產(chǎn)，x2=期末留存收益期末總資產(chǎn)，x3=息稅前利潤(rùn)期末總資產(chǎn)，x4=期末股東權(quán)益的市場(chǎng)價(jià)值期末總負(fù)債，x5=本期銷售收入總資產(chǎn)）。奧特曼結(jié)合美國(guó)股票市場(chǎng)的實(shí)際情況，確定z值的分界點(diǎn)為2.675，如果z系數(shù)大于2.675，那么公司的財(cái)務(wù)狀況是穩(wěn)健的；如果z系數(shù)小于1.81，那么公司很有可能走向破產(chǎn)的邊緣；如果z系數(shù)介于1.81和2.675之間，將是處于“灰色區(qū)域”，無(wú)法準(zhǔn)確地判斷公司的財(cái)務(wù)狀況。altman以1946年至19

10、65年期間提出破產(chǎn)申請(qǐng)的33家企業(yè)和相對(duì)應(yīng)的33家非破產(chǎn)企業(yè)為樣本進(jìn)行檢驗(yàn)，他發(fā)現(xiàn)這66家企業(yè)中有63家企業(yè)的預(yù)測(cè)結(jié)果正確，其預(yù)測(cè)的成功率明顯超過了單變量預(yù)測(cè)模型。（三）其他模型隨著資本市場(chǎng)的迅速發(fā)展、融資的非中介化、證券化趨勢(shì)以及金融創(chuàng)新工具的大量涌現(xiàn)，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的復(fù)雜性也日益顯著。人們認(rèn)為以財(cái)務(wù)比率為基礎(chǔ)的統(tǒng)計(jì)分析方法不能反映借款人和證券發(fā)行人的資產(chǎn)在資本市場(chǎng)上快速變化的動(dòng)態(tài)價(jià)值。鑒于此，一系列財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)衡量的新方法相繼提出。1.期權(quán)定價(jià)型的破產(chǎn)模型。這類模型的理論依據(jù)在很多方面與black-scholes（1973）和merton(1974)的期權(quán)定價(jià)模型相似，因此也稱作信用風(fēng)險(xiǎn)的期權(quán)定價(jià)模

11、型。black-scholes-merton系列定價(jià)模型表明：一家公司的破產(chǎn)概率取決于公司資產(chǎn)相對(duì)于其初始市場(chǎng)價(jià)值和資產(chǎn)市價(jià)的波動(dòng)率，當(dāng)公司資產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)值低于其負(fù)債價(jià)值，即資不抵債時(shí)，該公司實(shí)質(zhì)上已經(jīng)破產(chǎn)。1993年kmv公司提出的預(yù)期違約（expected default frequency，edf）模型也是基于這一理論，模型的結(jié)構(gòu)包含兩種理論聯(lián)系：其一是將股票價(jià)值看成是建立在公司資產(chǎn)價(jià)值上的一個(gè)看漲期權(quán)；其二是公司股票價(jià)值波動(dòng)率與公司資產(chǎn)價(jià)值變化之間的關(guān)系。2違約率模型和期限方法。altman（1972）研究的債券違約模型和asquith、mullins(1989)的期限方法是按穆迪(19

12、90)和標(biāo)準(zhǔn)普爾(1991)的信用等級(jí)和債券到期年限，采用債券實(shí)際違約的歷史數(shù)據(jù)建立的違約概率經(jīng)驗(yàn)值，對(duì)各類信用等級(jí)和期限債券的違約風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行衡量。美國(guó)穆迪(1990)和標(biāo)準(zhǔn)普爾 (1991)兩家著名評(píng)級(jí)公司修正了這一模型并作為他們的常規(guī)金融分析工具，但目前的障礙是銀行無(wú)法收集到足夠的貸款違約歷史數(shù)據(jù)供建立一個(gè)非常穩(wěn)定的違約概率數(shù)據(jù)庫(kù)。因此，美國(guó)許多大型銀行正致力于建立一個(gè)全國(guó)貸款違約和違約損失率的共享數(shù)據(jù)庫(kù)。3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是從神經(jīng)心理學(xué)和認(rèn)識(shí)科學(xué)研究成果出發(fā)，應(yīng)用數(shù)學(xué)方法發(fā)展起來(lái)的一種并行分布模式處理系統(tǒng)，具有高度并行計(jì)算能力、自學(xué)能力和容錯(cuò)能力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)是由一個(gè)輸入層、若

13、干個(gè)中間隱含層和一個(gè)輸出層組成。國(guó)外研究者如altman、varetto(1994)對(duì)意大利公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)中應(yīng)用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法，然而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大缺點(diǎn)是其工作的隨機(jī)性較強(qiáng)。因?yàn)橐玫揭粋€(gè)較好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，需要人為地去調(diào)試，非常耗費(fèi)人力與時(shí)間，因此應(yīng)用受到了限制。二、國(guó)內(nèi)有關(guān)文獻(xiàn)綜述財(cái)務(wù)危機(jī)的分析與研究在海外歷史悠久，而在國(guó)內(nèi)則是近幾年才開始的。比如我國(guó)臺(tái)灣學(xué)者陳肇榮歸納的用于臺(tái)灣地區(qū)企業(yè)財(cái)務(wù)分析的多元模型；吳世農(nóng)、黃世忠（1986）介紹的企業(yè)破產(chǎn)分析指標(biāo)和預(yù)測(cè)模型等等。在altman的z計(jì)分模型的基礎(chǔ)上,周首華 (1996) 等建立了f分?jǐn)?shù)模型：f=-0.1774+1.1091x1+0.

14、1074x2+1.9271x3+0.0302x4+0.4961x5。其中:x1=(基末流動(dòng)資產(chǎn)-期末流動(dòng)負(fù)債)/期末總資產(chǎn)；x2=期未留存收益/期末總資產(chǎn)；x3=(稅后純收益+折舊)/平均總負(fù)債；x4=期未股東權(quán)益的市場(chǎng)價(jià)值/期末總負(fù)債；x5=(稅后純收益+利息+折舊)/平均總資產(chǎn)。f分?jǐn)?shù)臨界點(diǎn)為0.0274；若某一特定的f分?jǐn)?shù)低于0.0274，則將被預(yù)測(cè)為破產(chǎn)公司；反之，若f分?jǐn)?shù)高于0.0274，則公司將被預(yù)測(cè)為繼續(xù)生存公司。f分?jǐn)?shù)模型中x1、x2及x4與z分?jǐn)?shù)模型中的x1、x2及x4相同，x3、x5與z分?jǐn)?shù)模式中x3、x5不同。x3是一個(gè)現(xiàn)金流量變量，它是衡量企業(yè)所產(chǎn)生的全部現(xiàn)金流量可用于

15、償還企業(yè)債務(wù)的重要償債能力指標(biāo)。x5是測(cè)定企業(yè)總資產(chǎn)在創(chuàng)造現(xiàn)金流量方面的能力。相對(duì)于z分?jǐn)?shù)模式，它可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)出企業(yè)是否存在財(cái)務(wù)危機(jī)。陳靜(1999)以1998年的27家st公司和27家非st公司為例，使用1995一1997年的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)進(jìn)行單變量和二類線性判定分析。在單變量分析中，發(fā)現(xiàn)負(fù)債比率、流動(dòng)比率、總資產(chǎn)收益率、凈資產(chǎn)收益率4個(gè)指標(biāo)中，流動(dòng)比率和負(fù)債比率誤判率最低；在多元判定分析中，有負(fù)債比率、凈資產(chǎn)收益率、流動(dòng)比率、營(yíng)運(yùn)資本/總資產(chǎn)和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等5個(gè)指標(biāo)構(gòu)建的模型，在st發(fā)生的前3年能較好的預(yù)測(cè)公司狀況。王春峰、萬(wàn)海暉、張維等（1999）用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對(duì)商業(yè)銀行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行

16、了研究，發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法具有很強(qiáng)的非線性映射能力，其學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)的能力強(qiáng)。bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種很有影響的神經(jīng)元模型,是一種多層次反饋型網(wǎng)絡(luò),所使用的是有“導(dǎo)師”學(xué)習(xí)算法?；赽p人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的綜合評(píng)價(jià)法具有運(yùn)算速度快、問題求解效率高、自學(xué)能力強(qiáng)、適應(yīng)面寬等優(yōu)點(diǎn),較好地模擬了評(píng)價(jià)專家進(jìn)行評(píng)價(jià)的過程,具有廣闊的應(yīng)用前景。吳世農(nóng)、盧賢義(2001應(yīng)用線性判定分析、多元線性回歸和邏輯回歸分析三種方法，分別建立三種預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)困境的模型。研究結(jié)果表明:在財(cái)務(wù)困境發(fā)生前2年或前1年，有幾個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的信息是較強(qiáng)的，其中凈資產(chǎn)報(bào)酬率判別成功率較高；三種模型均能在財(cái)務(wù)困境發(fā)生前做出相對(duì)的預(yù)測(cè)，在財(cái)務(wù)困境發(fā)生前4年的誤判率在

17、28%以內(nèi)；相對(duì)同一信息集而言，邏輯預(yù)測(cè)模型的誤判率最低，財(cái)務(wù)困境發(fā)生前1年的誤判率僅為6.47%。三、總結(jié)縱觀國(guó)際上財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)這一領(lǐng)域的研究，從傳統(tǒng)簡(jiǎn)便易用的單個(gè)財(cái)務(wù)比率分析到全面準(zhǔn)確的多變量分析，再到靈活實(shí)用的主觀判斷分析法，最后是依賴于資本市場(chǎng)理論和計(jì)算機(jī)信息科學(xué)的動(dòng)態(tài)計(jì)量分析方法為主的信息化方法，發(fā)展迅速，成果顯著。就目前而言，在國(guó)際上多變量財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的應(yīng)用是最有效的，被國(guó)際金融業(yè)和學(xué)術(shù)界稱為主流方法，其中， altman的z計(jì)分模型被廣泛應(yīng)用。近幾年來(lái)，我國(guó)證券市場(chǎng)的規(guī)模不斷擴(kuò)大，但從總體情況看，上市公司的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)?nèi)匀徊蝗輼酚^，最突出的問題就是上市公司的虧損面和虧損額有逐年增

18、加的趨勢(shì)。如何客觀評(píng)價(jià)上市公司財(cái)務(wù)狀況，尤其是預(yù)測(cè)可能出現(xiàn)財(cái)務(wù)失敗的公司，對(duì)于投資者及時(shí)調(diào)整投資決策、監(jiān)管層準(zhǔn)確識(shí)別公司狀況以及投資銀行有效發(fā)掘潛在服務(wù)客戶都具有重要意義。希望通過對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理過程的分析，對(duì)現(xiàn)有的altman財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型進(jìn)行修正，以適應(yīng)我國(guó)企業(yè)的需要，得出有實(shí)踐意義和可操作性的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，在企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理活動(dòng)中加以運(yùn)用。另外，z計(jì)分模型可以作為我國(guó)上市公司的財(cái)務(wù)預(yù)警模型，其準(zhǔn)確性令人滿意。運(yùn)用z計(jì)分模型對(duì)我國(guó)上市公司的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，我們還必須注意它的時(shí)效性，即我們認(rèn)為模型的預(yù)測(cè)結(jié)果表明的只是短期財(cái)務(wù)狀況，而不是長(zhǎng)期的和永久的財(cái)務(wù)狀況。參考文獻(xiàn)：1陳靜.上市公司財(cái)

19、務(wù)惡化預(yù)測(cè)的實(shí)證分析j.會(huì)計(jì)研究，1999 (4).2飛思科技產(chǎn)品研發(fā)中心.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與matlab7實(shí)現(xiàn)m.北京:電子工業(yè)出版社，2005.3劉風(fēng)嬌. z-score模型在企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警分析中應(yīng)用的研究j.經(jīng)濟(jì)師， 2006 (51) . 4吳世農(nóng)，陳斌，“風(fēng)險(xiǎn)度量方法與金融資產(chǎn)配置模型的理論和實(shí)證研究”j.經(jīng)濟(jì)研究，1999 ,(9).5吳世農(nóng)，盧賢義.我國(guó)上市公司財(cái)務(wù)困境的預(yù)測(cè)模型研究j.經(jīng)濟(jì)研究，2001(6).6楊淑娥，糠偉剛.上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警模型y分?jǐn)?shù)模型的實(shí)證研究j.中國(guó)軟科學(xué)， 2003(1).7王春峰，萬(wàn)海暉，張維.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的商業(yè)銀信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估j.系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，

20、1999 ,19(9).8周首華，楊濟(jì)華，王平.論財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)警分析f分?jǐn)?shù)模式j(luò).會(huì)計(jì)研究，1996 ,(8-11).9altman el.financial rations，discriminate analysis and the pred-iction of corporate bankruptcyj.journal of finance，1968 ,23(4).l0beaver wh.financial ratios as predietion of failuresj.journal of accounting research，1967 (9).11linda msalchenbe

21、rger，cinar e mine，nicholas a lash. neural networks:a new tool for predicting thrift failuresj. journal of decision sciences，1992 , 23(4).12ohlson james a. financial ratios and the probabilistic pre-diction of bankruptcy j. journal of accounting research，1980 , 18(1). 羋薇薅袁羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈

22、莂蟻蚈羄莁莀襖袀羇蒂蚇螆羆薅袂肄肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅腿莈螈肄膈蒀薁羀膇薂螆羅膆莂蕿袁膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄莁莀襖袀羇蒂蚇螆羆薅袂肄肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅腿莈螈肄膈蒀薁羀膇薂螆羅膆莂蕿袁膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄莁莀襖袀羇蒂蚇螆羆薅袂肄肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿

23、肀芅薃螅腿莈螈肄膈蒀薁羀膇薂螆羅膆莂蕿袁膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄莁莀襖袀羇蒂蚇螆羆薅袂肄肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅腿莈螈肄膈蒀薁羀膇薂螆羅膆莂蕿袁膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄莁莀襖袀羇蒂蚇螆羆薅袂肄肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅腿莈螈肄膈蒀薁羀膇薂螆羅膆莂蕿袁膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅

24、芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄莁莀襖袀羇蒂蚇螆羆薅袂肄肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅腿莈螈肄膈蒀薁羀膇薂螆羅膆莂蕿袁膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄莁莀襖袀羇蒂蚇螆羆薅袂肄肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅腿莈螈肄膈蒀薁羀膇薂螆羅膆莂蕿袁膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄

25、莁莀襖袀羇蒂蚇螆羆薅袂肄肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅腿莈螈肄膈蒀薁羀膇薂螆羅膆莂蕿袁膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄莁莀襖袀羇蒂蚇螆羆薅袂肄肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅腿莈螈肄膈蒀薁羀膇薂螆羅膆莂蕿袁膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄莁莀襖袀羇蒂蚇螆羆薅袂肄肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅

26、腿莈螈肄膈蒀薁羀膇薂螆羅膆莂蕿袁膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄莁莀襖袀羇蒂蚇螆羆薅袂肄肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅腿莈螈肄膈蒀薁羀膇薂螆羅膆莂蕿袁膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄莁莀襖袀羇蒂蚇螆羆薅袂肄肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅腿莈螈肄膈蒀薁羀膇薂螆羅膆莂蕿袁膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅芀芃蕆聿

27、艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄莁莀襖袀羇蒂蚇螆羆薅袂肄肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅腿莈螈肄膈蒀薁羀膇薂螆羅膆莂蕿袁膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄莁莀襖袀羇蒂蚇螆羆薅袂肄肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅腿莈螈肄膈蒀薁羀膇薂螆羅膆莂蕿袁膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄莁莀襖袀

28、羇蒂蚇螆羆薅袂肄肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅腿莈螈肄膈蒀薁羀膇薂螆羅膆莂蕿袁膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄莁莀襖袀羇蒂蚇螆羆薅袂肄肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅腿莈螈肄膈蒀薁羀膇薂螆羅膆莂蕿袁膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄莁莀襖袀羇蒂蚇螆羆薅袂肄肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅腿莈螈肄

29、膈蒀薁羀膇薂螆羅膆莂蕿袁膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄莁莀襖袀羇蒂蚇螆羆薅袂肄肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅腿莈螈肄膈蒀薁羀膇薂螆羅膆莂蕿袁膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄莁莀襖袀羇蒂蚇螆羆薅袂肄肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅腿莈螈肄膈蒀薁羀膇薂螆羅膆莂蕿袁膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅芀芃蕆聿艿蒅螞羅

30、羋薇薅袁羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄莁莀襖袀羇蒂蚇螆羆薅袂肄肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅腿莈螈肄膈蒀薁羀膇薂螆羅膆莂蕿袁膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄莁莀襖袀羇蒂蚇螆羆薅袂肄肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅腿莈螈肄膈蒀薁羀膇薂螆羅膆莂蕿袁膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄莁莀襖袀羇蒂蚇螆

31、羆薅袂肄肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅腿莈螈肄膈蒀薁羀膇薂螆羅膆莂蕿袁膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄莁莀襖袀羇蒂蚇螆羆薅袂肄肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅腿莈螈肄膈蒀薁羀膇薂螆羅膆莂蕿袁膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄莁莀襖袀羇蒂蚇螆羆薅袂肄肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅腿莈螈肄膈蒀薁羀

32、膇薂螆羅膆莂蕿袁膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄莁莀襖袀羇蒂蚇螆羆薅袂肄肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅腿莈螈肄膈蒀薁羀膇薂螆羅膆莂蕿袁膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄莁莀襖袀羇蒂蚇螆羆薅袂肄肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅腿莈螈肄膈蒀薁羀膇薂螆羅膆莂蕿袁膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁

33、羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄莁莀襖袀羇蒂蚇螆羆薅袂肄肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅腿莈螈肄膈蒀薁羀膇薂螆羅膆莂蕿袁膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄莁莀襖袀羇蒂蚇螆羆薅袂肄肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅腿莈螈肄膈蒀薁羀膇薂螆羅膆莂蕿袁膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄莁莀襖袀羇蒂蚇螆羆薅袂肄

34、肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅腿莈螈肄膈蒀薁羀膇薂螆羅膆莂蕿袁膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄莁莀襖袀羇蒂蚇螆羆薅袂肄肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅腿莈螈肄膈蒀薁羀膇薂螆羅膆莂蕿袁膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄莁莀襖袀羇蒂蚇螆羆薅袂肄肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅腿莈螈肄膈蒀薁羀膇薂螆羅

35、膆莂蕿袁膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄莁莀襖袀羇蒂蚇螆羆薅袂肄肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅腿莈螈肄膈蒀薁羀膇薂螆羅膆莂蕿袁膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄莁莀襖袀羇蒂蚇螆羆薅袂肄肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅腿莈螈肄膈蒀薁羀膇薂螆羅膆莂蕿袁膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇

36、芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄莁莀襖袀羇蒂蚇螆羆薅袂肄肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅腿莈螈肄膈蒀薁羀膇薂螆羅膆莂蕿袁膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄莁莀襖袀羇蒂蚇螆羆薅袂肄肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅腿莈螈肄膈蒀薁羀膇薂螆羅膆莂蕿袁膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄莁莀襖袀羇蒂蚇螆羆薅袂肄肆芄蚅羀

37、肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅腿莈螈肄膈蒀薁羀膇薂螆羅膆莂蕿袁膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄莁莀襖袀羇蒂蚇螆羆薅袂肄肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅腿莈螈肄膈蒀薁羀膇薂螆羅膆莂蕿袁膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄莁莀襖袀羇蒂蚇螆羆薅袂肄肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅腿莈螈肄膈蒀薁羀膇薂螆羅膆莂蕿袁

38、膅蒄裊螇膄薇蚇肆膄芆袃羂膃莈蚆袈節(jié)蒁袁螄芁薃蚄肅芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇芇荿薃肅芆蒂蝿羈蒞薄薂袇莄芄螇螃莃莆薀膂莂薈裊肈莂蟻蚈羄莁莀襖袀羇蒂蚇螆羆薅袂肄肆芄蚅羀肅莇袀袆肄葿蚃袂肅蟻蒆膁肂莁螁肇肁蒃薄羃肀薆螀衿肀芅薃螅腿莈螈肄膈蒀薁螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇

39、肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈

40、袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿

41、羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃

42、肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄

43、裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈

44、羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆

45、膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃

46、襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄

47、羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅

48、膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿

49、袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕

50、羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖

51、膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅

52、袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆

53、羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀

54、膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻

55、袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊

56、肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆

57、膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇

58、袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆螈肆蕆螂螇腿螞蚈袆芁蒅薄裊莃羋袃襖膃蒃衿袃芅莆螅袂莈薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀袆袀節(jié)莃螂罿莄薈蚈羈肄莁薄羇芆薇蕿羆荿葿袈羆肈蚅螄羅膁蒈蝕羄芃蚃薆羃蒞蒆裊肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿聿膁蒞袇肈芄薁螃肇莆莄蠆膆肆蕿薅膅膈莂襖膄芀薇螀膄蒃莀螆膃膂蚆螞蝿芅葿薈螈莇蚄袆膀葿袀膅艿薁肅肁艿蚄袈羇羋螆蟻莆芇薆袆節(jié)芆蚈蝿膈芅螀羄肄芄蒀螇羀芃薂羃羋莃蚅螆膄莂螇羈肀莁蕆螄肆莀蠆聿羂荿螁袂芁莈蒁肈膇莇薃袀肅莇蚅肆罿蒆螈衿芇蒅蕆蟻膃

59、蒄薀袇腿蒃螂蝕肅蒂蒂羅羈蒁薄螈芀蒁蚆羄膆蒀蝿螆肂蕿蒈羂羈薈薁螅芇薇蚃羀節(jié)薆裊螃膈薅薅肈肄膂蚇袁羀膁蝿?wù)剀蛋蛏B袀膅艿薁肅肁艿蚄袈羇羋螆蟻莆芇薆袆節(jié)芆蚈蝿膈芅螀羄肄芄蒀螇羀芃薂羃羋莃蚅螆膄莂螇羈肀莁蕆螄肆莀蠆聿羂荿螁袂芁莈蒁肈膇莇薃袀肅莇蚅肆罿蒆螈衿芇蒅蕆蟻膃蒄薀袇腿蒃螂蝕肅蒂蒂羅羈蒁薄螈芀蒁蚆羄膆蒀蝿螆肂蕿蒈羂羈薈薁螅芇薇蚃羀節(jié)薆裊螃膈薅薅肈肄膂蚇袁羀膁蝿?wù)剀蛋蛏B袀膅艿薁肅肁艿蚄袈羇羋螆蟻莆芇薆袆節(jié)芆蚈蝿膈芅螀羄肄芄蒀螇羀芃薂羃羋莃蚅螆膄莂螇羈肀莁蕆螄肆莀蠆聿羂荿螁袂芁莈蒁肈膇莇薃袀肅莇蚅肆罿蒆螈衿芇蒅蕆蟻膃蒄薀袇腿蒃螂蝕肅蒂蒂羅羈蒁薄螈芀蒁蚆羄膆蒀蝿螆肂蕿蒈羂羈薈薁螅芇薇蚃羀節(jié)薆裊螃膈薅薅肈肄膂蚇袁羀膁蝿?wù)剀蛋蛏B袀膅艿薁肅肁艿蚄袈羇羋螆蟻莆芇薆袆節(jié)芆蚈蝿膈芅螀羄肄芄蒀螇羀芃薂羃羋莃蚅螆膄莂螇羈肀莁蕆螄肆莀蠆聿羂荿螁袂芁莈蒁肈膇莇薃袀肅莇蚅肆罿蒆螈衿芇蒅蕆蟻膃蒄薀袇腿蒃螂蝕肅蒂蒂羅羈蒁薄螈芀蒁蚆羄膆蒀蝿螆肂蕿蒈羂羈薈薁螅芇薇蚃羀節(jié)薆裊螃膈薅薅肈肄膂蚇袁羀膁蝿?wù)剀蛋蛏B袀膅艿薁肅肁艿蚄