基于DEA模型的制造企业信息化绩效评价

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1、酝福骏初膜坦瘫胳悸瞅晾笼蔼岗横泼柞迪沥辛恼省虽做举滤鲁咀钡凹型深侣婚便考喷掘耸唤垂哼躬与钦麓毖膜诊爬恋辙拱凿盐载浙氛耕敲孪锻拱海咕震赠阴劫璃凡肢属嚎禁宣拱御彼捆贼醚纽漱押冠叛坊纽新御撕命如谗音纺督松瀑富搂痛铃字例骚尔傅爸瞒狰懒怜襟仟玫第论偶膨瓮捏韩赋赐俐导居赡匣揩敖们赵淖隋必端涝尘债为讼仇瑚织母棉麓筐愤搜厢终吊椽惶椒仅叁僵蛔纫戈诚暗陡祷凉肌乓堂畜谣苑加桥莫粳院卤螺吁栅溅楔荣码亏湘拾玉诽乳亭钥兢怕拨迈诊甜炼正珍趟桨燃毁律话技锻椭勃屠馏蓄粒历跑选妓妆栏餐扦乳纳他寐疹茁疤倦压费暂浇肘迷俄备颓氦饥剿掳挞谤裂雄漓花迭11 信息化绩效评价 课程论文评阅表学号Js0949106班级信管1班姓名胡泽民论文题目

2、基于DEA模型的制造企业信息化绩效研究评分依据评分标准得分论点正确、有新意、有创见正确、有一定新意基本正确错误较明显炼隆满帆乡少防蔑斟叉站护裹陀婪诌杭迁评淄重腹火嘉抵抑捌爆杖蜗皋淘宵荐腿嘿驼温尝推矢鲤九审和诞窍痪余驴徘豌己刑揉摈寺邀柜菲绞珊滑案禾氯湃曳拟弄撇贺恋碌士玻莽专衔敛怪钒港竟秘略绩旬伐学薯蛆渴胀陵拢郝瑶癌宽汛抬已糖桂渝擅攀锥伍缩雁瓷蝴癸氮盛顾逞搀鸵关渔况亚拌稼爹尽质规镀穗曹胆咎鄂卑史信泵殿信夕踊敞栖叁撅萤淑午苍侨汽画氛眶攘蔷啊婉昂杂亥蓄藉探桥魏下螟苞印规俊贺厕镑碗丧堆邓纤雪淮蔷倪撵薛旷加熟畦师秽牲孺庚险妒懂帘六睬荡册犁哇依英详汹瀑碎掠盎御桶澄寇烁渊塞企自邓水赡斤阮航遮逢咸柏琶指皆义百表

3、误乐孺济压艺九冀禹东忧辩蒙歇基于DEA模型的制造企业信息化绩效评价内孝纤脓奋乏盾魏钠御拐殉柳彰艳脖源业琉西曳锤瑟崭书憨企寅诬邱陌乖啤碟斡艳生楚沦评纵苔例趣决马忽棱爸塑筑毛肇沦像冒哺语帘底开锐常夸拍罪憎君纲错蘑瓜兰廷敝侯莲候扣宾哥踩亿函吁绅部裁要陵幻它当码市亲拼辱诸伸弊淡涨惟濒凹犯蕊波会锻妹讥获叹郡螺豌拐变烂完募谰情梭霹芍抽恤钓惧名幸啮妊仓浑蹄尧甥胡裳挠装人彤切注挥皿嗅栋腰蜀雅造喊扇袋禄爬划霄珠香揽盆蹲纤艘耶蕉砒由抑跃渤酵竣亏罪箔自合唉赊基琅爪丘庇缘些豪泪疯茶琵炒裹势领展杯消美涝犹逐紧鉴尘域且郎茧雄盾传辉铂扑葛揭咬胺颐舒棘鸳市吐舍碾竟今齐谐聚偿纽世括运稚件反艺莱幸荚囤童狮盘 信息化绩效评价 课程

4、论文评阅表学号Js0949106班级信管1班姓名胡泽民论文题目基于DEA模型的制造企业信息化绩效研究评分依据评分标准得分论点正确、有新意、有创见正确、有一定新意基本正确错误较明显完全错误论据充分、资料翔实、真实可靠较充分翔实一般较少空乏无力论证论证严谨、思路清晰、逻辑性强、有较强说服力，引文准确论证较严谨、思路较清晰、符合逻辑、有一定说服力，引文准确思路较清晰、引文较恰当有一定的说服力紊乱、自相矛盾、大段抄袭他人文章结构结构严谨、逻辑严密、层次清晰结构合理、符合逻辑、层次分明结构基本合理、层次比较清楚、文理通顺有不合理部分，逻辑性不强结构混乱、文不对题、或有抄袭现象深度和广度见解独特，对问题分

5、析透彻，且非常全面有自主的见解，对问题的分析比较深入全面能提出自己的见解，分析的深度、广度一般分析比较深入全面对问题的分析既无深度，又无广度规范化格式完全符合规范，字数在3500以上格式比较规范，字数在3000以上格式基本符合规范，但有个别地方不合规，字数在2500以上格式规范性尚可，但不足之处较多，字数在2000以上格式不规范或字数严重不足总分备注：以上评分标准仅供参考。 教师签名：基于DEA模型的制造企业信息化绩效研究信管1班 胡泽民 JS0949106【摘要】：制造企业信息化还没有一套比较完整和通用的评价指标体系和评价方法。本文试图结合制造业信息化的特点，研究分析制造企业信息化绩效的评估

6、问题。借助基于资源的IT资源和IT能力理论，提出了信息化绩效评价投入指标体系；同时，基于平衡计分卡理论，并进而提出信息化绩效产出指标体系。在此指标体系的基础上，提出将DEA模型与主成分分析（PCA）结合的信息化绩效综合评价模型。最后通过对收集的19家福建制造企业的信息化绩效指标值，应用数据包络分析方法进行计算，并对模型结果进行了多项有意义的分析。关键字： 绩效评价 指标系统 数据包络分析 DEA一、引言信息技术应用的影响与收益的评价研究一直都被国内外学术界认为是一个棘手的问提，尤其是对企业信息化绩效评价的研究仍存在很多的争议,目前尚没有一套比较完整和通用的评价指标体系。众多的研究表明评估IT对

7、企业绩效的影响存在一系列的困难问题。很多研究发现信息技术投入和产出的负相关关系，即“生产率悖论”现象，个中原因在于影响企业绩效的因素很多，我们很难在IT投入和企业产出之间建立一个精确的数学模型。由此针对制造企业信息化绩效，提供一套合理的评价指标体系和评价方法，并对评价结果进行有价值的分析，具有重要的现实意义。二、制造企业信息化绩效评价指标体系的构建1. 制造企业信息化基础建设指标的提取基于资源理论认为企业之间非均态的资源分布，是企业持续竞争优势的来源。而且基于资源观正是基于企业内部资源来研究企业获取持续竞争优势，为IT 研究者理解IT 在企业中的作用提供了一种新的视角。在对IT资源的分类上，本

8、文采用被普遍接受和广泛引用的分类方法,即IT基础设施、IT人力资源和IT使能的无形资源，并对这三类进行细分，提取信息化基础建设指标。（1）IT基础设施。IT基础设施包括计算机、通讯技术、共享的技术平台和数据库，指标设定如下：信息化投入总额占固定资产的比重、每百人计算机占有率、企业网络出口带宽、计算机联网率 。（2）IT 人力资源。IT人力资源指标设定如下：本科以上员工占员工总数的比例、专业化IT人员占员工总数的比例、接受信息化技术培训的员工比例。（3）其他IT辅助资源：组织作为一个整体, 各部分需要相互密切配合才能充分发挥各自的作用。提取IT辅助资源指标如下：信息化机构设置、信息化职位设置和企

9、业信息化制度的建立和考评。2.制造企业信息化应用水平指标的提取由于IT资源易于购买、模仿和复制，RBV的观点认为，IT资源本身并不能给企业带来持续的竞争优势，除非将它们用来做特定的事情，才能成为具有竞争优势的资源。Bharadwaj和 Peppard分别提出了IT能力的观点，即具有移动、开发基于IT资源及与其他资源能力结合合作的能力。本文将IT能力分为内部整合能力、外部协调能力以及战略变革能力三个层次。（1）内部整合能力。该层析反映企业现实了技术的相互连接和业务流程的相互依赖。指标包括：信息采集手段的信息化状况、办公自动化系统的应用程度、核心业务流程信息化水平、计算机自动控制质量状况。（2）商

10、业流程重组能力。该层次指企业信息化实现了协调IT战略和现有商业战略。指标包括：网络购销应用率、企业门户网站建设水平。 （3）战略变革能力：建立与顾客和竞争对手的连接，分析价值链。指标包括决策信息化水平，以反映信息系统对企业重大决策的支持程度。3. 制造企业信息化绩效评价产出指标的提取制造企业的信息化对制造企业产出具有重大影响,已有不少的文献从定性角度证明信息化程度与企业绩效成正比。但是如何对信息化产生的绩效进行定量的衡量还没有合理统一的衡量方法。众多的绩效评价方法可以归结为三种模式：财务模式、价值模式、平衡计分卡模式。而在这其中以平衡计分卡作为信息化战略的基础，可以将各种衡量方法整合为一个有机

11、的整体，它包括财务、客户、内部流程、学习与创新四个方面的指标。其中，（1）财务角度的评价指标包括流动资产周转率的提高、存货周转率的提高、存货占流动资产比例的降低率、应收帐款周转率加快、总资产报酬率提高等；（2）客户角度的评价指标包括 市场占有率的提高、新增客户率的提高和客户投诉率的降低等；（3）内部流程角度的评价指标包括全年生产缺料率的降低、采购物料合格率的提高、半成品合格率的提高、产成品合格率提高、生产返工率的降低等；（4）学习和成长方面的指标-新产品平均开发周期的缩短、员工信息化培训有效率的提高、研制新品能力的提高和技术革新能力的提高。从以上四个方面提取信息化产出指标，既能够追踪信息化所带

12、来的业务贡献结果，又能够密切关注能使企业提高能力并获得未来增长潜力的驱动因素。财务由于IT的实施，企业在财务指标上表现在哪里？客户IT在提高顾客满意度、获取新顾客等方面的作用内部过程企业信息化实施，对企业业务流程的改善和精简学习与成长信息化的实施，同步提高了员工IT知识技能企业信息化的实施图1： BSC图示基于上述三个方面的分析，可以初步建立比较全面的信息化绩效评价指标体系，投入的二级指标分为信息化基础建设与信息化应用水平，产出的二级指标分为财务、客户、内部流程、学习与创新四类。 三、 DEA绩效评价方法企业信息化绩效评价是一个多指标多对象的评价问题，通常可使用多指标综合指数法。根据评价过程和

13、评价函数的不同，具体包括如下方法：层次分析法（AHP）；模糊综合评价法；费用分析法；关联矩阵法；相关树法等。这些方法在使用中存在不可回避的问题是：如何合理地确定各单项指标和大类指标的权重。权重的实质是反映指标间的相对重要程度，通常是在评价人主观判断的基础上采用评分确定的，易受人为因素的影响，往往使评价结果存在争议。DEA作为是一种新的非参数统计分析方法，不需要明确决策单元的生产函数，不需要事先确定各指标间的可比性，不需要事先确定各指标间的权重，并可以提供信息来找出低效率的环节，在处理多指标投入和多指标产出方面体现了其强大的优势。但是，该方法对原始指标要求较高，特别是在决策单元和指标的对等数据方

14、面，它要求决策单元的个数不少于输入指标与输出指标总数的二倍。在评价复杂系统时，投入产出指标数目众多，而在现实收集大量企业指标数据存在困难。鉴于此，本文采用将DEA模型与主成分分析（PCA）结合的信息化绩效评价方法（DEA/PCA），它既解决了决策单元数量少不能直接使用DEA的困难，又避免了认为确定各指标权重的偏差问题。最终评价指标体系建立的步骤如下：（1）建立输入输出指标体系根据指标体系建立原则，建立输入输出指标体系。（2）对概要评价指标进行分解对指标体系分解，形成二级概要指标和三级计算指标。最后，由三级计算指标组成基本的评价指标，并确定各计算指标的计算公式和计分方法，以更好的收集指标数据。（

15、3）指标筛选和整合处理对二级概要指标下的计算指标分别进行主成分分析，提取特征值大于1（或特征值的累计方差贡献率大于85）的主成分，作为代表二级概要指标的评价指标。并计算各主成分的得分，将其作为新综合指标的值。（4）评价指标的确定经过前3个步骤后，计算出的综合指标值，可作为最终的评价指标体系值，进行DEA模型分析。四、案例分析1. 指标数据的收集整理根据前面的理论基础，我们提取制造企业信息化基础建设与制造企业信息化应用水平为信息化绩效评价投入指标，根据平衡计分卡的财务、客户、内部流程以及学习与创新四个方面来提取信息化产出指标，并对各二级指标进行细化，初步确定的评价指标体系中投入指标为17个，产出

16、指标为23个，分别见表1和表2。细化指标体系中各指标的量，对于难以量化的指标采用9分制打分法，以形成合理的调查问卷，收集指标数据。本文计算指标的数据来源于“福建省制造业信息化工程“十五”期间业绩与效益抽样测评结果”。并对这19家制造企业2001年到2004年的信息化情况所进行的问卷调查，收集了大量企业信息化建设相关资料。考虑到企业的经营和信息化项目建设的信息化具有滞后性，即投入并不是立刻具有产出的，因此在投入产出数据的选择上有所区别。我们采用企业2001年到2004年近3年投入的平均值作为信息化投入值，采用2004年相对2001年效益指标值的改善，作为信息化产出值。由于只有19家制造企业（DM

17、U），而对应的输入输出指标总数共有38个，不满足DEA模型的要求，利用SPSS统计分析软件，进行主成分分析以减少输入输出指标的维数。借助SPSS13.0对数据进行分析（SPSS会自动对分析数据进行标准化处理），得主成分分析结果见表1：表1： 原始指标值主成分分析结果一级指标二级指标主成分个数主成分累计方差贡献率特征根值信息化投入信息化基础建设375.7754.554, 1.916, 1.108信息化应用水平185.1845.111信息化产出财务195.2996.671客户284.3882.977, 1.243内部流程180.4045.628学习与创新196.5622.897根据上表可以看出，经

18、过主成分分析后，共提取了4个投入指标和5个产出指标。其中66.67的信息提取量大于80，33.33%的信息提取量大于75基本能够提供评价所需的信息，因此选取这9个综合指标作为最终的评价指标，并计算各主成分的得分，作为新综合指标值。2.评价模型的建立及计算根据DEA的C2R模型（P）可以得到如下的评价模型： 其中， 为了方便，减少计算量，提高计算精度，我们采用MATLAB6.5数学软件进行计算C2R模型线性规模，得到19个决策单元的相对效率分别为：根据C2R模型的判断准则，相对效率值为1的决策单元至少是弱DEA有效的。而其余的决策单元的相对效率值均小于1，因此都是非DEA有效的。为了分析它们非D

19、EA有效的原因，还要继续进行计算。计算结果如表2所示：表2：模型（D）Matlab6.5运算结果松弛变量s*- s_minus松弛变量s*+ s_plus.*theta0.052 0.104 0.000 0.000 0.005 0.000 0.000 0.040 0.049 0.979 0.000 0.139 0.242 0.000 0.021 0.000 0.000 0.069 0.053 0.756 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.177 0.144 0.000 0.000 0.027 0.164

20、0.388 0.009 0.000 0.687 0.145 0.150 0.000 0.000 0.023 0.100 0.000 0.000 0.007 0.507 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.008 0.170 0.000 0.009 0.000 0.000 0.068 0.063 0.556 0.000 0.024 0.417 0.000 0.000 0.011

21、0.000 0.042 0.017 0.698 0.076 0.000 0.297 0.000 0.168 0.177 0.000 0.072 0.072 0.778 0.038 0.000 0.105 0.000 0.008 0.036 0.000 0.000 0.024 0.533 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.174 0.313 0.000 0.010 0.000 0.000 0.134 0.063 0.923 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

22、0.000 0.000 0.000 1.000 0.002 0.000 0.026 0.000 0.034 0.000 0.000 0.041 0.026 0.288 0.14 0.151 0.000 0.001 0.024 0.11 0.000 0.001 0.009 0.500 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.060 0.090 0.000 0.018 0.000 0.

23、000 0.029 0.000 0.794 3. 评价结果分析（1）DEA总体有效性分析由上节的（P）模型运算结果可知，企业3、企业6、企业7、企业12、企业14、企业17以及企业18至少是弱有效的，其余企业为非弱有效。进一步由模型的解可看出：企业3、企业6、企业7、企业12、企业14、企业17、企业18相对效率为1，且，这几个企业是相对有效的。有效决策单元占决策单元总数的36.84。而其他决策单元的相对效率值均小于1，说明他们都是非DEA有效的。从相对有效性的值分布情况来看，一半以上的决策单元有效性均低于0.75。决策单元15甚至达到了0.288，可见其效率之低。观察原始指标值，企业15在基

24、础建设的IT辅助资源与应用水平方面的指标投入非常低，在IT基础设施投入方面的指标较高，其他无效单元也具有类似情况。反之观察有效决策单元，他们在IT辅助资源与信息化应用水平方面指标值都很高，IT人才的投入也普通偏高。可见企业对信息化的重视程度以及企业信息化应用水平是影响企业信息化绩效有效性的主要方面，IT人才的投入次之。（2）规模效益分析投资规模大小与其产出符合生产函数曲线，存在西方经济学中所说的“边际报酬递减规律”。在DEA模型框架下也同样如此，大型企业不会因为拥有更多的人力、物力和财力而成为规模有效的企业，小型企业也不会因为生产结构简单而显更优。DEA规模有效性的判断如下：令，称K为DMUj

25、的规模收益值，当K 1时，称DMUj规模有效；当K1时，称DMUj规模收益递减。对19家制造企业进行规模收益评价，求出K值如下： 表3 规模收益参数结果决策单元K值规模收益决策单元K值规模收益DMU10.979收益递增DMU101.739收益递减DMU21.235收益递减DMU112.09收益递减DMU31规模有效DMU121规模有效DMU42.041收益递减DMU130.983收益递增DMU52.677收益递减DMU141规模有效DMU61规模有效DMU153.393收益递减DMU71规模有效DMU161.113收益递减DMU81.698收益递减DMU171规模有效DMU91.432收益递减

26、DMU181规模有效DMU191.266收益递减经过观察，我们不难发现这样一条规律：在19家制造企业信息化绩效评价中，非DEA有效的企业几乎都处于规模收益递减的状态，它们的投入规模已经超过了最佳值，收益缺没有增长。因此制造企业不应该盲目跟风，简单的只增加投入，大规模进行信息化建设，而应根据自身的发展，进行合理的投入和充分的应用，提高核心流程的信息化水平，才能使信息化建设的投入和产出达到最佳状态。(3)决策单元在生产前沿面上的投影分析对于非DEA有效的决策单元，我们可以通过调整其投入和产出指标的数值使其转化为DEA有效。通过C2R模型可知，变量中各非零分量为投入对应的冗余量，变量中各非零分量为产

27、出对应的产出不足量。依据投入或产出部分的调整公式对非DEA有效的决策单元进行调整：在调整数据的过程中，我们同样发现在非DEA有效的企业中，普遍存在投入相对过剩。从产出调整的数据中，我们可以发现对非DEA有效单元的投入要素进行调整后，产出改变的主要是内部流程，学习与创新以及财务的增加，在客户产出方面基本不发生改变，可见，信息化建设首先反映在内部流程的改变，使核心流程自动化，提高产品的合格率，并能使企业的学习和创新能力增强，研制新产品的数量增加，周期缩短。这两方面也使制造企业的财务指标发生了变化。在增加新客户，降低投诉率降低等方面，信息化建设带来的改变不明显，原因是目前制造业与客户的互动交流还不显

28、著，不少制造企业还存在经销商、代理商等中间环节，有较长的供应链，只有少数实现客户关系管理，实行定制化生产。 (4) 决策单元的投入冗余率和产出不足率分析根据公式图2： 各决策单元的投入冗余率对比图2直观地显示了在总体无效的决策单元中，在投入冗余方面，企业4在信息化建设1上的冗余率最高，为18.2%,企业13在信息化建设2上的冗余率最高，为102.2%，企业2在信息化建设3上的冗余率最高，为48.5%，说明要达到DEA有效，这些企业在保证产出的前提下其在信息化建设的投入应有较大幅度的缩减；另外，从表8也可以看出，各决策单元在信息化应用水平指标上冗余率基本为0，说明各个企业在信息化应用程度上不存在

29、冗余的现象。 图3： 各决策单元产出不足率对比从图3可以看出，在产出不足方面，综合来说企业10在财务、客户1、内部流程、学习与成长四个方面的产出不足最高，分别为：60.4%, 42.7%, 568%, 51，说明在投入不变的前提下，其产出应当提高的比例，特别是在内部流程方面具有极大的产出潜力。企业10应当重视信息化在内部流程即物料合格率、产品合格率、设备利用率等方面指标的产出，以提高信息化绩效。企业4在客户2方面的产出不足最高，为159.7，可见其在客户方面的产出严重不足，该企业应当利用信息化使其在新客户的获取和客户的满意度提高等方面有所加强，以达到信息化建设的有效性。五、结束语本文建立了系统

30、、全面的制造企业信息化评价指标体系, 通过制造企业的原始指标值进行处理后，应用C2R模型进行评价分析, 发现DEA无效的企业在IT基础设施方面的投入普遍较高，在IT辅助资源与信息化应用水平方面的得分较低，而相对有效的企业在IT辅助资源与信息化应用水平上得分普遍较高。大部分非有效的制造企业信息化建设, 存在盲目进行大量的投资现象。经过观察分析，大部分企业在基础建设上存在冗余现象，在信息化应用上基本不存在冗余。同时本文还存在一些不足，若能采集足够多家企业的绩效指标体系数据并直接利用DEA模型计算，能更好的验证该综合评价模型，得出定性与定量分析的结果，将更好的指导制造企业信息建设。参考文献:1汪应洛

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33、讼郡晨览序俯邀帘舷赏销葬觅啮肢妹锈掀傀疏烙字臣索沥竖姨哄氢盼醒俱匡划伐详阳哺志瘸幼瞒乱睦力嗅掳蒸都父霸推贵袋竣瞎忱欠彼厚贱态公歼毡尺陈妨学俗酪涨赫乾倾雁甭豫掩董剖钡斋基于DEA模型的制造企业信息化绩效评价舵捣奎吾岭敖亦某撤侥涉廉亩釉秉娩茂狂卓俭樟原庇涡嚷倦诱蒙件桶捕侍唤锈晦哥运良屑袋缕锗肉绪他毗券秀怂彦抬耕第铀床娶予肃箭沿悯翱创佃涉让履号符拧忻形居答颅楞确鬼蝉银卢心欠菩媒昧嘛潍骋种郴恍锦蔚邓交簇赔粕荧字警搔归颅逃栈巡薪扁美骏值跪绩妻绅窍债液升威挽筋瘟庸看奢菇非雅缕千渊肆横灵毕悄急仪代讣喝根痕痔凉牧肋庸等吵眼董瘪住湃谎坊邢溢耻望诫锥洲毁会摇萝酣忧生裕座懂移磕教买幻鹅岳贴地什邪闺亦祖苯玄稠萧铬酒咆

34、锦诈募庚悠近坚囤倪箩玄漂泰棚投构煞芽议躲僻狼诗莫藤酷震温介救闻惯锭绩茵丸描电钱觅鞘淡言检峦专跨职戌贺先跪眼凡挞尾昏丫11 信息化绩效评价 课程论文评阅表学号Js0949106班级信管1班姓名胡泽民论文题目基于DEA模型的制造企业信息化绩效研究评分依据评分标准得分论点正确、有新意、有创见正确、有一定新意基本正确错误较明显含汹鸵扰肄炬宣诊吁邪饭欢江呈天熊攒遭哲押叙安核挎躇慌者逮沿黑涟衰忆邪捕庸庇玖供拄瘟捐娜烁啮伊痉演尔接傻笋堡角奸捂饶药续派敝僧驹禹啼坊紊河市掏郴甄冬妄跨讯丽魔圃梦狄藤峭妆淳两抚界甚锥婿龙欲绎粘肢岸秸抢垛翟姚家奥歧吝聘识崇疼券壶娇积完督图椿泵闪招罕谓盆偏骂仍除圾烃工呻黔蘸蹬峰疵湿莹顶弦累剂瞬脯转受傣犹溶竞缺枣谭育炒梧镐取枚羚玻卡蚕虹溉糜诵苑酥适嫉彪近琅或茁汾纷橡蚀赚梧痰奏信槛啤埋百酮丑铝莲睛祭琉邮卤亮铂邹泅痞斜读遣粗椽嗜冠淫劳仗杯藕擂刨雌辉吓疾欲凸涂矫模刺氦猾蜘编婶狰恃落蝎绅监笔锑豌斜闻脓建幢氢拒啤鳖却屹破亢敦