我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理的實(shí)證研究

1、我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理的實(shí)證研究張勇 周瓊（深圳中誠(chéng)信信用管理有限公司 中國(guó) 深圳 518034）內(nèi)容摘要：隨著幾大國(guó)有商業(yè)銀行股改的完成和海外上市工作的展開，銀行界急需能夠被廣大海內(nèi)外投資者接受的內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)管理模式，因此怎樣進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)管理成為銀行業(yè)的當(dāng)務(wù)之急。本文采用了國(guó)際上通用的credit metrics組合模型，利用中國(guó)誠(chéng)信信用管理有限公司和國(guó)泰君安的有關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)管理進(jìn)行了實(shí)證研究。自20世紀(jì)80年代以來(lái),隨著金融全球化及金融市場(chǎng)波動(dòng)性的加劇,世界各國(guó)的銀行、投資者和監(jiān)管部門都受到了前所未有的金融風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)，作為商業(yè)銀行最主要金融風(fēng)險(xiǎn)之一的信用風(fēng)險(xiǎn)的管理和研究正備

2、受人們的關(guān)注。當(dāng)前，隨著幾大國(guó)有商業(yè)銀行的股改和海外上市工作的展開，銀行界急需能夠被廣大海內(nèi)外投資者接受的內(nèi)部信用風(fēng)險(xiǎn)管理模式。而我國(guó)國(guó)有商業(yè)銀行過(guò)去建設(shè)的內(nèi)部信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系，大多是依據(jù)過(guò)去計(jì)劃經(jīng)濟(jì)體制下的經(jīng)驗(yàn)操作，離現(xiàn)實(shí)的市場(chǎng)環(huán)境有比較大的距離。因此我們急需引進(jìn)、吸收國(guó)際上先進(jìn)的信用風(fēng)險(xiǎn)管理模型，應(yīng)用新的信用風(fēng)險(xiǎn)管理理論和計(jì)算機(jī)技術(shù)，建立現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)管理模型，適應(yīng)我國(guó)銀行業(yè)對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)管理發(fā)展的需要。 一、文獻(xiàn)綜述國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理進(jìn)行了大量的研究和實(shí)證分析，這方面的文獻(xiàn)極為浩繁。altman1968年提出的以財(cái)務(wù)比率為基礎(chǔ)的z記分法模型，該模型運(yùn)用多元判別分析法，通過(guò)分析一組

3、變量，使其在組內(nèi)差異最小化的同時(shí)實(shí)現(xiàn)組間差異最大化；同時(shí)對(duì)于非上市公司，altman對(duì)z模型進(jìn)行了修改，得到z計(jì)分模型。crouhy和mark(2000)比較了kmv模型、credit risk+模型、信用度量制模型和credit metrics組合模型對(duì)貸款組合的度量結(jié)果，得出credit metrics組合模型更適合美國(guó)的實(shí)際情況。gordy(2002)使用最近的one-factor模型對(duì)美洲銀行的貸款組合的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了測(cè)算，并進(jìn)行了壓力測(cè)試。在國(guó)內(nèi)，趙玉旭（2003）在其碩士學(xué)位論文中運(yùn)用上市公司的實(shí)證數(shù)據(jù)對(duì)kmv模型在我國(guó)的應(yīng)用進(jìn)行了實(shí)證分析。石曉軍等（2004）利用我國(guó)72家上市公

4、司組成的樣本，對(duì)基于merton方法的違約模型揭示的關(guān)于債權(quán)結(jié)構(gòu)、資產(chǎn)波動(dòng)與信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的兩條結(jié)論并進(jìn)行了檢驗(yàn)?；輹苑?，孫嘉鵬（2004）使用了信用矩陣模型，對(duì)選自某商業(yè)銀行的貸款的樣本組合進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度，確定了模型的基本參數(shù)，建立起符合該銀行實(shí)際情況的信用矩陣模型，得到了樣本組合1年期市場(chǎng)價(jià)值的分布，建立并計(jì)算出分布的方差、標(biāo)準(zhǔn)差和7個(gè)不同置信度下的百分位水平值，以及所有單筆貸款的風(fēng)險(xiǎn)值。通過(guò)分析我們發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)學(xué)者的研究許多都停留在介紹理論方法的層次上，使用現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)管理模型進(jìn)行實(shí)證分析的不多，在已有的實(shí)證分析中，幾乎沒(méi)有考慮貸款資產(chǎn)的相關(guān)性這一非常重要因素，而且在實(shí)證分析中使用的數(shù)據(jù)太少

5、，其信用等級(jí)遷移矩陣和回收率不具有實(shí)際的意義。因此，本文采用了國(guó)際上使用最廣泛的credit metrics組合模型，使用了中國(guó)誠(chéng)信信用管理有限公司和國(guó)泰君安的有關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)管理進(jìn)行了實(shí)證研究。二、credit metrics組合模型簡(jiǎn)介credit metrics模型是由j.p摩根公司在1997年提出的，它估計(jì)一定期限內(nèi)，債務(wù)及其它信用類產(chǎn)品構(gòu)成的組合價(jià)值變化的遠(yuǎn)期分布。該模型是基于這樣的假設(shè)：即某一特定時(shí)間內(nèi)貸款組合價(jià)值的分布與將來(lái)債務(wù)人的信用等級(jí)變化相關(guān)，而債務(wù)人的信用等級(jí)在未來(lái)可能上升、下降，也可能維持不變。同時(shí)在該模型中，信用等級(jí)的變動(dòng)過(guò)程被定義為穩(wěn)定的馬爾科夫過(guò)

6、程，即貸款本期信用等級(jí)變動(dòng)與以前信用等級(jí)變動(dòng)情況無(wú)關(guān)。（一） 、credit metrics組合模型的基本框架圖表1：credit metrics圖解風(fēng)險(xiǎn)暴露金額 源自于信用風(fēng)險(xiǎn)的var 相關(guān)性使用者的信用資產(chǎn)組合 信用等級(jí) 信用資產(chǎn)求償?shù)燃?jí) 信用加息差 信用等級(jí)股權(quán)序列 市場(chǎng)波動(dòng)狀況 信用等級(jí)轉(zhuǎn)換概率 違約收回率 貸款重估現(xiàn)值 模型 暴露分布狀況 個(gè)體信用資產(chǎn)由于信用質(zhì)量變化引發(fā)其價(jià)值波動(dòng)的標(biāo)準(zhǔn)差 聯(lián)合信用等級(jí) 源自于信用資產(chǎn)組合的var資料來(lái)源：j.p .morgan credit metrics technical document，april 1995（二）資產(chǎn)組合的var計(jì)算步驟1、

7、單個(gè)資產(chǎn)var的計(jì)算credit metrics組合模型中，按以下步驟計(jì)算單個(gè)資產(chǎn)var：第一，確定信用等級(jí)評(píng)價(jià)系統(tǒng)，可以在給定某一公司的信用質(zhì)量及給定的某一時(shí)間水平下，確定公司信用質(zhì)量從某一信用等級(jí)向另一信用等級(jí)轉(zhuǎn)移的概率。第二，確定度量信用風(fēng)險(xiǎn)的期限，通常情況下為一年；第三，確定每一信用等級(jí)的公司在給定的時(shí)間水平下的遠(yuǎn)期折現(xiàn)曲線，進(jìn)而確定違約情況下貸款的價(jià)值，及確定相應(yīng)的“回收率”；第四，計(jì)算由信用等級(jí)遷移所引起的組合價(jià)值的遠(yuǎn)期分布。一筆5年期的固定貸款利率，利率為6%，貸款總額為100，目前信用等級(jí)為bbb級(jí)。則該筆貸款的市值為：其中：表示零息債券的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率；表示信用價(jià)差。同時(shí)一年期的

8、信用等級(jí)的遷移概率矩陣為：圖表2：穆迪公司的一年期的信用等級(jí)的遷移概率矩陣年初信用級(jí)別年末的等級(jí)遷移概率aaaaaabbbbbbccc違約aaa98.018.330.680.060.12000aa0.796.567.790.640.060.140.020a0.092.2791.055.520.740.260.010.06bbb0.020.335.9586.935.38bb0.030.140.677.7380.538.841.001.06b036.4883.464.075.2ccc0.2811.2464.8619.79資料來(lái)源

9、：credit metrics技術(shù)文檔，jp. .morgan，1997假設(shè)債務(wù)人在第一年末，信用等級(jí)由bbb升至a級(jí)，則對(duì)于發(fā)放貸款的金融機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)，這筆貸款在第一年結(jié)束時(shí)的市值是：遷移到其它信用等級(jí)的情形，可以以此類推。就可以計(jì)算出該筆貸款的均值以及標(biāo)準(zhǔn)差，如下表：圖表3：不同信用等級(jí)的貸款標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算年末等級(jí)遷移概率貸款市值加權(quán)平均偏差方差aaa0.02109.370.022.280.001aa0.33109.190.362.10.0146a5.95108.666.471.570.1474bbb86.93107.5593.490.460.1853bb5.3102.025.415.071.35

10、92b1.1790.9446ccc0.1283.640.123.450.6598違約0.1851.130.0955.965.6398均值=107.09方差標(biāo)準(zhǔn)差=8.9477，標(biāo)準(zhǔn)差=2.99這樣，就可以計(jì)算該筆貸款的var值。假設(shè)其市值服從正態(tài)分布，則根據(jù)正態(tài)分布的性質(zhì)，1%置信水平下的var為2.33×=6.97；假設(shè)市值為實(shí)際分布，則可使用線性差值的方法來(lái)計(jì)算1%置信水平下的var，1.47%概率的市值為98.10元，0.3%概率的市值為83.64，利用線性插值，可以計(jì)算1%概率下的市值為92.29元，則1%置信水平下的實(shí)際var為107.90-92.2

11、9=14.80。2、資產(chǎn)組合var的計(jì)算在credit metrics正態(tài)分布模型下，我們可以用一個(gè)兩貸款組合信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法作為其參照物，從而推廣到n項(xiàng)貸款組合情形下的計(jì)量方法上。為了計(jì)算出兩筆貸款組合的var，我們首先需要測(cè)算出兩貸款的聯(lián)合信用等級(jí)轉(zhuǎn)換概率。在這里我們假設(shè)這兩筆貸款為：一項(xiàng)bbb級(jí)貸款，面值為100，另外一項(xiàng)貸款為a級(jí)貸款，面值為100。兩項(xiàng)貸款在一年期的每一個(gè)可能的聯(lián)合信用等級(jí)轉(zhuǎn)換概率下的貸款價(jià)值量的計(jì)算如下： 2.1、兩貸款聯(lián)合信用等級(jí)轉(zhuǎn)換概率矩陣下圖是bbb級(jí)貸款和a級(jí)貸款在相關(guān)系數(shù)為0.3的情況下其聯(lián)合信用等級(jí)轉(zhuǎn)換概率狀況：圖表4：兩貸款聯(lián)合信用等級(jí)轉(zhuǎn)換概率矩陣借款

12、1（信用等級(jí)bbb）借款人2（信用等級(jí)a）aaaaaabbbbbbccc違約0.090.2791.055.520.740.260.010.06aaa0.020.000.000.020.000.000.000.000.00aa0.330.000.040.290.000.000.000.000.00a5.950.020.355.440.080.010.000.000.00bbb86.930.071.8179.694.550.570.190.040.04bb5.30.000.024.470.640.110.040.000.01b1.170.000.000.920.180.040.020.000.00

13、ccc0.120.000.000.090.020.000.000.000.00違約0.180.000.000.130.040.010.000.000.002.2、兩貸款組合的聯(lián)合貸款價(jià)值量的波動(dòng)計(jì)算出了兩貸款組合的64個(gè)聯(lián)合信用等級(jí)轉(zhuǎn)換概率外，我們還需要計(jì)算出兩貸款組合情形下的64個(gè)聯(lián)合貸款價(jià)值量，這樣才能算出該組合在一定置信水平下的最大價(jià)值量。計(jì)算過(guò)程跟前面單個(gè)資產(chǎn)的價(jià)值計(jì)算一樣，然后利用64個(gè)價(jià)值量計(jì)算出該貸款組合的均值、方差及標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)：兩貸款組合均值=兩貸款組合的方差=11.22對(duì)方差開平方得標(biāo)準(zhǔn)差=3.35。這樣便能計(jì)算該組合在正態(tài)分布條件下，以及99%的置信水平情形下的1%var為：

14、2.33×3.35=7.812.3、多項(xiàng)貸款組合var的計(jì)量方法對(duì)于計(jì)量?jī)蓚€(gè)以上較大貸款數(shù)量的n項(xiàng)貸款組合而言。方法之一就是將貸款組合的聯(lián)合信用等級(jí)轉(zhuǎn)換概率矩陣以及相關(guān)的貸款組合貸款價(jià)值量矩陣不斷地進(jìn)行擴(kuò)大，從而最終求出n項(xiàng)貸款組合的均值和標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)。但是，這種方法有最大的問(wèn)題，就是隨著組合貸款的數(shù)量增加，計(jì)算該組合信用的難度就會(huì)越來(lái)越大。第二種方法就是通過(guò)求解資產(chǎn)組合方差的標(biāo)準(zhǔn)方式并作適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，來(lái)最終估計(jì)算出n項(xiàng)貸款組合的方差和標(biāo)準(zhǔn)差。我們懂得：n項(xiàng)貸款組合風(fēng)險(xiǎn)取決于該組合內(nèi)每對(duì)貸款組合的風(fēng)險(xiǎn)以及組合內(nèi)單項(xiàng)貸款的風(fēng)險(xiǎn)大小。為了估算出n項(xiàng)貸款組合的風(fēng)險(xiǎn)大小，我們只需要計(jì)算出包含兩組資

15、產(chǎn)組合的亞組合風(fēng)險(xiǎn)就可以實(shí)現(xiàn)這樣的目的。對(duì)公式的具體的調(diào)整和變動(dòng)入下：n項(xiàng)資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)測(cè)定的標(biāo)準(zhǔn)公式：將協(xié)方差項(xiàng)與成隊(duì)資產(chǎn)的方差聯(lián)系在一起就有：所以，最后將替換掉，我們便可以導(dǎo)出包含兩資產(chǎn)亞組合的標(biāo)準(zhǔn)差的一般資產(chǎn)組合標(biāo)準(zhǔn)差求解表達(dá)式：四、實(shí)證分析1、商業(yè)銀行的信用等級(jí)遷移矩陣我們利用中國(guó)誠(chéng)信信用管理有限公司提供的數(shù)據(jù)，計(jì)算出一年期信用等級(jí)遷移概率距矩陣為： 初始等級(jí)年末等級(jí)變化情況（%）aaaaaabbbbbbccccccaaa86.3527.279.090.000.009.090.000.000.00aa5.0076.611.701.673.331.670.000.000.00a0.007.

16、9461.9027.780.791.590.000.000.00bbb0.002.6318.4264.919.654.390.000.000.00bb0.000.005.4118.3756.0018.371.850.000.00b0.000.000.009.0918.1850.0018.180.004.55ccc0.000.000.000.000.0025.0050.0025.000.00cc0.000.000.000.000.002.721.647.328.4c0.000.000.000.000.0057.82、不同等級(jí)的貸款回收率根據(jù)中誠(chéng)信公司的貸款企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)，我們

17、計(jì)算不同信用等級(jí)貸款的回收率。具體而言，根據(jù)實(shí)際貸款數(shù)據(jù)，計(jì)算不同信用等級(jí)在債務(wù)人違約情況下的回收率，然后通過(guò)加權(quán)平均計(jì)算各信用等級(jí)的貸款回收率。等級(jí)aaaaaabbbbbbcccccc回收率100100908274503226193、貸款組合的聯(lián)合信用等級(jí)遷移矩陣在本文中，由于我們?nèi)鄙賹?duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的設(shè)備，因此我們僅僅選取了20家來(lái)自房地產(chǎn)、電子、運(yùn)輸與物流3個(gè)行業(yè)不同信用等級(jí)的貸款樣本，利用國(guó)泰君安大智慧5軟件的板塊指數(shù)的相對(duì)收益率來(lái)計(jì)算各種不同行業(yè)的相關(guān)系數(shù)，得出地產(chǎn)與電子行業(yè)的相關(guān)系數(shù)為0.23，電子與運(yùn)輸物流行業(yè)的相關(guān)系數(shù)為0.17，地產(chǎn)與運(yùn)輸物流的相關(guān)系數(shù)為0.26；因?yàn)槲覀儧](méi)

18、有同行業(yè)貸款企業(yè)的相關(guān)系數(shù)沒(méi)有詳細(xì)資料，所以我們根據(jù)j.p. morgan公司的部分組合概率矩陣，對(duì)同行業(yè)企業(yè)的相關(guān)系數(shù)取。4、20項(xiàng)貸款一共價(jià)值為24789.54萬(wàn)元，其中房地產(chǎn)貸款四筆，價(jià)值為11625.17萬(wàn)元；電子信息行業(yè)貸款三筆，價(jià)值為8473.25萬(wàn)元，運(yùn)輸與物流行業(yè)貸款三筆，價(jià)值為4691.12萬(wàn)元。我們?cè)趘ar的計(jì)算過(guò)程，用相同貸款年齡的同期國(guó)債交易利率來(lái)表示，對(duì)于我們使用同期限結(jié)構(gòu)的公司債券和同期國(guó)債的利率差額來(lái)表示。5、對(duì)組合的var的計(jì)算，我們采用文中第二種計(jì)量方法：=851.14萬(wàn)元假設(shè)總的貸款資產(chǎn)符合正態(tài)分布條件，在計(jì)算總的var的同時(shí)，我們也分別得出了各個(gè)行業(yè)自己的

19、var。我們發(fā)現(xiàn)總的貸款組合的var要小于三個(gè)行業(yè)的var之和，這與投資多元化有利于分散風(fēng)險(xiǎn)是相吻合的。99%的置信水平1983.16677.89943.13389.6595%的置信水平1404.38480.05667.88275.93五、模型存在的不足之處和根據(jù)模型得出的結(jié)論（一）模型存在的不足之處我們?cè)谟?jì)算信用等級(jí)遷移的過(guò)程中，遵循了穩(wěn)定的馬爾可夫過(guò)程，所謂穩(wěn)定的馬爾可夫過(guò)程是指一筆貸款或債券目前的信用等級(jí)轉(zhuǎn)換至其他信用等級(jí)的概率與他們過(guò)去的此種概率沒(méi)有任何的相關(guān)性，這與現(xiàn)實(shí)情況是不相吻合的。由于當(dāng)前我國(guó)正處在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)軌時(shí)期，各種政策、法規(guī)正在不斷的變化和完善，企業(yè)的信用等級(jí)遷移的穩(wěn)定性必將

20、受到影響。同時(shí)在模型中我們假設(shè)貸款組合的價(jià)值符合正態(tài)分布，而實(shí)際上貸款價(jià)值的分布是非正態(tài)分布，往往伴隨著胖尾的出現(xiàn)。（二）結(jié)論1、從實(shí)證分析中我們可以發(fā)現(xiàn)，多元化、分散化的貸款資產(chǎn)配置能夠降低總體的風(fēng)險(xiǎn)水平，所以商業(yè)銀行在貸款過(guò)程中要注意資產(chǎn)在不同行業(yè)和不同地區(qū)的配置。要建立信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，加強(qiáng)行業(yè)和地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)分析，防止信用風(fēng)險(xiǎn)過(guò)度集中。2、我們?cè)诮⑿庞玫燃?jí)遷移概率矩陣時(shí)，發(fā)現(xiàn)我們的結(jié)果與穆迪公司的信用等級(jí)遷移矩陣有很大不同，這主要是因?yàn)槲覀兊臄?shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)采集時(shí)間比較段，數(shù)據(jù)的行業(yè)和地域覆蓋不全面，數(shù)據(jù)不具有連續(xù)性造成的。而且我們發(fā)現(xiàn)發(fā)達(dá)國(guó)家的違約率、回收率、信用等級(jí)遷移矩陣的發(fā)布，一般都是

21、由權(quán)威的評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)發(fā)布的，因此各個(gè)商業(yè)銀行應(yīng)該和各信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)聯(lián)合起來(lái)，資源共享，聯(lián)合開發(fā)，盡快建立覆蓋了所有行業(yè)、所有地域的數(shù)據(jù)庫(kù)。3、因?yàn)槟壳拔覈?guó)商業(yè)銀行內(nèi)部評(píng)級(jí)方法比較簡(jiǎn)單、落后，與目前國(guó)際大型商業(yè)銀行的先進(jìn)評(píng)級(jí)方法相比有很大差距。同時(shí)我國(guó)當(dāng)前正處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)軌時(shí)期，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和法律制度都在發(fā)生巨大變化，歷史數(shù)據(jù)的可比性不強(qiáng)，建立復(fù)雜的定量模型困難很大。所以應(yīng)借鑒國(guó)際上比較成熟的評(píng)級(jí)模型，在建立基本的定量化的內(nèi)部評(píng)級(jí)模型的同時(shí)，一定要結(jié)合企業(yè)的行業(yè)地位、管理水平等定性指標(biāo)，制定出有效的內(nèi)部評(píng)級(jí)方法。 參考文獻(xiàn)1 戴國(guó)強(qiáng)等，var方法對(duì)我國(guó)金融風(fēng)險(xiǎn)管理的借鑒及作用j.金融研究,2000,(7).2

22、 鄒新月，var方法在銀行貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用j，統(tǒng)計(jì)研究，2005,（6）3 閻慶民，我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)var的實(shí)證分析j，金融研究，2004,（10）4 philippe jorion，風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值var，中信出版社，20055 altman等，演進(jìn)著的信用風(fēng)險(xiǎn)管理，機(jī)械工業(yè)出版社，20016 j.p.morgan，creditmetrics technology documentr http：pp.19977 moodys investor services (1997),rating migration and credit quality correlation, 1920-1996,

23、 global credit research, july 薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈

24、罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿

25、肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕

26、芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄

27、羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅

28、腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿

29、艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀

30、羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻

31、膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅

32、羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆

33、羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿

34、膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁

35、羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞

36、肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅

37、膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇

38、襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀

39、肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁

40、膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃

41、袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆

42、肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇

43、膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈

44、羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂

45、肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃

46、膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇

47、羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁袀羇蒂蚇螆羆膂葿螞肅芄蚅羀肅莇蒈袆肄葿蚃袂肅艿蒆螈

48、肂莁螁蚄肁蒃薄羃肀膃螀衿肀芅薂螅腿莈螈蟻膈蒀薁罿膇膀莄羅膆莂蕿袁膅蒄蒂螇膄膄蚇蚃膄芆蒀羂膃莈蚆袈節(jié)蒁蒈螄芁膀蚄蝕芀芃蕆聿艿蒅螞羅羋薇薅袁羋芇螁螇襖荿薃蚃袃蒂蝿羈羂膁薂袇羈芄螇螃羈莆薀蠆羀薈莃肈罿羋蚈羄羈莀蒁螞蝿芄葿薈螈羄芁蒄螈肆蕆螂螇腿芀蚈袆芁蒅薄裊羈羋蒀襖膃蒃蒆袃芅莆螅袂羅薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀蒃袀節(jié)莃螁罿羂膆蚇羈肄莁薃羇芆膄蕿羆羆葿蒅羆肈節(jié)螄羅膀蒈蝕羄芃芁薆羃羂蒆蒂肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿蚆膁蒞蒅蚅芄薁螃蚄羃莄蠆蚄肆蕿薅螃膈莂蒁螂芀膅螀螁羀莀螆螀膂芃螞蝿芄葿薈螈羄芁蒄螈肆蕆螂螇腿芀蚈袆芁蒅薄裊羈羋蒀襖膃蒃蒆袃芅莆螅袂羅薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀蒃袀節(jié)莃螁罿羂膆蚇羈肄莁薃羇芆膄蕿羆羆葿蒅羆肈節(jié)螄

49、羅膀蒈蝕羄芃芁薆羃羂蒆蒂肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿蚆膁蒞蒅蚅芄薁螃蚄羃莄蠆蚄肆蕿薅螃膈莂蒁螂芀膅螀螁羀莀螆螀膂芃螞蝿芄葿薈螈羄芁蒄螈肆蕆螂螇腿芀蚈袆芁蒅薄裊羈羋蒀襖膃蒃蒆袃芅莆螅袂羅薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀蒃袀節(jié)莃螁罿羂膆蚇羈肄莁薃羇芆膄蕿羆羆葿蒅羆肈節(jié)螄羅膀蒈蝕羄芃芁薆羃羂蒆蒂肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿蚆膁蒞蒅蚅芄薁螃蚄羃莄蠆蚄肆蕿薅螃膈莂蒁螂芀膅螀螁羀莀螆螀膂芃螞蝿芄葿薈螈羄芁蒄螈肆蕆螂螇腿芀蚈袆芁蒅薄裊羈羋蒀襖膃蒃蒆袃芅莆螅袂羅薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀蒃袀節(jié)莃螁罿羂膆蚇羈肄莁薃羇芆膄蕿羆羆葿蒅羆肈節(jié)螄羅膀蒈蝕羄芃芁薆羃羂蒆蒂肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿蚆膁蒞蒅蚅芄薁螃蚄羃莄蠆蚄肆蕿薅

50、螃膈莂蒁螂芀膅螀螁羀莀螆螀膂芃螞蝿芄葿薈螈羄芁蒄螈肆蕆螂螇腿芀蚈袆芁蒅薄裊羈羋蒀襖膃蒃蒆袃芅莆螅袂羅薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀蒃袀節(jié)莃螁罿羂膆蚇羈肄莁薃羇芆膄蕿羆羆葿蒅羆肈節(jié)螄羅膀蒈蝕羄芃芁薆羃羂蒆蒂肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿蚆膁蒞蒅蚅芄薁螃蚄羃莄蠆蚄肆蕿薅螃膈莂蒁螂芀膅螀螁羀莀螆螀膂芃螞蝿芄葿薈螈羄芁蒄螈肆蕆螂螇腿芀蚈袆芁蒅薄裊羈羋蒀襖膃蒃蒆袃芅莆螅袂羅薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀蒃袀節(jié)莃螁罿羂膆蚇羈肄莁薃羇芆膄蕿羆羆葿蒅羆肈節(jié)螄羅膀蒈蝕羄芃芁薆羃羂蒆蒂肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿蚆膁蒞蒅蚅芄薁螃蚄羃莄蠆蚄肆蕿薅螃膈莂蒁螂芀膅螀螁羀莀螆螀膂芃螞蝿芄葿薈螈羄芁蒄螈肆蕆螂螇腿芀蚈袆芁蒅薄裊羈羋蒀襖膃蒃蒆

51、袃芅莆螅袂羅薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀蒃袀節(jié)莃螁罿羂膆蚇羈肄莁薃羇芆膄蕿羆羆葿蒅羆肈節(jié)螄羅膀蒈蝕羄芃芁薆羃羂蒆蒂肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿蚆膁蒞蒅蚅芄薁螃蚄羃莄蠆蚄肆蕿薅螃膈莂蒁螂芀膅螀螁羀莀螆螀膂芃螞蝿芄葿薈螈羄芁蒄螈肆蕆螂螇腿芀蚈袆芁蒅薄裊羈羋蒀襖膃蒃蒆袃芅莆螅袂羅薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀蒃袀節(jié)莃螁罿羂膆蚇羈肄莁薃羇芆膄蕿羆羆葿蒅羆肈節(jié)螄羅膀蒈蝕羄芃芁薆羃羂蒆蒂肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿蚆膁蒞蒅蚅芄薁螃蚄羃莄蠆蚄肆蕿薅螃膈莂蒁螂芀膅螀螁羀莀螆螀膂芃螞蝿芄葿薈螈羄芁蒄螈肆蕆螂螇腿芀蚈袆芁蒅薄裊羈羋蒀襖膃蒃蒆袃芅莆螅袂羅薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀蒃袀節(jié)莃螁罿羂膆蚇羈肄莁薃羇芆膄蕿羆羆葿蒅羆肈節(jié)螄羅膀蒈蝕

52、羄芃芁薆羃羂蒆蒂肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿蚆膁蒞蒅蚅芄薁螃蚄羃莄蠆蚄肆蕿薅螃膈莂蒁螂芀膅螀螁羀莀螆螀膂芃螞蝿芄葿薈螈羄芁蒄螈肆蕆螂螇腿芀蚈袆芁蒅薄裊羈羋蒀襖膃蒃蒆袃芅莆螅袂羅薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀蒃袀節(jié)莃螁罿羂膆蚇羈肄莁薃羇芆膄蕿羆羆葿蒅羆肈節(jié)螄羅膀蒈蝕羄芃芁薆羃羂蒆蒂肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿蚆膁蒞蒅蚅芄薁螃蚄羃莄蠆蚄肆蕿薅螃膈莂蒁螂芀膅螀螁羀莀螆螀膂芃螞蝿芄葿薈螈羄芁蒄螈肆蕆螂螇腿芀蚈袆芁蒅薄裊羈羋蒀襖膃蒃蒆袃芅莆螅袂羅薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀蒃袀節(jié)莃螁罿羂膆蚇羈肄莁薃羇芆膄蕿羆羆葿蒅羆肈節(jié)螄羅膀蒈蝕羄芃芁薆羃羂蒆蒂肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿蚆膁蒞蒅蚅芄薁螃蚄羃莄蠆蚄肆蕿薅螃膈莂蒁

53、螂芀膅螀螁羀莀螆螀膂芃螞蝿芄葿薈螈羄芁蒄螈肆蕆螂螇腿芀蚈袆芁蒅薄裊羈羋蒀襖膃蒃蒆袃芅莆螅袂羅薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀蒃袀節(jié)莃螁罿羂膆蚇羈肄莁薃羇芆膄蕿羆羆葿蒅羆肈節(jié)螄羅膀蒈蝕羄芃芁薆羃羂蒆蒂肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿蚆膁蒞蒅蚅芄薁螃蚄羃莄蠆蚄肆蕿薅螃膈莂蒁螂芀膅螀螁羀莀螆螀膂芃螞蝿芄葿薈螈羄芁蒄螈肆蕆螂螇腿芀蚈袆芁蒅薄裊羈羋蒀襖膃蒃蒆袃芅莆螅袂羅薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀蒃袀節(jié)莃螁罿羂膆蚇羈肄莁薃羇芆膄蕿羆羆葿蒅羆肈節(jié)螄羅膀蒈蝕羄芃芁薆羃羂蒆蒂肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿蚆膁蒞蒅蚅芄薁螃蚄羃莄蠆蚄肆蕿薅螃膈莂蒁螂芀膅螀螁羀莀螆螀膂芃螞蝿芄葿薈螈羄芁蒄螈肆蕆螂螇腿芀蚈袆芁蒅薄裊羈羋蒀襖膃蒃蒆袃芅莆螅

54、袂羅薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀蒃袀節(jié)莃螁罿羂膆蚇羈肄莁薃羇芆膄蕿羆羆葿蒅羆肈節(jié)螄羅膀蒈蝕羄芃芁薆羃羂蒆蒂肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿蚆膁蒞蒅蚅芄薁螃蚄羃莄蠆蚄肆蕿薅螃膈莂蒁螂芀膅螀螁羀莀螆螀膂芃螞蝿芄葿薈螈羄芁蒄螈肆蕆螂螇腿芀蚈袆芁蒅薄裊羈羋蒀襖膃蒃蒆袃芅莆螅袂羅薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀蒃袀節(jié)莃螁罿羂膆蚇羈肄莁薃羇芆膄蕿羆羆葿蒅羆肈節(jié)螄羅膀蒈蝕羄芃芁薆羃羂蒆蒂肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿蚆膁蒞蒅蚅芄薁螃蚄羃莄蠆蚄肆蕿薅螃膈莂蒁螂芀膅螀螁羀莀螆螀膂芃螞蝿芄葿薈螈羄芁蒄螈肆蕆螂螇腿芀蚈袆芁蒅薄裊羈羋蒀襖膃蒃蒆袃芅莆螅袂羅薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀蒃袀節(jié)莃螁罿羂膆蚇羈肄莁薃羇芆膄蕿羆羆葿蒅羆肈節(jié)螄羅膀蒈蝕羄芃芁薆

55、羃羂蒆蒂肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿蚆膁蒞蒅蚅芄薁螃蚄羃莄蠆蚄肆蕿薅螃膈莂蒁螂芀膅螀螁羀莀螆螀膂芃螞蝿芄葿薈螈羄芁蒄螈肆蕆螂螇腿芀蚈袆芁蒅薄裊羈羋蒀襖膃蒃蒆袃芅莆螅袂羅薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀蒃袀節(jié)莃螁罿羂膆蚇羈肄莁薃羇芆膄蕿羆羆葿蒅羆肈節(jié)螄羅膀蒈蝕羄芃芁薆羃羂蒆蒂肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿蚆膁蒞蒅蚅芄薁螃蚄羃莄蠆蚄肆蕿薅螃膈莂蒁螂芀膅螀螁羀莀螆螀膂芃螞蝿芄葿薈螈羄芁蒄螈肆蕆螂螇腿芀蚈袆芁蒅薄裊羈羋蒀襖膃蒃蒆袃芅莆螅袂羅薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀蒃袀節(jié)莃螁罿羂膆蚇羈肄莁薃羇芆膄蕿羆羆葿蒅羆肈節(jié)螄羅膀蒈蝕羄芃芁薆羃羂蒆蒂肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿蚆膁蒞蒅蚅芄薁螃蚄羃莄蠆蚄肆蕿薅螃膈莂蒁螂芀膅螀

56、螁羀莀螆螀膂芃螞蝿芄葿薈螈羄芁蒄螈肆蕆螂螇腿芀蚈袆芁蒅薄裊羈羋蒀襖膃蒃蒆袃芅莆螅袂羅薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀蒃袀節(jié)莃螁罿羂膆蚇羈肄莁薃羇芆膄蕿羆羆葿蒅羆肈節(jié)螄羅膀蒈蝕羄芃芁薆羃羂蒆蒂肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿蚆膁蒞蒅蚅芄薁螃蚄羃莄蠆蚄肆蕿薅螃膈莂蒁螂芀膅螀螁羀莀螆螀膂芃螞蝿芄葿薈螈羄芁蒄螈肆蕆螂螇腿芀蚈袆芁蒅薄裊羈羋蒀襖膃蒃蒆袃芅莆螅袂羅薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀蒃袀節(jié)莃螁罿羂膆蚇羈肄莁薃羇芆膄蕿羆羆葿蒅羆肈節(jié)螄羅膀蒈蝕羄芃芁薆羃羂蒆蒂肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿蚆膁蒞蒅蚅芄薁螃蚄羃莄蠆蚄肆蕿薅螃膈莂蒁螂芀膅螀螁羀莀螆螀膂芃螞蝿芄葿薈螈羄芁蒄螈肆蕆螂螇腿芀蚈袆芁蒅薄裊羈羋蒀襖膃蒃蒆袃芅莆螅袂羅薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀蒃袀節(jié)莃螁罿羂膆蚇羈肄莁薃羇芆膄蕿羆羆葿蒅羆肈節(jié)螄羅膀蒈蝕羄芃芁薆羃羂蒆蒂肂肅艿螁肁膇蒄蚇肀荿芇蚃肀聿薃蕿蚆膁蒞蒅蚅芄薁螃蚄羃莄蠆蚄肆蕿薅螃膈莂蒁螂芀膅螀螁羀莀螆螀膂芃螞蝿芄葿薈螈羄芁蒄螈肆蕆螂螇腿芀蚈袆芁蒅薄裊羈羋蒀襖膃蒃蒆袃芅莆螅袂羅薂蟻袂肇蒞薇袁膀薀蒃袀節(jié)莃螁罿羂膆蚇羈肄莁薃羇芆膄蕿