第３４ 卷第５ 期
２００７ 年９ 月
四川师范大学学报（社会科学版）
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｉｃｈｕａｎ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ （Ｓｏｃｉａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ Ｅｄｉｔｉｏｎ）
Ｖｏｌ．３４，Ｎｏ．５
Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ，２００７
商业银行构建信贷风险预警
指标体系的探讨
宋ꢀ 荣ꢀ 威
（
西南财经大学金融学院，成都６１００７４）
ꢀ
ꢀ 摘要：信贷风险预警是银行管理信贷风险的重要手段之一，加强对信贷风险预警技术研究有重要的现实意义。
本文在现有研究基础上，运用ＡＨＰ 法进一步完善信贷风险预警分类指标体系，计算出预警指标体系各因素权重以
及综合预警指数，从而得到信贷风险等级及预警状态，为银行进行有效信贷风险管理提供更为科学的决策支持。
关键词：信贷风险；预警指标；层次分析法
中图分类号：Ｆ８３２ꢁ ３３ꢀ 文献标志码：Ａꢀ 文章编号：１０００⁃５３１５（２００７）０５⁃００３７⁃０６
ꢀ
ꢀ
建立一套运作良好的信贷风险预警机制，在一定时效性范围内及时从引发信贷风险的内外部环境中获
取信息并根据相关信息不间断地对其进行动态监控，提早发现和判别风险来源、范围、程度和走势，为管理层
赢得一定的主动权，降低不良贷款发生率，减少损失，是银行有效管理信贷风险的重要手段之一。 长期以来，
受客观经济金融环境的约束，我国商业银行信贷风险预警的理论研究还不够深入。 在具体实务工作中，大多
商业银行往往只注重完善贷前的调查处理机制，而对贷后企业和银行自身生产经营中产生的风险不能进行
及时有效的信息预警提示，使得管理层因信息支持不及时或不充分，无法针对信贷风险提供有效的决策支
持，一旦信贷风险集中爆发，必将造成银行信贷资产的损失。 因此，建立一套符合我国国情、可操作性较强的
客户信贷风险预警体系有着十分重要的现实意义。 本文试图在现有研究的基础上，运用科学的定量模型和
定性分析相结合的方法，继续深化这方面的研究。
一ꢀ 信贷风险预警指标体系中的指标的选定
风险预警指标是预警系统有效运作的前提与基础。 为了建立一套高效、灵敏的信贷风险预警指标体系，
设计指标时应遵循以下原则：一是指标的可用性，所选指标可以用来估计风险发生的可能性；二是指标的显
著性，预警指标在平静期和危机期的表现呈现显著差异，指标数值的细微变化能直接反映出汇率风险的变化
情况；三是指标可数量化，即要求预警指标可以从广泛的经济数据中获得，每一项指标都可以进行比较精确
［
１］
的用数值表示。 遵循以上指标选取原则，结合巴塞尔协议和我国银行信贷风险管理的实际情况，借鉴国
内外银行现行风险预警机制和信贷资产质量管理体系的实际经验，本文从借款企业、信贷项目、银行内控等
角度，从财务和非财务两个方面，分为定性指标和定量指标，建立起如图１ 所示信贷风险预警指标体系。
１
ꢁ 财务类指标。 该类指标主要通过对借款企业和借款项目的财务状况的考察，评估借款企业的偿债能
力。 主要包括：（１）借款企业偿债能力指标，一般用流动比率、速动比率、资产负债率、已获利息倍数衡量，这
些指标值越高，说明企业的债务偿还能力越强，银行面临的信贷风险越小。 （２）借款企业营运能力指标，一
收稿日期：２００７⁃０６⁃２４
作者简介：宋荣威（１９６５—），男，四川成都人，博士研究生，高级经济师。
３
７
ꢀ
ꢀ
四川师范大学学报（社会科学版）
般用总资产周转率、应收账款周转率、存货周转率衡量。 这些指标的值越高，说明这个企业在生产经营管理
过程中资金周转的能力越强，贷款违约风险相应也就越小。 （３）借款企业赢利能力指标，一般用销售利润
率、总资产报酬率、权益净利率、盈余现金保障倍数衡量，这些指标数值越高，说明企业的赢利能力越高，能够
按期偿还贷款的可能性也就越大。 （４）信贷项目获利指标。 本文从微观层次，用项目内部收益率、项目还贷
能力指数、项目赢利指数（ＰＩ）、项目投资回收期等四个指标衡量贷款所投放项目的风险状况，以便更进一步
判别信贷风险变化趋势。 其中内部收益率是指使项目期内所有现金流出与流入的现值总和相等的收益率；
还贷能力比率指项目投产后预期的每年利润与每年需要还本付息额的比率；项目赢利指数（ＰＩ）是初始投资
以后所有预期未来现金流现值的总和与初始投资的比值；投资回收期比率指投资回收期与贷款回收期的比
率，是对项目存续期间贷款回收进度的考察。
流动比率Ｒ１１１
借款企业偿债能力指标
速动比率Ｒ１１２
→ 资产负债率Ｒ１１３
已获利息倍数Ｒ１１４
—
—
—
—
—
Ｒ１１
总资产周转率Ｒ１２１
→ 应收帐款周转率Ｒ１２２
存货周转率Ｒ１２３
借款企业营动能力指标
Ｒ１２
→
财务指标Ｒ
１
—
销售利滋率Ｒ１３１
总资产报酬率Ｒ１３２
→ 权益净利率Ｒ１３３
盈余现金保障倍数Ｒ１３４
借款企业赢利能力指标
Ｒ１３
信
贷
项目内部收益率Ｒ１４１
项目还贷能力指数Ｒ１４２
→ 项目赢利指数Ｒ１４３
项目投资回收期Ｒ１４４
风
信贷项目获利指标
Ｒ１４
险
预
警—
指
标
管理和决策水平Ｒ２１１
体
系
信誉状况Ｒ２１２
借款企业发展能力指标
Ｒ
→ 市场竞争力Ｒ２１３
发展前景Ｒ２１４
Ｒ２１
宏观经济环境综合指标Ｒ２２１
→ 法律环境综合指标Ｒ２２２
金融市场环境综合指标Ｒ２２３
银行外部环境指标
Ｒ２２
→
非财务指标Ｒ
— —
２
环境控制能力Ｒ２３１
银行内部控制能力指标
风险评估与规避实施能力Ｒ２３２
→ 信息沟通交流能力Ｒ２３３
稽核审计的有效性Ｒ２３４
—
Ｒ２３
图１ꢁ 银行信贷风险分类预警指标体系框架
２
ꢁ 非财务类指标。 该类指标主要对影响借款企业还款能力的其他因素进行考察。 主要有：（１）借款企
业发展能力指标。 主要由企业经营管理水平、信誉状况、市场竞争力、发展前景等指标构成，其中企业经营管
理水平主要用于判定企业的真实情况，以便减少因采集的财务指标不全或企业提供虚假数据而造成的信息
失真；信誉状况主要考察企业的信用状况，企业信用状况的高低与信贷风险的高低有直接的关系；市场竞争
力和发展前景分别从当前和长远的视角，考察企业在所处行业中的地位及该行业的生命周期、发展态势
３
８
ꢀ
ꢀ
宋荣威ꢀ 商业银行构建信贷风险预警指标体系的探讨
［
２］
。 （２）银行外部环境指标。 外部因素也是信贷风险产生的一个重要成因，本指标体系通过选取宏观经
等
济环境综合指标、法律环境综合指标和金融市场环境综合指标来反映银行面临外部环境的变化情况。 其中
宏观经济环境综合指标包括总体经济形势、经济体制转轨、政治风险、行业或地区影响和不可抗力等方面；法
律环境综合指标主要是指国家对企业、所在行业及相关行业的经营活动的法律法规政策指标；金融市场环境
综合指标主要包括金融市场的发展状况、企业筹集资金的便捷程度等方面。 （３）银行内部控制能力。 内部
控制是指银行从制度安排上来控制风险，针对风险采取防范、控制方法和措施的总和。 根据巴塞尔协议关于
内部控制的文件精神，本指标体系用环境控制能力、风险评估与规避实施能力、信息沟通与交流能力、稽核审
计的有效性等四个指标反映银行的内控能力高低。
二ꢀ 信贷风险预警指标体系权重的确定
（
一）基于ＡＨＰ 法的预警指标权重确定原理
单个预警指标只是从某一方面反映了信贷风险的可能，不同指标反映的信贷风险可能的大小不一样。
因此还必须对各指标的重要性进行划分，赋予各指标合理的重要性权数。 为避免定性分析的主观性，根据国
内外现有的研究成果，本文采用德尔菲法和定量分析的层次分析法（Ｔｈｅ Ａｎａｌｙｔｉｃ Ｈｉｅｒａｒｃｈｙ Ｐｒｏｃｅｓｓ，简称
ＡＨＰ）相结合的方式来确定指标权重，确保指标体系各权重的确定不失客观性。 ＡＨＰ 法的主要思想是首先
将复杂问题条理化、层次化，根据需要解决的问题和所要达到的目标，将问题分解为不同的组成因素，并按照
各因素间的相互关系将其按不同层次聚集组合，形成一个多层次的结构模型，然后根据某些判断标准对每一
层中各元素的相对重要性赋予定量化的度量，并依据数学方法推算出各个元素的相对重要性权重，最后对结
［
３］
果进行研究、分析与调整
二）信贷风险预警指标权重的实现
ꢁ 指标体系递阶层次结构的构建。 根据ＡＰＨ 的基本思想和信贷风险预警的现实需要，将本指标体系
分为三个层次，即目标层（最高层Ｒ）、准则层（中间层Ｒ１ｉ－Ｒ２ｉ）和指标层（最低层Ｒ１ｉｊ－Ｒ２ｉｊ），如图１ 所示。
。
（
１
２
ꢁ 指标体系判断矩阵的构建。 要比较Ｎ 个指标ｂ１、ｂ２……ｂｎ 对某因素Ｆ 的影响大小，通常采取指标两两
［
４］２０－２１
对比的方法，用ａｉｊ 表示指标ｂｉ 和ｂｊ 对Ｆ的影响大小之比。 ＡＨＰ 利用萨迪标度
（即将标准值限定在１—９
范围内变动的比率标度，具体的标度评定标准见表２ 所示） 来确定ａｉｊ 的值。 为保证ａｉｊ 的科学合理性，本文采
用德尔菲法对ａｉｊ 赋值，即在银行系统、监管当局和高等院校选取１０ 名长期从事信贷风险管理的业务能手和
金融风险管理研究专家，设置问卷调查表，要求其给出指标体系两两指标之间对信贷风险影响的ａｉｊ 值，并依
据各专家学者的学识、资历和行业经验等给定其信任度系数，加权汇总便得到最终的ａｉｊ 值，最后可建立指标
体系中各个层次的判断矩阵。
表２ꢁ 萨迪标度表
标度ａｉｊ
含义
１
３
５
７
９
与相比，具有同等重要性
与相比，一个因素比另一个因素稍微重要
与相比，一个因素比另一个因素明显重要
与相比，一个因素比另一个因素强烈重要
与相比，一个因素比另一个因素极端重要
上述两个相邻判断的中间值
２
、４、６、８
倒数
ｂ 和ｂ
互为倒数，即ａｉｊ ＝ １／ ａｉｊ
ｉ ｊ
ꢀ
ꢀ 综合１０ 位专家给出的所有的ａｉｊ 值，将其排列成矩阵形式，即：Ａ ＝ （ａｉｊ）ｎ×ｎ，
３
９
ꢀ
ꢀ
四川师范大学学报（社会科学版）
éêａ１ ／ ａ１ ａ１ ／ ａ２Ｌ ａ１ ／ ａｎ ùú
êａ２ ／ ａ１ ａ２ ／ ａ２Ｌ ａ２ ／ ａｎ ú
Ａ ＝ （ａｉｊ）ｎ×ｎ ＝ ê
ê ……
ê
ú
ú
……
……
ú
ａ ／ ａ１ ａｎ ／ ａ２Ｌ ａｎ ／ ａｎ
ë
ｎ
û
ꢀ
ꢀ 其中：ａｉｊ ＞ ０，ａｉｊ ＝ １／ ａｉｊ，且ａｉｊ ＝ １，我们满足这种条件的矩阵称判断矩阵或对比矩阵。
ꢁ 指标体系权重的确定。 在已经确定了ｎ 个指标ａ１，ａ２，ａ３……ａｎ 和建立判断矩阵后，就需在此基础上
３
确定指标权重。 现有的指标权重的确定方法已有很多种，本文首先采用方根法求出判断矩阵的最大特征值，
然后再求出与之相应的特征向量的方法求出这ｎ 个指标在ａ１，ａ２，ａ３……ａｎ 的相对权重ｗ１，ｗ２，ｗ３…ｗｎ…。 具
体步骤如下：
（
１）计算判断矩阵每行所有元素的几何平均值
ｎ
ｎ
ꢂ
ｗ ＝ ｊⅡ＝ １ａｉｊ （ｊ ＝ １，２，３……ｎ）
ｉ
ꢀ
ꢀ （２）将每行所有元素的几何平均值做归一化处理，得到各指标在所在层次的权重：
ｎ
ꢂ
ꢂ
ｉ
ｗｉ ＝ ｗ ＝ ／ ꢃｗ ＝ ꢀ ꢀ （ｉ ＝ １，２，……ｎ）
ｉ
ｉ ＝ １
Ｔ
由此可得即： ｗ ＝ [Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３，Ｗ４ ]
（
３）计算判断矩阵最大特征值：
ｎ
（
ＡＷ）ｉ
１
λｍａｘ ＝ ꢃ
ｎ
ｉ ＝ １
ｗｉ
ꢀ
ꢀ 按照以上步骤，根据专家对各指标的赋值，可以计算得到各指标层的判断矩阵、各矩阵的特征向量值和
最大特征值λｍａｘ。 由于篇幅有限，这里仅给出目标层Ｒ１－Ｒ２、准则层Ｒ１－Ｒ１ｉ 和指标层Ｒ２１－Ｒ２１ｉ 的结果，如
表３、表４、表５ 所示：
表３ꢁ 目标层判断矩阵
Ｒ１
１
Ｒ２
２．１１
１
Ｗｉ
Ｒ１
Ｒ２
０．６８
０．３２
０．４７
表４ꢁ 准则层Ｒ１－Ｒ１ｉ 判断矩阵及其特征向量
Ｒ１１
１
Ｒ１２
４
Ｒ１３
３
Ｒ１４
２
Ｗｉ
（Ａｗ）
ｉ
Ｒ１１
Ｒ１２
Ｒ１３
Ｒ１４
ｎ
０．４６２
０．１４８
０．０９５
０．２９５
１．９２９
０．１４８
０．０９５
０．２９５
１／ ４
１／ ３
１／ ２
１
２
１／ ２
１／ ４
１
１／ ２
２
１
４
（
Ａｗ）ｉ
１
＝ １ çæ１ꢁ ９２９ ０ꢁ ６０１ ０ꢁ ３９７ １ꢁ ２０２÷ö ＝４ꢁ １２２
＋ ＋ ＋
４ è０ꢁ ４６２ ０ꢁ １４８ ０ꢁ ０９５ ０ꢁ ２９５ø
ꢀ
ꢀ 经计算：λｍａｘ ＝ ꢃ
ｎ
ｉ ＝ １
ｗｉ
表５ꢁ 指标层Ｒ２１－Ｒ２１ 判断矩阵及其特征向量
Ｒ２１１
１
Ｒ２１２
２
Ｒ２１３
Ｒ２１４
Ｗｉ
（Ａｗ）
ｉ
Ｒ２１１
Ｒ２１２
Ｒ２１３
２
２
１
４
３
１
０．４３８
０．２８９
０．１５５
１．７９２
１．１７２
０．６３６
１／ ２
１／ ２
１
１／ ２
４
０
ꢀ
ꢀ
宋荣威ꢀ 商业银行构建信贷风险预警指标体系的探讨
Ｒ２１４
１／ ４
１／ ３
１
１
０．１１８
０．４７９
ꢀ
ꢀ 经计算：λｍａｘ ＝４ꢁ ０７７
其他各层次指标的权重确定根据以上步骤确定，在计算过程中可以通过计量软件来完成。
ꢁ 判断矩阵的一致性检验。 只有当判断矩阵具有满意的一致性时，其结论才是基本合理的，否则需要
４
调整判断矩阵的标度赋值。 ＡＨＰ 主要通过采用随机一致性比率ＣＲ 来达到这一目的，检验公式为： ＣＲ ＝
λｍａｘ － ｎ
ｎ － １ ，ｎ 为判断矩阵的阶数，ＲＩ 为标值，又叫修正值自由度量指
ＣＩ／ ＲＩ 其中：ＣＩ 为一致性指标，且ＣＩ ＝
［
４］２０－２１
，见表６ 所示：
标
表６ꢁ 修正值自由度指标ＲＩ
维数
１
２
３
４
５
６
７
８
９
ＲＩ
０．００
０．００
０．５８
０．９０
１．１２
１．２４
１．３２
１．４１
１．４５
ꢀ
ꢀ
ＣＲ 值越大，表明一致性就越差，反之则越好，当λｍａｘ ＝ ｎ，ＣＲ ＝ ０ 为完全一致性，一般认为只要ＣＲ ≤０ꢁ １，
就认为判断矩阵是一致的，否则就要重新比较，直到检验通过为止。
在目标层判断矩阵中，由于该层只有两个因素，因此专家的判断不会出现矛盾的现象，不需要进行一致
性检验。 对有三个或三个以上指标建立的判断矩阵，相互矛盾的现象则很容易出现，因此必须进行检验。 下
面对所建立的判断矩阵进行一致性检验，对准则层判断矩阵Ｒ１－Ｒ１Ｉ 和指标层Ｒ２１－Ｒ２１ｉ，
λｍａｘ － ｎ ＝ ４ꢁ １２２
ＣＩ ＝
ＣＩ ＝
－ ４ ＝ ０ꢁ ０４１，ＣＲ ＝ ＣＩ／ ＲＩ ＝ ０ꢁ ０４１／ ０ꢁ ９ ＜ ０ꢁ １，通过一致性检验。
４ － １
－ ４ ＝ ０ꢁ ０２５，ＣＲ ＝ ＣＩ／ ＲＩ ＝ ０ꢁ ０２５／ ０ꢁ ９ ＜ ０ꢁ １，通过一致性检验。
ｎ － １
λｍａｘ － ｎ ＝ ０ꢁ ０７７
ｎ － １
４ － １
应用以上方法，可以检验所有预警指标的判断矩阵，限于篇幅，本文不一一列出，所有判断矩阵均符合
ＣＲ ≤ ０ꢁ １ 的要求，全部通过一致性检验。
三ꢀ 信贷风险综合预警指数构建及使用
为建立综合预警指数，得到某一层各指标的权重还远远不够，还应计算出该指标层各指标在整个指标体
系的权重。 各指标在整个指标体系中权重的计算方法如下：将通过ＡＰＨ 法得到的该指标权重与它的上一层
的权重大小相乘，得出该指标在上一层中的权重，如果还有上一层，将所得权重继续与上一层的权重大小相
乘得到新的权重，以此类推，直到计算出该指标相对于目标层的权重为止，最后将指标具体值与各指标权重
相乘，便构建出信贷风险综合预警指数，用数学公式表示如下：
Ｒ＝０ꢁ ０６３５×Ｒ１１１＋０ꢁ ０８０１×Ｒ１１２＋０ꢁ ０５８７×Ｒ１１３＋０ꢁ １１１８×Ｒ１１４＋……＋０ꢁ ０１５４×Ｒ２３１＋０ꢁ ０２５５×Ｒ２３２＋
０
ꢁ ０１４６×Ｒ２３３＋Ｒ２３４×０ꢁ ０１６８
在计算预警风险综合指数时，各财务类指标风险指数由当期数值与根据行业水平、自身的实际情况确定
一个基准值相比较计算得来，各非财务类指标风险指数均采用专家评分法赋值，通过加权平均得到各指标的
最终风险指数，直接代入以上公式便可得到银行这一时刻信贷风险预警指数。
预警指数的取值范围为“０－１”之间，指数越低，表明信贷风险越大，反之则越小。 本文以按照信贷风险
的严重程度将预警指数报警范围分为五级：分别用绿、蓝、黄、橙、红五色灯区代表信贷风险由低到高的不同
［
５］
级别。 其中，绿灯区（１－０ꢁ ９）表示信贷资产安全、信贷风险很小，可以基本不予以考虑；蓝灯区（０．９－０ꢁ ７５）
表示信贷资产虽然比较安全，但也存在发生概率较小的风险，应该值得注意，进一步观察其发展变化；黄灯区
（
０．７５－０ꢁ ６０）表示信贷资产已出现一定的风险，要引起重视，管理当局要密切关注其变化情况，随时准备采
取措施进行控制；橙灯区（０．６０－０ꢁ ４５）表示信贷资产已经存在较大风险，必须立即采取相应措施；红灯区（０．
５ 以下）表示信贷情况存在严重风险，亟须采取紧急措施，不然信贷资产可能全部遭到损失。 基于以上分类
方法，可以通过编制预警指数软件，通过各指标数据的输入，直接导出预警信号图，以此高效、准确、清晰地反
４
４
１
ꢀ
ꢀ
四川师范大学学报（社会科学版）
映出信贷风险预警指数月度变化情况。 同时，运用一定的预测技术，加强对信贷风险未来发展趋势进行预
［
６］
测，特别是对发展趋势发生变化的拐点位置预测，以便更好的防范和化解信贷风险
。
参考文献：
［
［
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Ｄｉｓｃｕｓｓｉｏｎ ｏｎ Ｃｒｅｄｉｔ Ｒｉｓｋ Ａｌａｒｍｉｎｇ Ｉｎｄｅｘ Ｓｙｓｔｅｍ
Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌ Ｂａｎｋｓ
ＳＯＮＧ Ｒｏｎｇ⁃ｗｅｉ
（
Ｆｉｎａｎｃｅ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ， Ｓｏｕｔｈｗｅｓｔ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ ａｎｄ Ｆｉｎａｎｃｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｃｈｅｎｇｄｕ， Ｓｉｃｈｕａｎ ６１００７４，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｒｅｄｉｔ ｒｉｓｋ ａｌａｒｍｉｎｇ ｉｓ ｏｎｅ ｏｆ ｔｈｅ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｍｅａｓｕｒｅｓ ｏｆ ｃｒｅｄｉｔ ｒｉｓｋ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｏｆ ｂａｎｋｓ，
ａｎｄ ｉｔ ｉｓ ｏｆ ｐｒａｃｔｉｃａｌ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ ｔｏ ｅｎｈａｎｃｅ ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ｏｆ ｉｔｓ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ． Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｐｒｅｓｅｎｔ ｓｔｕｄｙ， ｔｈｉｓ ａｕ⁃
ｔｈｏｒ ｉｍｐｒｏｖｅｓ ｔｈｅ ａｌａｒｍｉｎｇ ｉｎｄｅｘ ｓｙｓｔｅｍ ｏｆ ｃｒｅｄｉｔ ｒｉｓｋ ａｎｄ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｓ ａｎ ａｌａｒｍｉｎｇ ｉｎｄｅｘ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｃｒｅｄｉｔ
ｒｉｓｋ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＡＨＰ ｍｅｔｈｏｄ， ｐｒｏｖｉｄｉｎｇ ｄｅｃｉｓｉｏｎ⁃ｍａｋｉｎｇ ｓｕｐｐｏｒｔ ｆｏｒ ｂａｎｋｓ ｔｏ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙ ｍａｎａｇｅ ｃｒｅｄｉｔ ｒｉｓｋ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｃｒｅｄｉｔ ｒｉｓｋ； ａｌａｒｍｉｎｇ ｉｎｄｅｘ； ＡＨＰ
［
责任编辑：李大明］
４
２
（已满）