中国服务外包指数研究：为科学政府决策提供定量参考依据

引　言

当中国的制造业由于全球经济危机中的出口需求下滑而遭到低迷之时，也许正是服务业迎来发展契机之时。其中，服务外包行业正成为关注的焦点之一，因其具有对劳动力潜能的巨大释放能力和广阔的国内市场发展空间。党的“十七”大报告提出，发展现代服务业，提高服务业比重和水平。积极承接国际服务外包，是加快现代服务业发展、优化经济结构、提升经济发展质量的一条重要途径。业内专家认为，发展服务外包的重要意义是能提高“人力资本流动效应，示范和学习效应，竞争效应，规模经济效应，关联产业带动效应”（江小涓）。根据《国务院办公厅关于促进服务外包产业发展问题的复函》、《国务院办公厅秘书局关于落实促进服务外包产业发展政策措施工作分工的函》等相关文件，为促进各地加快发展服务外包产业，积极承接国际服务外包，提高服务外包企业竞争力，国务院确定20个城市为“中国服务外包示范城市”。对于经认定的“示范城市”，国家有关部委在宏观政策、产业规划、财政资金、招商引资、人才培养等方面给予支持。为进一步鼓励“示范城市”良性竞争和科学发展，使服务外包产业更好地满足“保增长、扩内需、调结构、促就业”的战略需要，国家将对已经认定的20个“示范城市”进行评估。

为使我国的服务外包产业能又快又好地健康发展，按国际上一些发达国家的经验，应定期对产业的发展现状作较全面的了解和评估，以供预测和决策。为使评估方法更为科学、合理、简洁和可操作性，我们引进中国服务外包指数（简称COI指数）的概念，并用指数的一般评估方法进行研究分析，为政府决策提供有效的、定量化的参考依据。

一、指数的概念与分类

这里的指数是统计意义上的指数，它综合反映了由多种因素组成的经济现象，通过计算方法，用数量特征的对比来反映在报告期相对于基期的变化程度，非一般数学意义中的指数（如指数函数或指数变换等）。

（一）指数的概念

统计指数概念产生于18世纪，最早应用于价格指数，用来反映商品价格涨落情况。自20世纪初至今，统计指数的范围不仅反映商品价格，而且已被广泛应用于城市、产业、气象、贸易、环境、创新、文化等诸多方面。指数实质上是一个指标体系，最终结果都用一些数字或相对数来定量地表示，以便分析研究。

统计界对指数有广义和狭义两种理解。

1．广义指数

所有用来研究社会经济现象在不同时期、不同地区报告期与基期对比，数量差异和变动情况的相对指标，统称为指数。如动态相对指标、比较相对指标、计划完成程度相对指标等均称指数。

2．狭义指数

反映复杂的社会经济现象在不同度量单位（即不能直接加总）总体数值综合变动程度的相对指标，统称为指数。如物价指数、工业指数、股票指数、贸易指数、服务外包指数、竞争力指数、和谐指数、外资吸引力指数等。

（二）指数的分类

1．个体指数和总指数

一般按对象范围的度量单位异同情况来区分，可分为：

（1）个体指数。是说明社会经济现象某一方面在相同度量单位下变动的统计指数。它是把报告期水平与基期水平直接对比而产生的相对变化程度，比如：

个体销售量指数＝报告期销售量／基期销售量，

个体价格指数＝报告期价格／基期价格，

（注：式（1．1）、（1．2）中，p表示价格，q表示销售量，下标1表示报告期，下标0表示基期。下同）

例1 某城市2008年的国际服务外包合同执行金额为14亿美元，是2007 年9亿元的155．6%，这里155．6%就是个体指数，它是由14亿元÷9亿元×100%而得出。

（2）总指数。是说明不同度量单位、不能直接相加的多种事物总量综合变动的统计指数，其计算方法较复杂，通常采用两种计算方法

a）综合指数，是总指数的综合形式，即

（注：我国统计界学者认为，销售量综合指数计算时，常把价格固定在基期，价格综合指数计算时常把销售量固定在报告期，陶靖轩《应用统计学》）

例2 某服务外包企业2008年主要营运成本见表1。

表1

根据表1数据和式（4）

计算结果主要营运成本综合指数是125．0%，表明2008年营运成本比2006年平均提高了25．0%。

b）加权算术平均数指数，它是综合指数的变形，由式（1）

Kq＝q1／q0，则q1＝Kqq0，

将其代入销售量综合指数（1．3），得

式（5）事实上已演变为以个体销售量指数Kq为变量、以基期销售额p0q0为权数的加权算术平均数形式的总指数。

同理由式（1．2）

Kp＝p1／p0，则p0＝p1／Kp，

将其代入价格综合指数（1．4），得

式（6）即以个体价格指数Kp为变量，以报告期销售额p1q1为权数的加权算术平均数形式的总指数。

目前所使用的指数几乎都是加权计算的。

由上可见，总指数与个体指数之间既有区别又有联系。总指数反映多种事物的变动，而个体指数只反映某一种事物的变动。总指数是个体指数的平均数，所以其数值是介于最大的个体指数与最小的个体指数之间。

2．特性指数

若不按度量单位异同，一般又可分为

（1）数量指标指数和质量指标指数：数量指标指数主要反映社会经济现象的规模、水平等方面的变化，如产量指数、销售量指数、人力资源指数等；

质量指标指数主要反映质量的好坏、管理水平高低等方面的变动，如价格指数、成本指数、劳动生产率指数等。

（2）定基指数和环比基数。

a）定基指数：在指数序列中，各指数均采用某一个固定时期为基期。

b）环比基数：在指数序列中，各指数均以上一期为基期。

可以证明定基指数与环比指数的关系是：

定基指数＝环比指数连乘的结果，即

（3）动态指数和静态指数。

a）动态指标又称时间性指数，是反映经济现象在不同时间上发生的差异程度。

b）静态指数又称区域指标，是反映经济现象在不同空间（区域、部门、单位）之间差异程度。

（三）指数的作用

1．综合反映总体变动程度

如某城市2007年的服务外包产值总量为138亿元，2008年（报告期）与2007年（基期）可比价格计算的产值总量为192亿元，于是由式（2）计算出产值综合指数为192÷138＝139．1%，增长39．1%。实际上该数据反映了服务外包产业的发展速度就是产值综合指数，因此可直接计算产值综合指数来反映产业的发展速度。

2．分析各个因素的变动程度

比如物流交易额一般是与“货物交易量”和“交易价格”相关，我们就可利用指数分析法，来分析某城市物流交易总额受货物交易量和交易价格两个因素变动的影响程度。

例3 假设某城市2008年物流交易总额为568．8亿元，2007年物流交易总额为472亿元，于是可计算出若以2007年为基期的2008年交易总额指数为120．5%，使得交易总额增加96．8亿元。同样，还可计算出货物交易量指数为118．05%，使得交易量增长后的物流交易总额增加85．2亿元；价格指数为102．08%，由于价格指数提高，使物流交易总额增加11．6亿元。

其实，很容易得出三者的关系

物流交易总额＝交易量×价格

交易总额指数＝交易量指数×价格指数

即　　　　　120．5%＝118．05%×102．08%

交易总额影响程度＝交易量变化影响额＋交易价格变化影响额

即　　　　　96．8亿元＝85．2亿元＋11．6亿元

3．研究发展的变动趋势

利用连续编制的指数序列，可进行长时间的现象发展趋势分析。例4 某城市服务外包产值指数五年资料见表2。

表2　单位：%

从表2可以看出，环比指数后两年发展速度比前三年慢了下来，但定基指数显示的发展速度是逐年上升的。

从表2可以验证式（7），即

第二年定基指数＝第一年环比指数×第二年环比指数

131．5%＝111．7%×117．7%

同样　　　158．8%＝111．7%×117．7%×120．8%

　　　　　172．0%＝111．7%×117．7%×120．08%×108．3%

　　　　　185．1%＝111．7%×111．7%×120．8%×108．3%×107．6%

二、COI指数（中国服务外包指数）

（一）关于COI指数

因服务外包行业涉及领域较广，并与其他行业关联度较大，我们对发展中国服务外包影响因素最相关的指标体系，如“运行成本、人力资源、基础设施、商务环境、产业基础”等，根据指标的结构，组成“中国服务外包指数”，简称COI指数。包括COI产业发展指数、COI城市评价指数、COI园区评价指数、COI企业指数等，组成COI指数系列，作为反映产业、城市、园区、企业发展服务外包实际状况的评判指标。

（二）COI指数选取的原则

对一个城市的服务外包行业发展情况进行评估分析，由某些指标组成的指数选择非常重要，它直接关系到研究结论的科学性、客观性、准确性与可靠性，关系到能否为决策部门提供一个量化的、具有可操作性的依据。考虑到我国的目前国情及各个城市的情况，科学、客观、公正、全面地反映服务外包行业发展的状况和水平的高低，在研究、选取指标体系（综合指数）时，应遵循和贯彻以下原则：

1．全面性

服务外包指标是由多因素构成的多层次的体系，同时又受到体系内外众多因素的影响和制约，指标体系范围广、信息量大。因此在遴选指标时应尽量使得相对指标和平均指标相结合，定性指标和定量指标相结合。这样做的目的是尽量从各个侧面、各个层次去揭示、描述和反映服务外包指标体系的整体状况好坏程度，去衡量服务外包指标水平的高低程度，以免遗漏某些重要的信息，造成片面性，从而导致评估结果的非科学性。

2．简洁性

选择服务外包指标体系中要遵循全面性的原则，但这并不是说选择指标时必须面面俱到、重复、繁琐。相反，指标的遴选和设置需要考虑典型性和代表性，尽量使含义相同或相关性较大的指标不被选入，把全面性和简洁性有机地结合起来，以避免重复、繁琐而造成评估时的复杂性。

3．科学性

服务外包指标体系中的每一个指标都应具有确定的、科学的深刻内涵。指标体系的建立应该根据服务外包指标本身及经济社会发展的内在联系，尽可能选择含义准确、便于理解、公开发布、易于合成计算及分析的具体、可靠和实用的指标，以客观、公正、全面、科学地反映区域服务外包指标的本质和规律性。

4．系统性

中国服务外包指标体系并不是一个静止和绝对的概念，而是一个相对的、不断动态发展变化的。因此，在选择和确定具体指标来构建指标体系时，要综合考虑服务外包指标的整体性、动态性和系统性，既要选择反映和衡量行业内部发展状况的指标，又要包含反映行业外部的环境指标（如政策因素等）；既要有反映和描述服务外包指标体系状况的静态指标，又要有随着时间的推移、区域的变化和实际情况差异状况的动态指标。

5．可比性

为便于国内各个地区的可比性，又能经过适当的调整而方便国际比较和动态性分析。因此在选择指标时，要考虑指标的历史延续性，也要考虑这些指标便于分析预测及可比性。所以选用指标的范围既要考虑口径尽可能一致的相对指标和平均指标，同时也需选用一些总量指标，以确保因素变量不会因为经济规模、人口多少或面积大小等因素的影响而使分析结果产生偏差。

6．可操作性

服务外包指标应该具有实用性和可行性，指标数据的选择、获得、计算或换算，要立足于现有统计年鉴或文献资料，至少容易获得、计算或换算，收集数据成本较低。同时尽可能采取国际认可或国内通行的统计口径，指标的含义必须十分明确，便于有效地进行定量的分析和评估。

（三）COI指数的体系

1．COI产业发展指数

（1）基本构成。根据目前国内外“承接离岸外包业务”实际情况以及《中国服务外包发展报告2007》中关于服务外包评价指标为基础，设置的中国服务外包产业发展指数，其中一级指标4项，包括产业发展、运行环境、人力资源、商务成本，二级指标17项，三级指标50项，见表3。

表3

续　表

（2）指标说明

表3中，有关产业发展指数的说明，可参见下面有关COI评价指数的说明，其他指标说明如下：

①运行环境指标分类及说明，见表4。

表4

续　表

②人力资源。人员资源指标分类及说明见表5。

表5

③商务成本。商务成本指标分类及说明见表6所示。

表6

2．COI城市评价指数

（1）基本构成。根据2009年2月南京服务外包座谈会以及《国务院办公厅关于促进服务外包产业发展问题的复函》，通过调研、座谈和访谈，在研究中我们认为确定服务外包示范城市评价指数中的指标结构可以包括：一级指标3项，二级指标14项，三级指标49项，见表7。

表7

续　表

续　表

（2）含义和来源，见表8。

表8

续　表

续　表(www.chuimin.cn)

续　表

续　表

续　表

三、COI指数的数据处理

（一）指标的筛选

当面对较多指标难以取舍的时候，定性的指标可选用专家调研法和定量的指标可选用最小均方差法来进行指标的筛选、剔除，这是评价体系的第一步工作。

1．专家调查法

可以采用匿名发表意见的方式，即专家之间不得互相讨论，不发生横向联系，只能与调查人员发生关系，通过多轮次调查专家对问卷所提问题的看法，经过反复征询、归纳、修改，最后汇总成专家基本一致的看法，作为预测的结果。但专家“专”的程度和对项目的理解程度是工作中的难点。一般工作步骤如下：

（1）组成专家小组。按照指标选用所需要的知识范围，确定专家。专家人数的多少，可根据指标选用范围的大小和涉及面的宽窄而定，一般不超过20人。

（2）向所有专家提出所要预测的问题及有关要求，并附上有关这个问题的所有背景材料，同时请专家提出还需要什么材料。然后，由专家做书面答复。

（3）各个专家根据他们所收到的材料，用书面形式提出自己的预测意见，并说明自己是怎样利用这些材料并提出预测值的。

（4）将各位专家第一次判断意见汇总，列成图表，进行对比，再分发给各位专家，让专家比较自己同他人的不同意见，修改自己的意见和判断。也可以把各位专家的意见加以整理，或请身份更高的其他专家加以评论，然后把这些意见再分送给各位专家，以便他们参考后修改自己的意见。

（5）将所有专家的修改意见收集起来，汇总，再次分发给各位专家，以便做第二次修改。逐轮收集意见并为专家反馈信息是德尔菲法的主要环节。收集意见和信息反馈一般要经过三四轮。在向专家进行反馈的时候，只给出各种意见，但并不说明发表各种意见的专家的具体姓名。这一过程重复进行，直到每一个专家不再改变自己的意见为止。

2．最小均方差法

对于20个取定的被评价对象（20个示范城市），每个被评价对象都有M个指标，如COI城市评价指数中就有49个分项指标的观测值Xij。容易看出，如果20个城市关于某项评价指标的取值都差不多，那么尽管这个评价指标是非常重要的，但对于这20个城市的评价结果来说，它并不起什么作用，所以应该剔除，具体筛选原则：

这里，i表示第i个示范城市序号，这里取i＝1，2，…，20；j表示第j项统计指标值序号，这里取j＝1，2，…，49；为第j项指标的均值，于是称Sj为评价指标Xij的样本（20个城市中，对第j个指标值采集的数据）均方差，若计算结果出现Sj趋于零，则剔除该指标。

（二）数据的预处理

对于已选定的综合指标评价体系，由于各个指标的计量单位不同，有的数量可能还相差较大，不能直接加总计算。所以在数据采集后，应该对原始数据进行“数据同趋化”处理和“无量纲化”处理。

1．数据同趋化的处理

主要解决不同性质数据问题。对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。如“产业发展”这部分，我们希望有些数值越大越好（一般称正向指标），但对于“商务成本”而言，则希望越小越好（一般称逆向指标）。因此，为体现产业导向作用，可选取各评价指标里的最满意数值，可能是最大值，也可能是最小值，作为基期数据，进行同趋化的处理。经同趋化处理后的数据常称为功效值。

（1）对正向指标的处理

（2）对逆向指标的处理

经式（9）、式（10）处理后的功效值，最终都可在（0，1）区间内，其中观测值最好的城市该项得分可取1。这样，实现了无论是正向指标还是逆向指标，其处理后的功效值都是越大越好。

2．数据无量纲化的处理

主要解决数据的可比性。一般通常有正态标准化法、功效系数法、极值标准化法、指数化法等常用方法，经过处理，可以消除计量单位的影响。

（1）正态标准化法

记Xij为第i个示范城市在第j个指标上的数据值，该 为第j项指标的平均值，则变换后的指标：

这里i＝1，2，…，20，j＝1，2，…49，Sj为评价指标Xj的样本均方差，经如此处理后，落在（0，1）区间了。

（2）功效系数法（极值标准化法）。该方法是根据多目标规划原理，对每一项评价指标确定一个满意值和不允许值，以满意值Xi，a为上限，以不允许值Xi，b为下限，计算各指标实现满意值的程度。其变换公式为：

如果Xia取最大值Ximax，Xib取最小值Ximin，则变换公式为：

此为极值标准化法，经过这种处理，变换后的指标值就会在（0，1］区间了。

（3）指数化法。即以第N年的指标数据作为基期Xi0，第N＋1年指标数据作为报告期Xij，用公式：进行标准化处理。

这种方法消除了指标的计量单位，但由于基期和观测期数值不定，该比值会在1左右甚至更大范围内浮动。

（三）指标体系中权重的确定

指标体系中的权重，一般常用以下方法：

1．主观赋权法

（1）专家评定法：由专家打分，去掉最低分和最高分，取算术平均值。

（2）德尔菲法（Delphi法）：将专家们的意见收集起来，整理后反馈给专家们参考他人意见对自己的数据重新考虑。如此重复进行，在大多数专家认可为止（具体办法前面已有阐述）。

2．客观赋权法：因子分析法

因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。它的基本思想是将观测变量进行分类，将相关性较高，即联系比较紧密的分在同一类中，而不同类变量之间的相关性则较低，那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构，即公共因子。依据评价指标之间的方差和相关系数，采用数理分析方法计算出各个指标对综合指数的贡献，即权重。

3．主观＋客观赋权法：层次分析法（AHP法）

基本原理就是把所要研究的复杂问题看作一个大系统，通过对系统的多个因素的分析，划分出各因素间相互联系的有序层次；再请专家对每一层次的各因素进行较客观的判断后，相应给出相对重要性的定量表示；进而建立数学模型，计算出每一层次全部因素的相对重要性的权值，加以排序；最后根据排序结果规划决策和选择解决问题的措施。

具体而言，就是让专家对M个评价指标关于某个评价目标的重要性两两比较判断，按照分级比例标度分别赋值，获得判断矩阵A，再求A相对应的特征向量，并将其归一化即为评价指标的权重系数。

A．T．Krarney公司曾在2004年建立指标体系，即承接服务外包吸引力指数，对世界上典型的25个国家进行分析和排名，其中成本、人才、商务环境方面的权重分别为40%、30%、30%。

（四）指数选用的一般步骤

1．基于主观赋权法基础上的综合指数评价方法步骤

第一步：指标的定性分类；

第二步：指标的标准化处理；

第三步：按照主观赋权法确定的权重，计算得出总指数（可利用专用软件计算），即为每个城市的评价指数（分数），即

①计算二级单项指标：标准化后的指标×指标对应权重；

②计算一级指数：分别加总各二级指标内的单项指标；

③计算总指数：加总所有一级指标经标准化后的指数。

2．基于客观赋权法基础上的因子分析评价方法步骤

①将原始数据标准化，以消除变量间在数量级和量纲上的不同（即指标的预处理过程）；

②求标准化数据的相关矩阵；

③求相关矩阵的特征值和特征向量；

④计算方差贡献率与累积方差贡献率；

⑤确定因子：设F1，F2，…，Fp为p个因子，其中前m个因子包含的数据信息总量（即其累积贡献率）不低于80%时，可取前m个因子来反映原评价指标；

⑥因子旋转：若所得的m个因子无法确定或其实际意义不是很明显，这时需将因子进行旋转以获得较为明显的实际含义；

⑦用原指标的线性组合来求各因子得分：采用回归估计法，Bartlett估计法或Thomson估计法计算因子得分；

⑧综合得分：以各因子的方差贡献率为权数，由各因子的线性组合得到综合评价指标函数；

此处Wi为旋转前或旋转后因子的方差贡献率；

⑨得分排序：利用综合得分可以得到20个示范城市的综合排名。

结论：一般指数的评价都是以基于主观赋权法基础上的综合指数评价方法为主，以因子分析法为辅，用定量的方法来对定性的分析进行补充和印证。

（五）指数的计算

1．对正指标的计算

为使计算方便，假设需评价示范城市的原三级指标序号按顺序变动见表9。

表9

续　表

续　表

设Aj为第j个指标的最大满意值，Xij第i个示范城市第j个指标上报的实际值，为对应的功效值，则由表9和式（9）

计算相应的功效值。

例5 对表9的第15项指标（即取j＝15）“当年受训就业人数”的实际值，2008年20个示范城市上报的数据中假设苏州最高为11 835人，那么根据商务部对示范城市发文排序第3个（即取i＝3）为上海市上报的第17项数据是9 611人，

即A17＝11 835、X3，17＝9 611，于是上海市第17项指标的功效值

2．对逆指标的计算

在进行标准化时，正指标是指实际值越大，在评价中起的作用也越大的指标，如营业收入、从业人员、当年受训人数等；逆指标是指实际值越大在评价中起的作用越小的指标，如用户年平均停电时间等。

在表9中有5个逆指标：即所在示范城市用户年平均停电时间、城中心距机场距离、从业人员平均工资、商品房平均售价、商品楼平均月租金等。根据式（10）

例6 对表9中第24项（即取j＝24）指标“当年服务外包从业人员平均工资”，假设2008年20个示范城市上报的数据中长沙最低72 838元，那么根据商务部发文排序第20个（即取i＝20）示范城市无锡市上报的第19项数据是102 256元，

即A19＝72 838、X20，19＝102 256，于是无锡市第19项指标的

3．对定性评价指标中“是否”的处理

对定性指标评定中，若上报的指标为“是”，则功效值为1，“否”的功效值为0。

4．对数值和增速的处理

对于本指标体系中部分指标即要考察当期数量，又考察其与前期比较的增速情况，可采取当期数量和增速各50%的权重，或由专家确定数量和增速各占权重，加总后构成该指标得分的处理方法。

例7 某城市指标“当年离岸服务外包营业收入”的当期数量的功效值为0．876 9，其增速的功效值为0．675 6。则该城市“当年离岸服务外包营业收入”指标的功效值为

X′i，j＝数量×50%＋增速×50%　　　　

　　　　　＝0．876 9×50%＋0．675 6×50%　　

　　　　＝0．776 3　　　　　　　　　　　

小结：对数据同趋化的处理基本步骤如下：

（1）对20个示范城市的排序应以商务部发文次序为准，即：

北京、天津、上海、重庆、大连、深圳、广州、武汉、哈尔滨、成都、南京、西安、济南、杭州、合肥、南昌、长沙、大庆、苏州、无锡（即上述计算中i排序列的获取值）。

（2）在表9各示范城市上报的实际数据中，经汇总后要分别确定一个满意值。对于正指标，我们取各示范城市中最大值作为满意值；对于逆指标，则取各示范城市中的最小值作为满意值。

（3）用示范城市上报各指标的实际值Xi，j和相应的满意值Aj进行比较。由式（9）、式（10）进行同趋化处理，计算相应的功效值。

5．对指标权数的确定

对示范城市的综合评价的基础是各个单项指标，其中每一项指标对正确评价示范城市在反映服务外包产业发展方面都具有实际意义，但这并不意味着每个指标的重要性都是等同的。统计上处理这类问题的方法通常是对重要性不同的指标赋予不同的权数。如在计算示范城市的服务外包产业规模，相对人才培养方面更为重要时，我们就赋予服务外包产业规模较大的权数。各评价指标权数的不同，必然会引起评价结果的不同。

例8 假设对示范城市评价指标体系中有5个一级指标的权数分别为，服务外包产业规模300，政府支持250，人才培养200，配套设施150，商务成本100，权数合计为1 000。每个一级指标内各单项指标（即二级指标）权数之和应等于该一级指标的权数。如服务外包产业规模权数300，被分配给该类的5个二级指标。最终，这5个二级指标的权数之和应等于300，而全部假设有22个二级指标的权数合计也应等于1 000。现对表9的权数设置，见表10。

表10

续　表

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（六）指数的综合评价模型

通过上述步骤，得出每个示范城市对应的所有22个二级指标的功效值，代入指标评价模型式（3．8），所得结果即为该示范城市的综合评价得分。

指标评价的数学公式为：

其中，Bi为第i个示范城市的综合评价得分；

例9 假设某示范城市经上报、核准、汇总以及标准化处理后，22个二级指标的功效值，见表11。

表11

通过上述列表计算，对该示范城市服务外包产业发展的综合评价得分即为701．16分。

2009年11月26日