اثر بخش‌های دانش محور بر تولید در اقتصاد ایران با رهیافت پیچیدگی محصول و ماتریس حسابداری اجتماعی

دوره 23، شماره 1 - شماره پیاپی 88
دوره بیست و سوم، شماره اول، بهار 1405
بهار 1405
صفحه 1-38

نوع مقاله : مقاله مستخرج از رساله دکتری

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری مدیریت اطلاعات و دانش ، گروه مدیریت اطلاعات و دانش، دانشکده مدیریت.، دانشگاه تهران.، تهران، ایران

2 دانشیار علم اطلاعات و دانش شناسی، دانشکده ی مدیریت، دانشگاه تهران ، تهران، ایران.

3 استادیار علم اطلاعات و دانش شناسی ، دانشکده ی مدیریت، دانشگاه تهران،تهران، ایران.

4 استادیار اقتصاد، مرکز تحقیقات سیاست علمی کشور،تهران، ایران.

چکیده
چکیده گسترده
معرفی
بی شک آنچه در دو دهه گذشته محور رشد ارزش‌افزوده کشورهای در حال گذار و توسعه یافته بوده است، ساختار اقتصادی متکی به دانش و آگاهی است، به این دلیل اقتصاد مبتنی بر اطلاعات و دانش از مباحث مهم در اقتصاد نوین محسوب می‌شود. اطلاعات و دانش یک کالای اقتصادی بدون رقیب، سیال و تجمعی است که نرخ بازده اجتماعی را افزایش و یک مکانیسم قوی در افزایش بهره‌وری و رشد اقتصادی است. لذا کشورها پی برده‌اند که با دانش محور کردن اقتصاد می‌توانند بالاترین بازدهی و رفاه را حصول کنند. کشور ما نیز باید به این سمت حرکت کند تا از اقتصاد متکی به منابع طبیعی و مواد خام به سمت یک اقتصاد پیچیده و مقاوم حرکت کند.
 
متدولوژی
تحقیق به صورت کتابخانه ای و استفاده از داده‌های جمع آوری شده است. کلیه داده‌های 5 حساب اصلی اقتصاد شامل 71 بخش اقتصادی در ماتریس حسابداری اجتماعی تدوین شده سال1394 مرکز پژوهش‌های مجلس وجود دارد و داده‌های شاخص پیچیدگی اقتصادی نیز  در این پژوهش محاسبه شده است. محقق شیوه شناسایی و تلفیق این دو و ابزارهای آماری برای تجزیه و تحلیل را با استفاده از رویکرد ضرایب فزاینده تولید بکارمی‌گیرد . پژوهش در یک محیط کتابخانه‌ای انجام وماهیت آن از منظر هدف توصیفی و جهت گیری کاربردی دارد. یافته‌های حاصل از این نوع پژوهش در کاربرد دانش در حوزه‌های مختلف مدیریت کمک می‌کنند.
 
هدف پژوهش:
هدف این پژوهش شناسایی و سنجش اهمیت بخش‌های دانش محور در اقتصاد ایران است. بدین منظور از شاخص پیچیدگی محصول و مدل ماتریس حسابداری اجتماعی (SAM)، استفاده شده است.  پژوهش در یک محیط کتابخانه‌ای انجام وماهیت آن از منظر هدف توصیفی و جهت گیری کاربردی دارد پایه‌های آماری پژوهش متشکل  از آمار صادرات سال‌های 1394 تا 1399 و ماتریس حسابداری اجتماعی سال 1390 است. ابتدا با استفاده از شاخص‌های پیچیدگی محصول، مزیت نسبی آشکار شده، فاصله و منفعت – فرصت طی سال­های فوق، محصولات با کد HS دارای پیچیدگی (دانش محور) شناسایی شده و سپس با متناظر سازی آنها با کدهای ISIC در ماتریس حسابداری اجتماعی، فعالیتهای دانش‌محور شناسایی شده و سرانجام با محاسبه ضرایب فزاینده تولید و پیوندهای پسین  و پیشین بخش‌های دانش‌محور  با سایر بخش‌های اقتصادی  و کل اقتصاد به تجزیه و تحلیل اهمیت این بخش‌ها در اقتصاد ایران پرداخته شده است.
 
یافته ها
نتایج حاکی از آن است که 97 محصول  با قابلیت دانش محور در اقتصاد ایران شناسایی  شد بعداز متناظر سازی کدهای HS با بخشهای ISIC، به لحاظ فعالیت تولیدی 16 بخش ISIC دانش‌محور تلقی شد. هر چند هنوز ایران نتوانسته در همه این محصولات مزیت رقابتی ایجاد کند اما با سیاستگذاری و سرمایه گذاری روی این بخش ها و محصولات می توان به سمت محصولات دانش محور حرکت کرد و قابلیت های نزدیک به معیارهای موجود در درون کشور را توسعه بخشید. بخش ساخت محصولات غذایی و انواع آشامیدنی‌هابا ضریب فزاینده3.19،بخش دامداری، مرغداری، پرورش کرم ابریشم و زنبور عسل و شکاربا ضریب فزاینده 3، بخش ساخت محصولات فلزی فابریکی بجز ماشین آلات و تجهیزات با ضریب فزاینده 2.57 و بخش سایر ساختمان‌هابا ضریب فزاینده 2.56، دارای بالاترین ضرایب فزاینده می باشد، پس می توان بیان کرد که  اگر در بخش دانش محور ساخت محصولات غذایی و انواع آشامیدنی‌ها اگر یک واحد سرمایه گذاری صورت بگیرد،به اندازه 3.18 واحد، مقدار تولید را در کل اقتصاد افزایش می دهد،.متوسط میانگین ضریب فزاینده بخش های دانش محور 2.51 می باشد و میانگین ضریب فزاینده سایر بخش‌ها  2.29 است. بالاترین پیوند پسین در بخش های دانش محور شامل بخش ساخت محصولات غذایی و انواع آشامیدنی‌ها 1.97 واحد، بخش دامداری، مرغداری، پرورش کرم ابریشم و زنبور عسل و شکار 1.73 واحد و بخش سایر ساختمان‌ها به اندازه 1.67 واحد است. همجنین بالاترین پیوند پیشین مربوط به بخش  انتشار، ‌چاپ و تکثیر رسانه‌های ضبط شده با 2.56واحد، بخش دامداری، مرغداری، پرورش کرم ابریشم و زنبور عسل و شکار 2.27واحد و بیشترین پیوندکل را در بخش های دانش محور بخش های انتشار، ‌چاپ و تکثیر رسانه‌های ضبط شد 4.06  واحد، دامداری، مرغداری، پرورش کرم ابریشم و زنبور عسل و شکار 4 واحد و ساخت محصولات غذایی و انواع آشامیدنی‌ها 3.66 واحد،می-باشند ضرایب پیوند بالا در بخش های دانش محور با همدیگر نشان می دهد که این بخش های می توانند نقش و اهمیت ویژه ای برای کشور به همراه داشته باشند.
 
بحث و نتیجه­گیری
طبق پیوند کل با کل اقتصاد ایران ۱۶ بخش به ترتیب تمرکز و سیاستگذاری عبارتند از: دامداری، مرغداری، پرورش کرم ابریشم و زنبور عسل و شکار، ساخت محصولات غذایی و انواع آشامیدنی‌ها، ساخت منسوجات، ساخت چوب و محصولات چوب، ساخت کاغذ و محصولات کاغذی، انتشار، ‌چاپ و تکثیر رسانه‌های ضبط شده، ساخت کک، فراورده‌های حاصل از تصفیه نفت و سوخت‌های هسته‌ای، ساخت مواد شیمیایی و محصولات شیمیایی، ساخت محصولات از لاستیک و پلاستیک، ساخت سایر محصولات کانی غیر فلزی، ساخت فلزات اساسی، ساخت محصولات فلزی فابریکی بجز ماشین آلات و تجهیزات، ساخت ماشین‏آلات و تجهیزات طبقه‏بندی نشده در جای دیگر، ساخت ماشین آلات و دستگاه‌های برقی طبقه بندی نشده در جای دیگر، ساخت مبلمان، مصنوعات طبقه بندی نشده در جای دیگر و بازیافت و بخش سایر ساختمان‌ها، می­باشد.
 از این رو ضروری است که کشور و سیاستگذار برای سرمایه گذاری در این بخش­ها بر اساس مجموع ضرایب پیوندهای پسین و پیشین تصمیم گیری نماید زیرا که این بخش ها می توانند بخش های بیشتری از اقتصاد کشور را در فرایند رشد و توسعه با خود همراه کنند و  سیاستگذار با در نظر گرفتن اولویت تخصیص منابع، به سمت کشوری با پیچیدگی بالای محصولات دانش محور حرکت نماید. نتیجه این پژوهش مثل یافته­های دیگر پژوهش­ها در این حوزه نشان می­دهد سیاستگذار با سرمایه­گذاری درست می­تواند به مسیر پیشرفت و توسعه کشور به سمت تولید محصولاتی متنوع، دانش محور و پیچیدگی بالا، کمک شایانی کند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

عنوان مقاله English

The Effect of Knowledge-Based Sectors on Production in the Iranian Economy Using the Social Accounting Matrix and Complexity Approach

نویسندگان English

saeif allah Andayesh 1
Nader Naghshine 2
MOhammadreza Vasfi 3
Behrooz Shahmoradi 4
1 PhD student of Information and Knowledge Management, Department of Information and Knowledge Management, Faculty of Management, University of Tehran.
2 Associate Professor of Information and Knowledge Management, Faculty of Management, University of Tehran, Tehran, Iran..
3 Assistant Professor of Information and Knowledge Management, Faculty of Management, University of Tehran, Tehran, Iran.
4 Assistant Professor of Economics,National Research Institute for Science Policy, Iran, Tehran
چکیده English

EXTENDED ABSTRACT
INTRODUCTION
During the past two decades, value-added growth in both developing and developed countries has indisputably been driven by knowledge-based economic structures; thus, the knowledge-based economy has become a paramount subject in modern economics. Knowledge is a unique, fluid, and cumulative economic asset that increases the rate of social return and serves as a potent mechanism for enhancing productivity and economic growth. Consequently, nations today recognize that a knowledge-based economy is essential for maximizing productivity and prosperity. Iran must also undergo a transition from an economy dependent on natural resources and raw materials toward a complex and resilient economic structure.
 
METHODOLOGY
This study is a piece of library-based research conducted through the analysis of secondary data. The 2011 Social Accounting Matrix (SAM), developed for the Parliament Research Center, serves as the primary data source, encompassing all five major economic accounts and 71 economic sectors. Furthermore, data for the Economic Complexity Index (ECI) were calculated for the purpose of this study. The researchers identified and integrated these variables before performing statistical analysis using the production multiplier method. The research design is descriptive and applied in nature, aiming to contribute to the application of knowledge across various management fields.
This study specifically aims to identify and quantify the significance of knowledge-based sectors within the Iranian economy. To achieve this, the Product Complexity Index and the Social Accounting Matrix (SAM) model were utilized. The statistical foundations of the research consist of export statistics from 2015 to 2020 and the 2011 SAM. Initially, complex (knowledge-based) products were identified via HS-code classifications, utilizing indices such as Revealed Comparative Advantage (RCA), distance, and opportunity gain for the aforementioned years. Subsequently, knowledge-based activities were identified by mapping HS codes to ISIC codes within the Social Accounting Matrix. Finally, the significance of these sectors in the Iranian economy was analyzed by calculating production multipliers as well as the backward and forward linkages of knowledge-based sectors with other economic sectors and the overall economy.
 
FINDINGS
The results indicate that 97 knowledge-based products were identified within the Iranian economy. By matching HS codes with ISIC sectors, 16 knowledge-based ISIC sectors were evaluated. Although Iran has not yet achieved a competitive advantage in all of these products, strategic policymaking and targeted investment in these sectors and products can facilitate a transition toward knowledge-based production and develop capabilities that align with the country’s existing standards.
The sectors exhibiting the highest multipliers include: “manufacture of food products and beverages” with a coefficient of 3.19; “livestock, poultry, silkworm and bee breeding, and hunting” with a coefficient of 3.00; “manufacture of fabricated metal products (excluding machinery and equipment)” with a coefficient of 2.57; and “other buildings” with a coefficient of 2.56. Consequently, an investment in the knowledge-based sector of food products and beverages multiplies the overall economic output by 3.19. The average production multipliers for knowledge-based sectors and other sectors are 2.51 and 2.29, respectively.
The knowledge-based sectors with the strongest backward linkages were “food products and beverages” (1.97 units) and “livestock, poultry, silkworm and bee breeding, and hunting” (1.73 units). Furthermore, the highest forward linkages were observed in “publishing, printing, and reproduction of recorded media” (2.56 units), followed by “livestock, poultry, silkworm, and honeybee breeding and hunting” (2.27 units). With a total of 4.06 units, the knowledge-based “publishing, printing, and reproduction of recorded media” sector possessed the highest total linkages, followed by “livestock, poultry, silkworm and honeybee breeding and hunting” (4.00 units), and “food products and beverages” (3.66 units). High linkage coefficients in knowledge-based sectors demonstrate that these industries can play a unique role and hold significant strategic importance for the country.
 
CONCLUSION
Based on the total linkages between the 16 identified sectors and the Iranian economy, the priority for concentration and policymaking is as follows: livestock, poultry, breeding of silkworms and bees, and hunting; production of food products and beverages; textiles; wood and wood products; paper and paper products; publishing, printing, and dissemination of recorded media; coal; products from petroleum and nuclear fuels treatment; chemical materials and products; rubber and plastics products; and other building sectors. Therefore, the state and policymakers must prioritize investment in these sectors based on the sum of their backward and forward linkage coefficients, as these sectors can support the growth and development of a larger segment of the economy. Regarding resource allocation priorities, policymakers are encouraged to move toward an economic structure characterized by highly complex, knowledge-based products. Consistent with the findings of other research in this field, this study indicates that through appropriate investment, policymakers can steer the country’s development toward the production of diverse, knowledge-based, and high-complexity products.

کلیدواژه‌ها English

  • Knowledge-Based Economy
  • Social Accounting Matrix
  • Product Complexity
Ahmadian Divkoti, M. M., Aghajani, H. A., Shirkhodaei, M., & Tehranchian, A. M. (2019). Measuring Iran’s economic complexity in order to realize a resistive economy. Basij Strategic Studies, 21(81), 169-190. [In Persian].
Andreosso-O’Callaghan, B., & Yue, G. (2004). Intersectoral linkages and key sectors in China, 1987–1997. Asian Economic Journal, 18(2), 165-183.
Azizi, J., & Yazdani, S. (2004). Determination of comparative advantage of the main horticultural products in Iran. Journal of Agricultural Economics and Development, 12(45), 115-136.
Bahar, D., Rapoport, H., & Turati, R. (2022). Birthplace diversity and economic complexity: Cross-country evidence. Research Policy, 51(8), 103991.
Balassa, B. (1965). Tariff protection in industrial countries: An evaluation. Journal of Political Economy, 73(6), 573-594.
Banoui, A. A., Khalatbari, F., Momeni, F., Mahmoudi, M., Mehrara, M., & Tabatabai, R. (2001). Investigating the effects and consequences of the equalization of the exchange rate on the production price index, production factors and cost of living. Majlis and Strategy, 32, 42-63. [In Persian].
Banoui, A. A., & Mohagheghi, M. (2005). The role of the information sector in Iran’s economy, with the approach of the input–output model. Planning and Budgeting Quarterly, 10(1), 3-29. [In Persian].
Banoui, A. A., Vali Zadeh, A., Sadeqi, N., Mastali Parsa, M., & Moosavi Nik, H. (2015). Updating the Input-Output Table, Social Accounting Matrix and designing the CGE pattern and their applications in socio-economic policy making: 17. Statistical basis of the social accounting matrix of 2011. Parliament Research Center, Office of Economic Studies. [In Persian].
Bournakis, I., & Tsoukis, C. (2016). Government size, institutions, and export performance among OECD economies. Economic Modelling, 53, 37-47.
Burke, P. (2007). A social history of knowledge revisited. Modern Intellectual History, 4(3), 521-535.
Chabán-García, O., & Hidalgo-Capitán, A. L. (2023). Green economy and green jobs: A multisectoral analysis by means of Spain’s social accounting matrix. Brazilian Journal of Political Economy, 43, 380-397.
Chenery, H. B., & Watanabe, T. (1958). International comparisons of the structure of production. Econometrica, 26(4), 487-521.
Chu, L. K., & Hoang, D. P. (2020). How does economic complexity influence income inequality? New evidence from international data. Economic Analysis and Policy, 68, 44-57.
Coates, D., & Warwick, K. (1999). The knowledge driven economy: Analysis and background. Department of Trade and Industry.
Dahlman, C. J., & Aubert, J. E. (2001). China and the knowledge economy: Seizing the 21st century. World Bank Publications.
Dashti, G., Khodaverdizadeh, M., & Mohammad, R. R. (2010). Analysis of pistachio’s comparative advantages and global export market structure. Journal of Agricultural Economics, 4(1), 1-24.
Dietzenbacher, E. (1992). The measurement of interindustry linkages: Key sectors in the Netherlands. Economic Modelling, 9(4), 419-437.
Drucker, P. F. (1988). The coming of the new organization. Harvard Business Review, 66(1), 45-53.
Erkan, B., & Yildirimci, E. (2015). Economic complexity and export competitiveness: The case of Turkey. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 195, 524-533.
Ghasemi, H., Zanjani, M. S., & Mousakhani, M. (2012). Identification and documentation of managerial experiences: A conceptual framework. Proceedings of the 16th European Conference on Knowledge Management, 389.
Ghavidel, S. (2012). Analysis of the structure and the comparative advantage of manufactured commodities in Iran with the emphasis on the shift-share analysis approach. Journal of Economic Research, 1(1), 127-144.
Gómez-Zaldívar, F., & Molina-Perez, E. (2021). Evolution of the productive capabilities of Mexico: Economic complexity analysis for the development of special economic zones (SEZ). The International Trade Journal, 35(1), 4-18.
Hausmann, R. (2013). The tacit knowledge economy. Project Syndicate.
Hausmann, R., Hidalgo, C. A., Bustos, S., Coscia, M., & Simoes, A. (2014). The atlas of economic complexity: Mapping paths to prosperity. MIT Press.
Hausmann, R., Hidalgo, C. A., Bustos, S., Coscia, M., & Simoes, A. (2007). The product space conditions the development of nations. Science.
Hausmann, R., & Klinger, B. (2006). Structural transformation and patterns of comparative advantage. Center for International Development Working Paper No. 128.
Hausmann, R., & Klinger, B. (2009). Policies for achieving structural transformation in the Caribbean. Private Sector Development Discussion Paper No. 2.
Hausmann, R., Hwang, J., & Rodrik, D. (2007). What you export matters. Journal of Economic Growth, 12(1), 1-25.
Heng, T. M., & Thangavelu, S. M. (2006). Singapore information sector: A study using input-output table. East Asian Bureau of Economic Research.
Hidalgo, C. A. (2015). Why information grows: The evolution of order, from atoms to economies. Basic Books.
Hidalgo, C. A., & Hausmann, R. (2009). The building blocks of economic complexity. Proceedings of the National Academy of Sciences, 106(26), 10570-10575.
Hoang, D. P., & Chu, L. K. (2022). Progression to higher economic complexity: The role of institutions. Journal of the Knowledge Economy, 13, 1-28.
Hor, C. (2021). Assessing the dynamic tourism inter-industry linkages and economic structural changes in Cambodia’s economy. Journal of Economic Structures, 10(1), 1-24.
Inoua, S. (2023). A simple measure of economic complexity. Research Policy, 52(7), 104793.
Jahangard, E. (2006). The effect of information technology (IT) on the production of industrial industries in Iran. Iran Economic Research, 7(25), 83-107. [In Persian].
Kebede, S., & Heshmati, A. (2023). Sectoral linkage in the Ethiopian economy: A social accounting matrix multiplier analysis. Structural Change and Economic Dynamics, 64, 474-490.
Khan, H. A., & Thorbecke, E. (1989). Macroeconomic effects of technology choice: Multiplier and structural path analysis within a SAM framework. Journal of Policy Modeling, 11(1), 131-156.
Liesner, H. H. (1958). United States imports and world trade. National Institute of Economic and Social Research.
Liguo, X., Ahmad, M., Khan, S., Haq, Z. U., & Khattak, S. I. (2023). Evaluating the role of innovation in hybrid electric vehicle-related technologies to promote environmental sustainability in knowledge-based economies. Technology in Society, 72, 102283.
López, M. D. C. D., & Fonseca-Zendejas, A. S. (2023). Analysis of the intersectoral synchronization of the Mexican economy. Structural Change and Economic Dynamics, 64, 225-235.
Magalhães, L., Kuffer, M., Schwarz, N., & Haddad, M. (2023). Bringing economic complexity to the intra-urban scale: The role of services in the urban economy of Belo Horizonte, Brazil. Applied Geography, 150, 102837.
Mahdavi, A., & Malekshahian, M. (2005). The investigation of the comparative advantage of exportable commodities in Iranian petrochemical industry. Iranian Journal of Economic Research, 6(21), 91-113. [In Persian].
Meier, G. M., & Stiglitz, J. E. (Eds.). (2001). Frontiers of development economics: The future in perspective. World Bank Publications.
Moshiri, S., & Jahangard, E. (2006). ICT impact on the labor productivity in the Iranian manufacturing industries; a multilevel analysis. Iranian Economic Review, 11(16), 121-142. [In Persian].
Nonaka, I. (1991). The knowledge-creating company. Harvard Business Review, 69(6), 96-104.
OECD. (1997). National innovation system. OECD Publishing.
Pal, B. D., & Bandarlage, J. S. (2017). Value-added disaggregated social accounting matrix for the Indian economy of the year 2007–2008. Journal of Economic Structures, 6(1), 1-20.
Pazham, S. M., & Salimifar, M. (2016). An examination of economic complexity index effect on economic growth in the top 42 countries producing science. Journal of Economics and Regional Development, 22(10), 16-38. [In Persian].
Rasmussen, P. N. (1956). Studies in inter-sectoral relations. North-Holland.
Romer, P. M. (1990). Endogenous technological change. Journal of Political Economy, 98(5), S71-S102.
Round, J. (2003). Social accounting matrices and SAM-based multiplier analysis. In The impact of economic policies on poverty and income distribution: Evaluation techniques and tools (pp. 261-276). World Bank.
Seddighi, H. R. (2015). A model of a firm’s innovation and growth in a knowledge-based economy. Journal of the Knowledge Economy, 6, 215-227.
Shahmoradi, B., & Chiniforooshan, P. (2017). Measuring the knowledge and skill using economic complexity approach. Rahyaft, 27(67), 39-58. [In Persian].
Shahmoradi, B., & Eshtheardi, M. S. A. (2018). Investigating the status of Iran’s technological competitiveness in the region, based on the economic complexity approach. Journal of Science and Technology Policy, 10(1), 29-39. [In Persian].
Shahmoradi, B., Hafezi, R., & Chiniforooshan, P. (2023). Industrial development policies based on economic complexity under plausible scenarios: Case of Iran 2027. Journal of the Knowledge Economy, 14, 1-26.
Shakeri Bostanabad, R., & Ansari, V. (2026). The relationship between banking facilities and Iran’s economic growth: Evidence from a financial social accounting matrix. Quarterly Journal of Quantitative Economics, 22(4), 89-126. [In Persian].
Thomas, A., & Carl, D. (Eds.). (2001). Korea and the knowledge-based economy: Making the transition. OECD Publishing.
Thorbecke, E. (2000). The use of social accounting matrices in modeling. International Association for Research in Income and Wealth.
Thorbecke, E., & Jung, H. S. (1996). A multiplier decomposition method to analyze poverty alleviation. Journal of Development Economics, 48(2), 279-300.
Utkovski, Z., Pradier, M. F., Stojkoski, V., Perez-Cruz, F., & Kocarev, L. (2018). Economic complexity unfolded: Interpretable model for the productive structure of economies. PLoS One, 13(8), e0200822.
Valinezhad Torkamani, R., Banouei, A. A., & Jelodari Mamaghani, M. (2013). Assessing intersectional linkages using eigenvector method: Case study of Tehran province. The Economic Research, 13(2), 37-59. [In Persian].
Vu, T. V. (2022). Does institutional quality foster economic complexity? The fundamental drivers of productive capabilities. Empirical Economics, 63(3), 1571-1604.
Wang, F., Wu, M., & Wang, J. (2023). Can increasing economic complexity improve China’s green development efficiency?. Energy Economics, 117, 106443.
  • تاریخ دریافت 27 اردیبهشت 1402
  • تاریخ بازنگری 28 خرداد 1402
  • تاریخ پذیرش 02 مرداد 1402
  • تاریخ اولین انتشار 02 مرداد 1402
  • تاریخ انتشار 01 خرداد 1405