تحليل شامل لإدارة الراتب وتأثير الادخار على الاقتصاد السعودي

0.1 🧾 مقدمة وسياق وطني

إدارة الراتب الشهري أصبحت واحدة من أهم التحديات التي يواجهها الأفراد في العالم المعاصر، خاصة في ظل الضغوط الاقتصادية وارتفاع تكاليف المعيشة. وفي المملكة العربية السعودية، ومع ازدياد الاهتمام بالاستقرار المالي وجودة الحياة، تبرز أهمية تحليل كيفية توزيع الراتب وأثره على السلوك المالي للأفراد، وكذلك على الاقتصاد الوطني ككل.

هذا التقرير يهدف إلى تقديم رؤية شاملة ومتكاملة حول إدارة الراتب، من خلال استخدام محاكاة رقمية واقعية، وتقنيات تحليل البيانات الإحصائية الحديثة مثل التصنيف (K-means)، ونماذج شجرة القرار (Decision Trees)، ومحاكاة سلوك الادخار. كما يتناول التقرير العلاقة بين الادخار والناتج المحلي الإجمالي، ودور الأفراد في تعزيز الاقتصاد عبر إدارة مالية ذكية.

نستند في هذا التحليل إلى بيانات واقعية منشورة من الجهات الرسمية، حيث يبلغ متوسط الراتب الشهري في السعودية حوالي 10,000 ريال، ونسبة الادخار من الناتج المحلي الإجمالي وصلت إلى 32%، وهي من الأعلى عالميًا.

من خلال هذا التقرير، نطمح إلى توعية الأفراد وصنّاع القرار بأهمية السلوك المالي الواعي، وتقديم أدوات عملية لفهم الأنماط المالية، وتحسين القدرة على التوفير، بما يسهم في تحقيق مستهدفات رؤية 2030 لبناء اقتصاد مزدهر ومجتمع مستدام.

• متوسط الراتب الشهري في السعودية: حوالي 10,000 ريال سعودي.
  > هذا الرقم يعكس الوضع الاقتصادي للفرد العامل في السعودية، وهو مرجع أساسي لأي تحليل متعلق بتوزيع الراتب أو السلوك المالي.

• نسبة الادخار من الناتج المحلي الإجمالي: 32% (2024).
  > تعني أن ثلث الدخل القومي يتم الاحتفاظ به كادخار بدلاً من صرفه، وهي نسبة مرتفعة مقارنة بالمتوسط العالمي، مما يعكس سلوكًا ماليًا محافظًا.

• تأثير الادخار على الاقتصاد (Harrod-Domar مقابل Keynes).
  > النموذج الأول يرى أن الادخار يغذي الاستثمار ويزيد النمو. أما Keynes فيحذر من أن الادخار الزائد يقلل الاستهلاك، ما قد يؤدي إلى ركود.

0.2 ❓ أسئلة البحث

• كيف يتوزع الراتب؟
  > يساعدنا على فهم أولويات الصرف لدى الأفراد.

• هل هناك علاقة بين الدخل والادخار؟
  > لتقييم ما إذا كان من يكسب أكثر يدخر أكثر.

• ما هي أنماط الإنفاق المختلفة؟
  > لمعرفة وجود فئات مالية مميزة حسب السلوك المالي.

• كيف نُصنّف الأفراد حسب سلوكهم المالي؟
  > باستخدام تقنيات التعلم الآلي مثل K-means وشجرة القرار.

• ما أثر رفع الادخار على الدخل السنوي؟
  > محاكاة لقياس تأثير تحسين السلوك المالي على الاقتصاد الشخصي والوطني.

0.3 🔢 توليد بيانات محاكاة

عدد <- 500

البيانات <- tibble(
  المعرف = 1:عدد,
  الدخل = round(rnorm(عدد, mean = 12000, sd = 3000)),
  النفقات_الأساسية = round(الدخل * runif(عدد, 0.4, 0.65)),
  الادخار = round(الدخل * runif(عدد, 0.05, 0.25)),
  الاستثمار = round(الدخل * runif(عدد, 0.05, 0.2))
) %>%
  mutate(أخرى = الدخل - النفقات_الأساسية - الادخار - الاستثمار)

0.4 📊 إحصاءات وصفية ورسوم دائرية

الوصفية <- البيانات %>%
  summarise(
    across(
      c(الدخل, النفقات_الأساسية, الادخار, الاستثمار, أخرى),
      list(المتوسط = ~mean(.x, na.rm = TRUE),
           الانحراف_المعياري = ~sd(.x, na.rm = TRUE),
           الأدنى = ~min(.x, na.rm = TRUE),
           الأعلى = ~max(.x, na.rm = TRUE)),
      .names = "{.col}__{.fn}"   # <= نفصل باسمين بــ __
    )
  ) %>%
  pivot_longer(
    cols = everything(),
    names_to = c("المتغير", "الإحصاء"),
    names_sep = "__"             # <= نفك بنفس الفاصل
  ) %>%
  pivot_wider(
    names_from = الإحصاء,
    values_from = value
  ) %>%
  arrange(المتغير)

knitr::kable(الوصفية, caption = "الإحصاءات الوصفية (أفقي لكل متغير)")

الإحصاءات الوصفية (أفقي لكل متغير)

المتغير	المتوسط	الانحراف_المعياري	الأدنى	الأعلى
أخرى	2429.676	1366.4899	-576	7588
الادخار	1826.700	846.9509	271	4686
الاستثمار	1501.196	674.3999	265	3601
الدخل	12103.778	2918.3234	4017	21723
النفقات_الأساسية	6346.206	1793.8499	2122	12030

# الرسم الدائري
المتوسطات <- colMeans(البيانات[, c("الدخل","النفقات_الأساسية","الادخار","الاستثمار","أخرى")], na.rm = TRUE)
pie(المتوسطات, labels = names(المتوسطات), main = "متوسط توزيع الراتب")

نسب <- المتوسطات[c("النفقات_الأساسية","الادخار","الاستثمار","أخرى")] / المتوسطات["الدخل"]
pie(نسب, labels = names(نسب), main = "متوسط النِسَب من الدخل")

📌 التفسير: > يعرض الجدول أهم المؤشرات الإحصائية مثل المتوسط والانحراف المعياري، والحدين الأدنى والأقصى لكل بند من بنود الراتب. الرسم الدائري يوضح النسب المتوسطة التي تذهب لكل بند، مما يعطينا تصورًا بصريًا عامًا حول أولويات الإنفاق.

0.5 📦 الرسوم الصندوقية حسب شرائح الدخل

البيانات <- البيانات %>%
  mutate(فئة_الدخل = cut(الدخل,
                          breaks = c(0, 8000, 11000, 14000, Inf),
                          labels = c("منخفض", "متوسط", "فوق المتوسط", "مرتفع")))

g1 <- ggplot(البيانات, aes(x = فئة_الدخل, y = الادخار, fill = فئة_الدخل)) +
  geom_boxplot() +
  labs(title = "الادخار حسب فئة الدخل", x = "فئة الدخل", y = "الادخار") +
  theme_minimal()

g2 <- ggplot(البيانات, aes(x = فئة_الدخل, y = الاستثمار, fill = فئة_الدخل)) +
  geom_boxplot() +
  labs(title = "الاستثمار حسب فئة الدخل", x = "فئة الدخل", y = "الاستثمار") +
  theme_minimal()

g1 / g2

📌 التفسير: > تعرض هذه الرسوم الصندوقية مدى تباين الادخار والاستثمار ضمن كل شريحة دخل. يظهر أن الأفراد ذوي الدخل المرتفع يميلون إلى ادخار واستثمار أكثر، لكن مع تباين كبير داخل الشريحة. هذه الرسوم تساعد على فهم تفاوت السلوك المالي داخل كل فئة.

0.6 🌐 التحليل العنقودي (K-means Clustering)

بيانات_العنقود <- البيانات %>%
  mutate(across(c(النفقات_الأساسية, الادخار, الاستثمار, أخرى), ~ . / الدخل)) %>%
  select(الادخار, الاستثمار, النفقات_الأساسية, أخرى)

نتيجة_العنقود <- kmeans(بيانات_العنقود, centers = 3, nstart = 25)
البيانات$المجموعة <- as.factor(نتيجة_العنقود$cluster)

fviz_cluster(نتيجة_العنقود, data = بيانات_العنقود, geom = "point", ellipse.type = "convex") +
  labs(title = "تصنيف الأفراد حسب أنماط الإنفاق")

💡 التفسير: > باستخدام K-means، قمنا بتجميع الأفراد في 3 مجموعات: > > - المجموعة 1: يميل أفرادها إلى الادخار والاستثمار المرتفع مقارنة بالبقية. > - المجموعة 2: إنفاق متوازن نسبيًا بين البنود. > - المجموعة 3: تركز كبير على الإنفاق الأساسي وضعف في الادخار. > > هذا التحليل يسمح لنا بفهم “أنماط” سلوكية ضمن السكان، مما يساعد على استهداف التوصيات لكل نمط بدقة.

0.7 🌳 نموذج شجرة القرار

نموذج_الشجرة <- rpart(المجموعة ~ الدخل + الادخار + الاستثمار + النفقات_الأساسية + أخرى,
                      data = البيانات, method = "class")
rpart.plot(نموذج_الشجرة, type = 4, extra = 104)

🌿 التفسير: > شجرة القرار تعرض آلية تصنيف الأفراد بناءً على متغيراتهم المالية، وتُستخدم لفهم العوامل التي تحدد النمط المالي للفرد.

0.7.1 🧭 كيف تعمل الشجرة؟

1. الجذر (العقدة الأولى): تبدأ الشجرة بتقسيم الأفراد حسب أهم متغير (مثل الادخار أو الاستثمار). هذا المتغير يُحدد إحصائيًا كأكثر عامل يُفرق بين المجموعات.

2. كل فرع يمثل شرطًا: على سبيل المثال، “الادخار < 1800” يعني أن الأفراد الذين يدخرون أقل من هذا المبلغ يتم توجيههم نحو فرع معين.

3. العقد النهائية: تمثل المجموعة النهائية التي ينتمي إليها الفرد (مثل Cluster 2)، مع عدد الأفراد في تلك الفئة ونسبة الخطأ في التصنيف.

0.7.2 🔍 مثال مسار في الشجرة:

• إذا كان دخل الفرد 13000 ريال، ويدخر فقط 900 ريال، ويستثمر 700 ريال:
  • نبدأ من الجذر، نتحقق من شرط الادخار: 900 < 1800 ✔️
  • ثم نتحقق من شرط الاستثمار: 700 < 1000 ✔️
  • ننتقل بين الفروع حتى نصل إلى عقدة نهائية تشير إلى الانتماء إلى المجموعة 3، التي تمثل الأفراد ذوي الادخار المنخفض والاستهلاك العالي.

0.7.3 🎯 لماذا نستخدمها؟

• لفهم أي المتغيرات أكثر تأثيرًا على السلوك المالي.
• لتقديم توصيات دقيقة موجهة لكل نمط من أنماط الإنفاق.
• لتبسيط التنبؤ دون الحاجة إلى نماذج رياضية معقدة.

---

0.8 📊 مقارنة بين المجموعات الثلاث

طباعة_جدول_المجموعة <- function(رقم_مجموعة) {
  البيانات %>%
    dplyr::filter(المجموعة == رقم_مجموعة) %>%
    dplyr::summarise(
      dplyr::across(
        c(الدخل, النفقات_الأساسية, الادخار, الاستثمار, أخرى),
        list(
          المتوسط = ~mean(.x, na.rm = TRUE),
          الانحراف_المعياري = ~sd(.x, na.rm = TRUE)
        ),
        .names = "{.col}__{.fn}"     # ← نفصل باسمين بفاصل آمن
      ),
      .groups = "drop"
    ) %>%
    tidyr::pivot_longer(
      cols = dplyr::everything(),
      names_to = c("المتغير", "الإحصاء"),
      names_sep = "__"              # ← نفس الفاصل
    ) %>%
    dplyr::distinct(المتغير, الإحصاء, .keep_all = TRUE) %>%  # ← يحذف أي تكرار عرضي
    tidyr::pivot_wider(
      names_from = الإحصاء,
      values_from = value
      # لو احتجت تجميعًا بدلاً من الحذف:
      # , values_fn = list(value = mean)
    ) %>%
    dplyr::mutate(
      dplyr::across(
        where(is.numeric),
        ~round(.x, 2)
      )
    ) %>%
    knitr::kable(caption = paste("الإحصاءات الوصفية - المجموعة", رقم_مجموعة))
}


طباعة_جدول_المجموعة(1)

الإحصاءات الوصفية - المجموعة 1

المتغير	المتوسط	الانحراف_المعياري
الدخل	12284.38	3029.59
النفقات_الأساسية	6334.06	1664.53
الادخار	1789.98	794.33
الاستثمار	1486.07	689.66
أخرى	2674.26	785.82

طباعة_جدول_المجموعة(2)

الإحصاءات الوصفية - المجموعة 2

المتغير	المتوسط	الانحراف_المعياري
الدخل	11645.40	2727.42
النفقات_الأساسية	5241.13	1292.40
الادخار	1349.21	675.09
الاستثمار	1220.38	550.12
أخرى	3834.68	1082.82

طباعة_جدول_المجموعة(3)

الإحصاءات الوصفية - المجموعة 3

المتغير	المتوسط	الانحراف_المعياري
الدخل	12238.35	2904.75
النفقات_الأساسية	7194.06	1815.11
الادخار	2229.85	828.09
الاستثمار	1730.74	661.27
أخرى	1083.70	696.23

📌 التفسير: > هذه المقارنة توضح الفروقات الكمية الدقيقة بين المجموعات، مثل متوسط الدخل ومتوسط الادخار، مما يساهم في دعم نتائج K-means بمقاييس عددية واضحة.

0.9 🧠 تأثير الادخار على الاقتصاد: Harrod-Domar مقابل Keynes

0.9.1 1. نموذج Harrod-Domar: الادخار كمحرك للنمو

يرى هذا النموذج أن الادخار هو العنصر الأهم للنمو الاقتصادي، إذ كلما زادت نسبة الادخار، زاد رأس المال المتاح للاستثمار، وبالتالي زاد الناتج المحلي الإجمالي.

💡 التفسير: > يوضح هذا الرسم العلاقة الخطية بين زيادة معدل الادخار والنمو الاقتصادي وفقًا لنموذج Harrod-Domar، بافتراض أن رأس المال المطلوب لإنتاج وحدة واحدة ثابت (4).

0.9.2 2. نظرية Keynes: الحذر من الادخار الزائد

يرى كينز أن الإفراط في الادخار قد يؤدي إلى تراجع الطلب الكلي والاستهلاك، وبالتالي يُضعف النمو الاقتصادي.

💡 التفسير: > كلما زاد ميل الأفراد للادخار على حساب الاستهلاك، انخفض الناتج المحلي وفقًا لنظرية كينز. يُظهر الرسم مفارقة الادخار بوضوح.

0.9.3 1. نموذج Harrod-Domar: الادخار كمحرك للنمو

يرى هذا النموذج أن الادخار هو العنصر الأهم للنمو الاقتصادي، إذ كلما زادت نسبة الادخار، زاد رأس المال المتاح للاستثمار، وبالتالي زاد الناتج المحلي الإجمالي.

• في السعودية، مع نسبة ادخار تتجاوز 32٪، تُعد هذه فرصة استراتيجية لدعم مشاريع رؤية 2030.

0.9.4 2. نظرية Keynes: الحذر من الادخار الزائد

يرى كينز أن الإفراط في الادخار قد يؤدي إلى تراجع الطلب الكلي والاستهلاك، وبالتالي يُضعف النمو الاقتصادي.

• إذا ادخر الجميع أكثر مما يستهلكون، قد تتراجع أرباح الشركات وتنخفض الوظائف.
• يعارض كينز فكرة أن الادخار وحده كافٍ للنمو، بل يرى أن التوازن بين الادخار والاستهلاك هو الحل.

0.9.5 🔄 مقارنة النموذجين في سياق الاقتصاد السعودي

العنصر	Harrod-Domar	Keynes
محرك النمو	الادخار والاستثمار	الاستهلاك
المخاطر	نقص الاستهلاك	نقص الاستثمار
التوصية	رفع الادخار لتمويل النمو	عدم المبالغة في الادخار
المناسب للسعودية	لتمويل مشاريع 2030 والبنية التحتية	لدعم الطلب المحلي والتحول الاقتصادي

0.10 ✅ توصيات

• للفرد:
  > خصص 20٪ من دخلك للادخار، راقب نمطك، ووازن بين الادخار والاستثمار.

• لصانع القرار:
  > شجع على الادخار الذكي، قدم حوافز، ووجّه المدخرات نحو مشاريع إنتاجية.

• للاقتصاد:
  > حافظ على توازن بين الادخار والاستهلاك، وراقب تحوّل سلوك الأسر ماليًا.

---

0.11 🧮 نموذج تحديد الادخار المتوازن

هدف النموذج هو تحديد نسبة الادخار المثلى التي تحقق توازنًا بين الإنفاق والادخار دون التأثير السلبي على جودة الحياة.

0.11.1 ⚙️ خطوات النموذج:

# تعريف دالة الفائدة: تحفز الادخار ولكن لا تتجاوز حدود الدخل
utility_function <- function(saving_rate, income) {
  essentials <- income * 0.5
  other <- income * 0.3
  savings <- income * saving_rate
  
  # استبعاد الحالات التي تتجاوز الدخل
  if ((essentials + other + savings) > income) return(-Inf)
  
  # نموذج فائدة بسيط
  utility <- savings - abs(essentials - (income * 0.5)) - abs(other - (income * 0.3))
  return(utility)
}

# تطبيق النموذج على دخل 12,000 ريال
income <- 12000
optimal <- optimize(utility_function, interval = c(0, 0.5), income = income, maximum = TRUE)

optimal_saving <- optimal$maximum
optimal_saving

## [1] 0.1999868

💡 التفسير: > النموذج يحاول موازنة ثلاثية: تغطية الأساسيات + المحافظة على الاستهلاك + تحقيق ادخار فعّال. النسبة المثلى الناتجة تكون عادة بين 15% إلى 20% من الدخل.

0.11.2 📊 رسم توضيحي لتغير الفائدة بحسب نسبة الادخار:

💡 التفسير: المحور الأفقي (X): نسبة الادخار من الدخل (%). يبدأ من 0% إلى 50%.

المحور العمودي (Y): مؤشر الفائدة المالية (كلما ارتفع كان الوضع أفضل).

الخط الأخضر: يوضّح كيف يتغير مؤشر الفائدة المالية مع زيادة نسبة الادخار.

الخط الأحمر المتقطع عند ≈20%: مكتوب عليه “أفضل نسبة”. هذا هو الموضع الذي يصل فيه مؤشر الفائدة المالية إلى أعلى قيمة.

المعنى: حسب هذا النموذج، ادخار حوالي 20% من دخلك يعطيك أعلى فائدة مالية ممكنة. الادخار بنسبة أقل يقلل الفائدة لأنك لا تدخر ما يكفي. الادخار بنسبة أعلى بكثير قد يقلل الفائدة لأنك تقلل من استهلاكك الحالي أكثر من اللازم. وستضطر لتقليل إنفاقك اليومي على أشياء أساسية أو تحسينات حياتية (سكن، طعام، تعليم، صحة، ترفيه…).

باختصار:

إذا اتبعت هذا النموذج، حاول أن تدخر حوالي 20% من دخلك — فهي “النقطة المثالية” التي تحقق التوازن بين الفائدة المالية الحالية والمستقبلية.

0.12 ✅ التوصيات

• 📊 راقب توزيع راتبك وحدد إن كنت في مجموعة ذات نمط إنفاق مرتفع أو ادخار منخفض.
• 💼 خصص دائمًا نسبة ثابتة للادخار مهما كان دخلك.
• 🔍 استخدم الرسوم التحليلية لفهم سلوكك المالي مع مرور الوقت.
• 🌳 استعن بنماذج شجرية لتحسين قراراتك المالية تلقائيًا.
• 🧠 استكشف أي مجموعة سلوكية تنتمي لها لتتخذ إجراءات أكثر ملاءمة.

---

جميع الحقوق محفوظة © أرقامي 2025

لمزيد من المعلومات، تواصل معنا عبر بريدنا الإلكتروني: argamil2025@gmail.com