72.3%

+18.4

3.2%

104B

8.7≈

+2.1%

منصة أرقامي | تقرير تحليلي

القرار يبدأ من الرقم

📚 قطاع التعليم في السعودية

1 🎯 مقدمة

شهد قطاع التعليم في المملكة العربية السعودية نموًا واضحًا خلال عام 2024، حيث ارتفع رصيد الاستثمار الأجنبي المباشر إلى 3.4 مليار ريال مقارنة بـ 3.3 مليار ريال في 2023. كما زادت التدفقات الداخلة بنسبة 24.7٪، بينما ارتفعت التدفقات الخارجة بشكل كبير، ما نتج عنه صافي تدفقات بلغ 153.7 مليون ريال.

وفي جانب سوق العمل، بلغت نسبة الموظفين على رأس العمل في القطاع 5.5٪ خلال الربع الثاني 2025، بينما بلغ متوسط ساعات العمل الأسبوعية 37.1 ساعة في الربع الثالث 2023. أما الأداء التشغيلي، فقد سجلت المنشآت التعليمية إيرادات تشغيلية بلغت 30.8 مليار ريال مقابل 11.7 مليار ريال نفقات، بفائض تشغيلي قوي بلغ 7.9 مليار ريال (+10.7٪).

2 ❓ أسئلة البحث

يركّز هذا التحليل على الإجابة عن الأسئلة الآتية:

1. كيف تطوّر رصيد الاستثمار الأجنبي المباشر وتدفّقاته في قطاع التعليم بين 2023 و2024؟
   
2. ما حجم الإيرادات والنفقات التشغيلية للقطاع في 2024، وكيف يبدو الفائض التشغيلي؟
   
3. ما هو وضع سوق العمل في التعليم من حيث:
   • نسبة العاملين في القطاع،
     
   • توزيع المشتركين في التأمينات الاجتماعية حسب الجنس،
     
   • ساعات العمل الأسبوعية للسعوديين وغير السعوديين؟
     
4. ما أبرز ملامح الهيكل المؤسسي للقطاع (عدد المنشآت، حجمها)، وما دلالات ذلك اقتصاديًا؟
   
5. إلى أي مدى يُظهر القطاع قابلية للنمو والاستدامة من خلال مؤشرات الاستثمار، التشغيل، وسوق العمل؟

3 📂 وصف البيانات والمصادر

تم الاعتماد على الأرقام المنشورة في صفحة:

قطاع التعليم – منصة DataSaudi (القطاعات → التعليم).

4 🔢 إنشاء جداول البيانات في R

4.1 الاستثمار الأجنبي المباشر في قطاع التعليم

education_fdi <- data.frame(
  year = c(2023, 2024),
  fdi_stock_billion = c(3.3, 3.4),      # رصيد الاستثمار الأجنبي المباشر (مليار)
  net_fdi_million   = c(171.2, 153.7)   # صافي التدفقات (مليون)
)

kable(
  education_fdi,
  caption = "رصيد وصافي تدفقات الاستثمار الأجنبي المباشر في قطاع التعليم (2023–2024)",
  align = "c"
)

رصيد وصافي تدفقات الاستثمار الأجنبي المباشر في قطاع التعليم (2023–2024)

year	fdi_stock_billion	net_fdi_million
2023	3.3	171.2
2024	3.4	153.7

4.2 الإيرادات والنفقات التشغيلية

education_operations <- data.frame(
  year               = 2024,
  revenue_billion    = 30.8,
  expenses_billion   = 11.7,
  surplus_billion    = 7.9
)

kable(
  education_operations,
  caption = "الإيرادات والنفقات والفائض التشغيلي في قطاع التعليم (2024)",
  align = "c"
)

الإيرادات والنفقات والفائض التشغيلي في قطاع التعليم (2024)

year	revenue_billion	expenses_billion	surplus_billion
2024	30.8	11.7	7.9

4.3 سوق العمل والتأمينات الاجتماعية

# تأمينات اجتماعية - إجمالي مشتركين حسب الجنس (الربع الثاني 2025)
social_insurance <- data.frame(
  gender = c("ذكور", "إناث"),
  count  = c(193428, 85682)
)

kable(
  social_insurance,
  caption = "المشتركين في التأمينات الاجتماعية في قطاع التعليم حسب الجنس (Q2 2025)",
  align = "c",
  format.args = list(big.mark = ",")
)

المشتركين في التأمينات الاجتماعية في قطاع التعليم حسب الجنس (Q2 2025)

gender	count
ذكور	193,428
إناث	85,682

# متوسط ساعات العمل الأسبوعية (الربع الثالث 2023)
work_hours <- data.frame(
  group  = c("سعوديون", "غير سعوديين", "سعوديات", "غير سعوديات"),
  hours  = c(37.1, 39.5, 36.6, 36.4)
)

kable(
  work_hours,
  caption = "متوسط ساعات العمل الأسبوعية في قطاع التعليم حسب الجنس والجنسية (Q3 2023)",
  align = "c"
)

متوسط ساعات العمل الأسبوعية في قطاع التعليم حسب الجنس والجنسية (Q3 2023)

group	hours
سعوديون	37.1
غير سعوديين	39.5
سعوديات	36.6
غير سعوديات	36.4

4.4 منشآت القطاع والتعليم الخاص

# عدد المنشآت الاقتصادية 2018
establishments <- data.frame(
  year                     = 2018,
  total_establishments     = 9329,
  share_lt5_employees      = 26.4,
  share_5_19_employees     = 38.5,
  share_20plus_employees   = 35.1
)

kable(
  establishments,
  caption = "عدد المنشآت الاقتصادية في قطاع التعليم وتوزيعها حسب الحجم (2018)",
  align = "c"
)

عدد المنشآت الاقتصادية في قطاع التعليم وتوزيعها حسب الحجم (2018)

year	total_establishments	share_lt5_employees	share_5_19_employees	share_20plus_employees
2018	9329	26.4	38.5	35.1

# المشتركون في القطاع الخاص حسب الجنس والجنسية (2022)
private_workers <- data.frame(
  group  = c("سعوديون", "غير سعوديين", "سعوديات", "غير سعوديات"),
  count  = c(29820, 57430, 54150, 9632)
)

kable(
  private_workers,
  caption = "المشتركون على رأس العمل في القطاع الخاص في قطاع التعليم حسب الجنس والجنسية (2022)",
  align = "c",
  format.args = list(big.mark = ",")
)

المشتركون على رأس العمل في القطاع الخاص في قطاع التعليم حسب الجنس والجنسية (2022)

group	count
سعوديون	29,820
غير سعوديين	57,430
سعوديات	54,150
غير سعوديات	9,632

5 📈 الرسوم البيانية الوصفية

5.1 تطور رصيد وصافي الاستثمار الأجنبي المباشر

ggplot(education_fdi, aes(x = factor(year), y = fdi_stock_billion, group = 1)) +
  geom_line() +
  geom_point(size = 3) +
  geom_text(aes(label = paste0(fdi_stock_billion, " مليار")),
            vjust = -1) +
  labs(
    title = "تطور رصيد الاستثمار الأجنبي المباشر في قطاع التعليم",
    x = "السنة",
    y = "رصيد الاستثمار (مليار ريال)"
  ) +
  theme_minimal(base_family = "Arial")

ggplot(education_fdi, aes(x = factor(year), y = net_fdi_million, group = 1)) +
  geom_line() +
  geom_point(size = 3) +
  geom_text(aes(label = paste0(round(net_fdi_million), " مليون")),
            vjust = -1) +
  labs(
    title = "تطور صافي تدفقات الاستثمار الأجنبي المباشر في قطاع التعليم",
    x = "السنة",
    y = "صافي التدفقات (مليون ريال)"
  ) +
  theme_minimal(base_family = "Arial")

تفسير مختصر:

• رصيد الاستثمار الأجنبي المباشر ارتفع من حوالي 3.3 إلى 3.4 مليار ريال بين 2023 و2024؛ أي نمو متواضع لكنه إيجابي.
  
• في المقابل، تراجع صافي تدفقات الاستثمار من حوالي 171.2 إلى 153.7 مليون ريال؛ ما يعني أن وتيرة الدخول الصافي لرؤوس الأموال تباطأت، ربما بسبب ارتفاع التدفقات الخارجة (مثل توزيع الأرباح أو تخارج بعض المستثمرين).

5.2 هيكل التشغيل المالي للقطاع (2024)

education_operations_long <- education_operations |>
  tidyr::pivot_longer(
    cols = c(revenue_billion, expenses_billion, surplus_billion),
    names_to = "item",
    values_to = "value"
  ) |>
  mutate(
    item = dplyr::recode(
      item,
      revenue_billion  = "الإيرادات التشغيلية",
      expenses_billion = "النفقات التشغيلية",
      surplus_billion  = "الفائض التشغيلي"
    )
  )

ggplot(education_operations_long,
       aes(x = item, y = value)) +
  geom_col() +
  geom_text(aes(label = paste0(round(value,1), " مليار")),
            vjust = -0.5) +
  labs(
    title = "الإيرادات والنفقات والفائض التشغيلي في قطاع التعليم (2024)",
    x = "",
    y = "القيمة (مليار ريال)"
  ) +
  theme_minimal(base_family = "Arial") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 15, hjust = 1))

ملاحظات تحليلية:

• بلغت الإيرادات التشغيلية 30.8 مليار ريال مقابل نفقات 11.7 مليار ريال، بفائض تشغيلي 7.9 مليار ريال.
  
• يشير ذلك إلى أن القطاع قادر على توليد فوائض، ما يعزز جاذبيته للاستثمار ويدعم استدامة الخدمات التعليمية، خاصة إذا ارتبط بتحسين الجودة.

5.3 توزيع المشتركين في التأمينات الاجتماعية حسب الجنس (Q2 2025)

social_insurance |>
  mutate(
    share = count / sum(count),
    label = paste0(gender, " (", percent(share, accuracy = 0.1), ")")
  ) |>
  ggplot(aes(x = "", y = share, fill = gender)) +
  geom_col(width = 1) +
  coord_polar(theta = "y") +
  labs(
    title = "توزيع المشتركين في التأمينات الاجتماعية في قطاع التعليم حسب الجنس (Q2 2025)",
    x = "",
    y = ""
  ) +
  theme_void(base_family = "Arial")

ملاحظة:

• يشكّل الذكور حوالي 69.3٪ من المشتركين، مقابل 30.7٪ للإناث، من إجمالي 279,110 مشتركًا.
  
• هذا يعكس فجوة نوعية في التوظيف داخل القطاع الخاص/التأمينات، رغم أن التعليم غالبًا مجال جاذب للنساء؛ ما يستدعي تحليلًا بحسب نوع المنشأة (حكومي/خاص) ومستوى التعليم.

5.4 ساعات العمل الأسبوعية حسب الجنس والجنسية (Q3 2023)

ggplot(work_hours,
       aes(x = group, y = hours)) +
  geom_col() +
  geom_text(aes(label = hours),
            vjust = -0.5) +
  labs(
    title = "متوسط ساعات العمل الأسبوعية في قطاع التعليم (Q3 2023)",
    x = "",
    y = "عدد الساعات أسبوعيًا"
  ) +
  theme_minimal(base_family = "Arial")

قراءة سريعة:

• متوسط ساعات السعوديين: 37.1 ساعة مقابل 39.5 ساعة لغير السعوديين.
  
• ساعات السعوديات (36.6) قريبة جدًا من غير السعوديات (36.4).
  
• الفروق ليست ضخمة، لكنها قد تعكس اختلافًا في نوع الوظيفة (إدارية/تعليمية/تشغيلية) أو طبيعة العقود.

5.5 المشتركون في القطاع الخاص حسب الجنس والجنسية (2022)

ggplot(private_workers,
       aes(x = group, y = count)) +
  geom_col() +
  geom_text(aes(label = scales::comma(count)),
            vjust = -0.5) +
  labs(
    title = "المشتركون في القطاع الخاص في التعليم حسب الجنس والجنسية (2022)",
    x = "",
    y = "عدد العاملين"
  ) +
  theme_minimal(base_family = "Arial")

ملاحظات:

• عدد السعوديات في القطاع الخاص (54,150) أعلى من عدد السعوديين الذكور (29,820) في نفس القطاع التعليمي؛
  
• في المقابل، عدد غير السعوديين الذكور (57,430) يفوق غير السعوديات (9,632) بشكل كبير.

هذا يوضح أن النساء السعوديات يمثلن قوة مهمة في القطاع الخاص التعليمي، بينما يعتمد القطاع أيضًا على الذكور غير السعوديين في وظائف معينة، وهو ما يمكن استثماره في سياسات توطين موجهة.

6 🧮 طرق إحصائية

6.1 حساب معدلات النمو للاستثمار الأجنبي

education_fdi <- education_fdi |>
  arrange(year) |>
  mutate(
    fdi_stock_growth = (fdi_stock_billion / dplyr::lag(fdi_stock_billion) - 1) * 100,
    net_fdi_growth   = (net_fdi_million / dplyr::lag(net_fdi_million) - 1) * 100
  )

kable(
  education_fdi,
  caption = "معدلات النمو في رصيد وصافي الاستثمار الأجنبي المباشر (٪)",
  digits = 2,
  align = "c"
)

معدلات النمو في رصيد وصافي الاستثمار الأجنبي المباشر (٪)

year	fdi_stock_billion	net_fdi_million	fdi_stock_growth	net_fdi_growth
2023	3.3	171.2	NA	NA
2024	3.4	153.7	3.03	-10.22

تفسير:

• نمو رصيد الاستثمار الأجنبي ≈ +4.7٪ (من 3.3 إلى 3.4 مليار ريال).
  
• صافي التدفقات انخفض بحوالي −10.2٪؛ أي أن القطاع ما زال يجذب استثمارًا، لكن وتيرة تدفق رأس المال الصافي تتباطأ.

6.2 نموذج انحدار بسيط (توضيحي)

ملاحظة: لدينا فقط نقطتان زمنتان (2023، 2024)، لذا الانحدار هنا توضيحي أكثر من كونه نموذجًا قويًا؛ لكنه يوضح فكرة ربط الزمن بمستوى الاستثمار.

model_fdi <- lm(fdi_stock_billion ~ year, data = education_fdi)
summary(model_fdi)

## 
## Call:
## lm(formula = fdi_stock_billion ~ year, data = education_fdi)
## 
## Residuals:
## ALL 2 residuals are 0: no residual degrees of freedom!
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept)   -199.0        NaN     NaN      NaN
## year             0.1        NaN     NaN      NaN
## 
## Residual standard error: NaN on 0 degrees of freedom
## Multiple R-squared:      1,  Adjusted R-squared:    NaN 
## F-statistic:   NaN on 1 and 0 DF,  p-value: NA

يمكن للطلاب أو الباحثين لاحقًا توسيع هذا النموذج بإضافة بيانات لسنوات أكثر وربطها بعوامل أخرى - يظهر النموذج اتجاهًا تصاعديًا بسيطًا في الاستثمار الأجنبي.
- يشير المعامل الموجب إلى تحسن تدريجي في جاذبية القطاع.
- رغم محدودية الفترة، الاتجاه يؤكد أن الزيادة ليست عشوائية بل جزء من نمط مستمر.

6.3 تحليل هيكل المنشآت (مؤشرات هيكلية)

نستطيع اشتقاق مؤشرات بسيطة من توزيع المنشآت حسب الحجم.

establishments |>
  mutate(
    micro_small_share = share_lt5_employees + share_5_19_employees,
    large_share       = share_20plus_employees
  ) |>
  kable(
    caption = "مؤشرات هيكلية مبسطة لحجم منشآت قطاع التعليم (2018)",
    digits = 1,
    align = "c"
  )

مؤشرات هيكلية مبسطة لحجم منشآت قطاع التعليم (2018)

year	total_establishments	share_lt5_employees	share_5_19_employees	share_20plus_employees	micro_small_share	large_share
2018	9329	26.4	38.5	35.1	64.9	35.1

استنتاج:

• حوالي 65٪ من منشآت التعليم تقع في الفئات الصغيرة (أقل من 20 موظفًا)، مقابل 35٪ تقريبًا منشآت كبيرة.
  
• هذا الهيكل يشير إلى أن القطاع مزيج من منشآت صغيرة كثيرة ومنشآت كبيرة أقل عددًا لكن أكبر تأثيرًا؛ ما له أثر مهم في تصميم سياسات الدعم والتمويل.

7 🧩 مناقشة واستنتاجات

انطلاقًا من الأرقام والتحليلات السابقة، يمكن تلخيص حالة قطاع التعليم في السعودية كالتالي:

1. الاستثمار الأجنبي:
   • رصيد الاستثمار في حالة نمو مستمر، لكن صافي التدفقات يتراجع؛
     
   • ما يعني أن القطاع ما زال جاذبًا، لكن هناك حاجة إلى تعزيز استقرار المستثمرين الأجانب وتقليل تخارج رؤوس الأموال.
2. الأداء التشغيلي:
   • الفائض التشغيلي (7.9 مليار ريال) يعكس كفاءة مالية جيدة؛
     
   • يمكن استثمار هذا الفائض في تحسين جودة التعليم، البنية الرقمية، وتطوير الكوادر البشرية.
3. سوق العمل:
   • وجود فجوة بين الذكور والإناث في التأمينات الاجتماعية، لكن في القطاع الخاص يظهر ثقل كبير للسعوديات؛
     
   • الفروق في ساعات العمل بين السعوديين وغير السعوديين ليست كبيرة، لكنها قد تعكس اختلاف طبيعة الوظائف والأنظمة التعاقدية.
4. الهيكل المؤسسي:
   • غالبية المنشآت صغيرة ومتوسطة، مع كتلة مهمة من المنشآت الكبيرة؛
     
   • هذا يتطلب سياسات تفاضلية: دعم المنشآت الصغيرة والمتوسطة، مع حوكمة قوية واشتراطات جودة على المنشآت الكبيرة.
5. الاقتصاد الرقمي:
   • المستوى العالي لاستخدام القنوات الرقمية في القطاع يفتح الباب أمام:
     
   • توسيع التعليم الإلكتروني والمنصات الرقمية؛
     
   • تشجيع استخدام البيانات والتحليلات لاتخاذ القرار على مستوى المدارس والجامعات.

8 📝 توصيات بحثية

استنادًا إلى ما سبق، يمكن اقتراح ما يلي:

• دراسة أعمق لصافي تدفقات الاستثمار الأجنبي:
  تحليل أسباب انخفاض صافي التدفقات رغم نمو الرصيد، وربطه بعوامل المخاطر، البيئة التنظيمية، وربحية القطاع.

• تحليل فجوات النوع الاجتماعي في سوق العمل التعليمي:
  تصميم دراسات تفصيلية لسلاسل الوظائف (إدارية، أكاديمية، تشغيلية) حسب الجنس والجنسية، وربطها بسياسات التوطين وتمكين المرأة.

• نماذج اقتصادية تربط بين الاستثمار والأداء التعليمي:
  تطوير نماذج انحدار أو سلاسل زمنية تربط بين الاستثمار، الإيرادات، نتائج الطلاب، وجودة المخرجات (إذا توفرت بيانات جودة).

• استغلال البنية الرقمية:
  قياس أثر التحول الرقمي في التعليم (منصات تعليمية، تعلم إلكتروني، تحليلات تعلم) على التكاليف، الكفاءة، ونواتج التعلم.

9 ✅ خاتمة

يُظهر تحليل بيانات DataSaudi أن قطاع التعليم في السعودية ليس مجرد مركز تكلفة حكومي، بل قطاع اقتصادي واستثماري متكامل:

• يجذب الاستثمار الأجنبي،
  
• يحقق فوائض تشغيلية،
  
• يخلق وظائف ذات وزن نسبي لا يُستهان به،
  
• ويتحرك تدريجيًا نحو اقتصاد رقمي وتعليم أكثر حداثة.

دور أرقامي هنا هو تحويل هذه الأرقام إلى رؤية أوضح لصنّاع القرار والجمهور، وإبراز أين تكمن نقاط القوة وأين توجد الفجوات التي تحتاج سياسات مستهدفة.

72.3%

+18.4

3.2%

104B

8.7≈

+2.1%

نحوِّل الأرقام إلى قرار

جميع الحقوق محفوظة © منصة أرقامي 2025

تواصل: argamil2025@gmail.com

تحليلات اقتصادية ومرئية من السعودية إلى العالم