الميزانية التنبؤية

قوانين المالية السنوية في زمن الذكاء الاصطناعي: هل ينتقل المغرب إلى الميزانية التنبؤية؟

يشكل قانون المالية السنوي الأداة القانونية والمالية الأساسية التي تترجم من خلالها الدولة اختياراتها الاقتصادية والاجتماعية إلى تقديرات رقمية وبرامج عملية، إذ يتولى تحديد طبيعة الموارد والتكاليف العمومية وحجمها وتوازنها خلال سنة مالية محددة. ولذلك، لا يمثل قانون المالية مجرد وثيقة محاسبية تتضمن توقعات للمداخيل وترخيصاً بالنفقات، وإنما يجسد برنامجاً حكومياً سنوياً، يعكس أولويات الدولة وتوجهاتها في مجالات الاستثمار والحماية الاجتماعية والصحة والتعليم والماء والتشغيل وغيرها من السياسات العمومية.

وتخضع عملية إعداد قوانين المالية السنوية بالمغرب لجملة من المبادئ والقواعد الدستورية والتنظيمية، وفي مقدمتها مبدأ السنوية، ومبدأ الترخيص البرلماني، ومبدأ صدقية التوقعات، إلى جانب متطلبات البرمجة الميزانياتية متعددة السنوات ونجاعة الأداء، وفقا للمقتضيات التي كرسها دستور سنة 2011 والقانون التنظيمي رقم 130.13 لقانون المالية. غير أن جودة قانون المالية تظل مرتبطة بدرجة كبيرة بمدى دقة الفرضيات الاقتصادية والمالية التي يقوم عليها، ولا سيما توقع معدل النمو، والتضخم، وأسعار الطاقة، وحجم المداخيل الضريبية، وتكلفة المقاصة، ومستوى العجز والمديونية والنفقات الاجتماعية.

وقد أظهرت الأزمات الاقتصادية والصحية والمناخية والجيوسياسية المتلاحقة أن التوقعات الميزانياتية التقليدية قد تصبح محدودة أمام السرعة التي تتغير بها المعطيات الوطنية والدولية. فقد تقع، خلال السنة المالية، تحولات جوهرية تؤثر في الفرضيات التي بُني عليها قانون المالية، مما يؤدي إلى ظهور فروق بين الموارد المتوقعة والموارد المحصلة، أو بين الاعتمادات المرصودة والنفقات المنفذة، وقد يفرض اللجوء إلى آليات التعديل أو إلى قانون مالية تعديلي لمواجهة الأوضاع المستجدة.

لم يعد إعداد قانون المالية السنوي مجرد عملية تقنية تقوم على جمع نفقات الوزارات وتقدير المداخيل المنتظرة، بل أصبح تمريناً بالغ التعقيد، تتحكم فيه متغيرات اقتصادية واجتماعية ومناخية وجيوسياسية سريعة التحول. فبين لحظة إعداد مشروع قانون المالية ولحظة تنفيذه، قد ترتفع أسعار الطاقة، أو تتراجع التساقطات المطرية، أو تتغير معدلات التضخم والفائدة، أو تظهر أزمة دولية تقلب جانباً مهماً من الفرضيات الأولية.

في مواجهة هذا الواقع، يبرز سؤال جديد: هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد المغرب على إعداد قوانين مالية سنوية أكثر دقة، وتنفيذها بطريقة أكثر مرونة واستباقا؟

أولا: قانون المالية السنوي بين التوقع وعدم اليقين

يقوم قانون المالية السنوي على مجموعة من الفرضيات المتعلقة بمعدل النمو، والتضخم، وأسعار الطاقة، والمحصول الزراعي، والمداخيل الضريبية، ونفقات الاستثمار والمقاصة والحماية الاجتماعية وخدمة الدين. غير أن هذه الفرضيات تظل تقديرات محتملة وليست حقائق نهائية.

وتظهر صعوبة التوقع عندما تختلف تقديرات المؤسسات الوطنية نفسها. فقد توقعت المندوبية السامية للتخطيط أن يبلغ النمو الاقتصادي حوالي 4 في المائة خلال سنة 2026، مقابل 4.4 في المائة متوقعة لسنة 2025، كما توقعت انتقال عجز الميزانية من 3.6 إلى 3.4 في المائة من الناتج الداخلي الإجمالي. ويعكس ذلك أثر توقيت التوقعات وطبيعة المعطيات والفرضيات التي تعتمدها كل مؤسسة.

وتزداد أهمية دقة التوقعات بالنظر إلى حجم التدفقات التي يدبرها قانون المالية. فوفق البيانات الرسمية لوزارة الاقتصاد والمالية، قدرت الموارد العادية لسنة 2026 بحوالي 432.8 مليار درهم. وفي نهاية يونيو من السنة نفسها، بلغت الموارد المحصلة نحو 225.2 مليار درهم، أي بنسبة إنجاز بلغت 52 في المائة.

أما في نهاية يوليو 2026، فقد سجلت المداخيل الضريبية نسبة إنجاز بلغت 61.1 في المائة، وارتفعت بحوالي 22 مليار درهم مقارنة بالفترة نفسها من سنة 2025، أي بنسبة 10.9 في المائة. وهذه مؤشرات إيجابية، لكنها تطرح سؤالاً أعمق: هل يتعلق الأمر بارتفاع هيكلي ومستدام في الموارد، أم بتحصيل استثنائي قد لا يتكرر خلال السنوات المقبلة؟

هنا يظهر الفرق بين القراءة المحاسبية والتحليل التنبؤي. فالقراءة المحاسبية تخبرنا بما تحقق، بينما يحاول الذكاء الاصطناعي تفسير أسباب ما تحقق، وتقدير فرص استمراره، والتنبيه إلى المخاطر التي يمكن أن تظهر قبل نهاية السنة المالية.

ثانيا: من التوقع التقليدي إلى الميزانية التنبؤية

تقوم الميزانية التنبؤية على استخدام البيانات التاريخية والآنية لبناء سيناريوهات مالية متجددة. وهي لا تعني أن تتولى الخوارزمية إعداد قانون المالية بدلاً من الحكومة، ولا أن تحل الآلة محل البرلمان، بل تعني توفير أدوات أكثر دقة لمساعدة المؤسسات الدستورية على اتخاذ القرار.

فعوض اعتماد نسبة نمو عامة للمداخيل الضريبية، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل كل مورد بصورة مستقلة. وفي ما يتعلق بالضريبة على الشركات، يمكن ربط التوقعات بأرباح القطاعات الاقتصادية، وحجم الاستثمار، والطلب الداخلي والخارجي، وأسعار المواد الأولية. أما الضريبة على القيمة المضافة، فيمكن توقع حصيلتها انطلاقاً من بيانات الاستهلاك والاستيراد والفوترة الإلكترونية. كما يمكن توقع الرسوم الجمركية من خلال تحليل حركة التجارة الخارجية وأسعار الصرف وحجم الواردات.

ولا يقتصر الأمر على الموارد، بل يمتد إلى النفقات العمومية. فقد خصصت ميزانية 2026 حوالي 140 مليار درهم لقطاعي الصحة والتعليم، بزيادة تقارب 16 في المائة مقارنة بالسنة السابقة. والمشكلة هنا ليست في حجم الاعتمادات وحده، وإنما في طريقة توزيعها ومدى قدرتها على الاستجابة للحاجيات الفعلية.

يمكن لنظام ذكي، مثلا، توقع حاجيات كل إقليم من المؤسسات التعليمية والمدرسين، بناء على تطور عدد السكان والتلاميذ ومؤشرات الاكتظاظ والهدر المدرسي. وفي قطاع الصحة، يمكن تحليل المعطيات الديمغرافية والصحية لتوقع الضغط على المستشفيات وحاجيات الأدوية والأطر والتجهيزات.

وبذلك يصبح توزيع الاعتمادات مرتبطا بحاجيات متوقعة وقابلة للقياس، وليس فقط بما حصل عليه كل قطاع خلال السنة السابقة.

ثالثا: عندما تتغير الفرضيات أثناء التنفيذ

تظهر أهمية الذكاء الاصطناعي بصورة أكبر أثناء تنفيذ قانون المالية. فقد سجلت ميزانية الدولة في نهاية يونيو 2026 عجزاً قدره 24 مليار درهم، مقابل 30.8 مليار درهم خلال الفترة نفسها من سنة 2025. غير أن العجز ارتفع في نهاية يوليو 2026 إلى 50.5 مليار درهم، مقابل 54.7 مليار درهم قبل سنة.

ولا يعني الانتقال من 24 إلى 50.5 مليار درهم خلال شهر واحد بالضرورة حدوث تدهور غير طبيعي، لأن تنفيذ الميزانية لا يتم بإيقاع منتظم؛ فقد تتركز بعض المداخيل أو النفقات في أشهر معينة. لكن هذا المثال يبرز محدودية قراءة الأرقام بصورة منفصلة.

يمكن لنظام تنبؤي أن يفسر مصدر هذا التحول، وأن يحدد ما إذا كان ناتجا عن ارتفاع نفقات الاستثمار، أو أداء متأخرات، أو زيادة نفقات المقاصة، أو تغير توقيت تحصيل الضرائب. كما يمكنه توقع مستوى العجز في نهاية السنة، وإصدار إنذار مبكر إذا ظهر أن النتائج ستبتعد بصورة كبيرة عن الأهداف المقررة.

وقد برزت أهمية هذا النوع من الاستباق خلال سنة 2026، مع الإعلان عن تعبئة 20 مليار درهم إضافية لمواجهة آثار الاضطرابات الخارجية في إمدادات الطاقة والأسعار، ودعم القدرة الشرائية وتمويل بعض التدخلات المستجدة. ووصلت كلفة بعض أشكال الدعم المرتبطة بالنقل والطاقة إلى نحو 648 مليون درهم شهرياً.

في مثل هذه الظروف، يمكن للذكاء الاصطناعي ربط أسعار النفط والغاز، وسعر صرف الدرهم، وحجم الاستيراد، وكلفة الدعم الداخلي، ثم تقديم تقدير متجدد للعبء المالي المتوقع إذا استمرت الأزمة شهراً أو ستة أشهر أو سنة كاملة.

رابعا: ماذا يمكن أن يتعلم المغرب من الخارج؟

تكشف التجارب الدولية أن نجاح الميزانية التنبؤية لا يبدأ بشراء البرمجيات، وإنما ببناء مؤسسات مستقلة وقواعد بيانات موثوقة.

ففي المملكة المتحدة، يتولى مكتب مسؤولية الميزانية إعداد توقعات الاقتصاد والمالية العامة، كما ينشر بيانات تاريخية حول التوقعات وتعديلاتها وتكلفة القرارات الحكومية ودرجة عدم اليقين المحيطة بها. ولا تقدم التدابير المالية باعتبارها أرقاما قطعية، بل يجري توضيح أسس احتسابها وآثارها والاستجابات السلوكية المحتملة للمواطنين والمقاولات.

وفي اسكتلندا، تنشر اللجنة المالية توقعات تمتد خمس سنوات، وتشمل النمو والمداخيل الضريبية ونفقات الحماية الاجتماعية والوضعية المالية العامة. ويتيح ذلك ربط الميزانية السنوية برؤية متوسطة المدى، مع تحيين التوقعات كلما ظهرت بيانات جديدة.

ويمتلك المغرب، من خلال القانون التنظيمي رقم 130.13 لقانون المالية، برمجة ميزانياتية تمتد ثلاث سنوات. غير أن التحدي يتمثل في تحويلها من توقعات دورية شبه ثابتة إلى توقعات دينامية يجري تحيينها باستمرار، وفق تطور النمو والتضخم والتساقطات والمحصول الزراعي والأسعار الدولية.

فالذكاء الاصطناعي لا يعوض جودة البيانات ولا استقلالية التقييم. وإذا كانت البيانات ناقصة أو غير منسجمة، فلن تنتج الخوارزمية إلا توقعات دقيقة في شكلها، لكنها ضعيفة في مضمونها.

خامسا: الخوارزمية لا تشرع

رغم الفرص التي يوفرها الذكاء الاصطناعي، فإن استعماله في قوانين المالية السنوية يطرح أسئلة قانونية وديمقراطية حقيقية. فمن يحدد المعايير التي تعتمدها الخوارزمية؟ ومن يتحمل المسؤولية إذا أدى توقع خاطئ إلى تقليص اعتمادات قطاع اجتماعي؟ وهل يستطيع البرلمان معرفة كيفية إنتاج النتائج التي تقدمها الحكومة؟

قانون المالية السنوي ليس معادلة رياضية فحسب، بل هو تعبير عن اختيارات سياسية واجتماعية. فقد تقترح الخوارزمية تخصيص الموارد للقطاعات الأكثر قدرة على تحقيق مردودية اقتصادية سريعة، بينما قد تقتضي العدالة الاجتماعية توجيهها إلى مناطق فقيرة أو نائية، حتى لو كانت المردودية المالية المباشرة محدودة.

لذلك يجب أن تظل نتائج الذكاء الاصطناعي استشارية، وأن يبقى القرار النهائي بيد الحكومة والبرلمان. كما ينبغي أن تكون الخوارزميات قابلة للتفسير والتدقيق، وأن تخضع لمراقبة المجلس الأعلى للحسابات والمؤسسات المختصة بحماية المعطيات.

وتكتسي الحماية السيبرانية أهمية خاصة، لأن المنصة التي ستجمع المعطيات الضريبية والجمركية والاجتماعية ومعلومات الإنفاق العمومي ستشكل بنية رقمية شديدة الحساسية. وأي اختراق أو تلاعب فيها قد يمس الأمن المالي للدولة.

سادسا: نحو مختبر مغربي للتوقع الميزانياتي

يمكن للمغرب البدء بصورة تدريجية، من خلال إحداث مختبر وطني للتوقع الميزانياتي، يضم خبراء في المالية العامة والاقتصاد والقانون والإحصاء وعلوم البيانات. ويرتبط هذا المختبر بمنصة موحدة تجمع بيانات وزارة الاقتصاد والمالية، والخزينة العامة للمملكة، والمديرية العامة للضرائب، وإدارة الجمارك، والمندوبية السامية للتخطيط، وبنك المغرب، والقطاعات الوزارية.

ويمكن اختبار النظام في ثلاثة مجالات أولية: توقع المداخيل الضريبية، وتتبع نفقات المقاصة، ومراقبة تنفيذ الاستثمار العمومي. ثم تقارن نتائج التوقع الخوارزمي بالأساليب التقليدية خلال ثلاث سنوات مالية متتالية. فإذا أثبت النموذج قدرته على تخفيض هامش الخطأ وإصدار إنذارات صحيحة، يمكن توسيعه تدريجيا إلى الصحة والتعليم والحماية الاجتماعية والماء.

إن الرهان الحقيقي ليس في الاختيار بين الإنسان والآلة، وإنما في تنظيم العلاقة بينهما. فالخوارزمية تحلل وتقارن وتتوقع، لكن الحكومة تقرر وتتحمل المسؤولية، والبرلمان يرخص ويراقب، والقضاء المالي يقيم المشروعية والنجاعة.

عندئذ يمكن للمغرب الانتقال من قانون مالية يكتفي بالتفاعل مع الاختلالات بعد وقوعها، إلى قانون مالية أكثر قدرة على استباقها. فالميزانية التنبؤية لا تلغي مبدأ السنوية، وإنما تمنحه معنى جديداً: توقع سنوي يخضع للتحيين المستمر، وقرار مالي يستند إلى البيانات، ورقابة ديمقراطية تضمن ألا تتحول دقة الخوارزمية إلى سلطة فوق القانون.

خاتمة

يتضح أن إدماج الذكاء الاصطناعي في إعداد قوانين المالية السنوية وتنفيذها يمكن أن يمثل مرحلة متقدمة في تحديث الحكامة المالية بالمغرب. فهو يتيح تحسين دقة توقع الموارد والنفقات، ومحاكاة آثار الاختيارات الحكومية، وتوفير إنذار مبكر بشأن الاختلالات المحتملة، فضلاً عن تعزيز التتبع الآني لعملية التنفيذ وربط الاعتمادات المرصودة بالنتائج المحققة.

غير أن الانتقال نحو حكامة ميزانياتية تنبؤية لا ينبغي أن يؤدي إلى تحويل قانون المالية السنوي من قرار سياسي وقانوني خاضع للرقابة الديمقراطية إلى مجرد نتيجة تقنية تنتجها الخوارزميات. فقانون المالية السنوي يظل تعبيراً عن اختيارات المجتمع وأولويات الدولة، ولا يمكن اختزال هذه الاختيارات في حسابات رياضية مهما بلغت دقتها. ولذلك يجب أن يعمل الذكاء الاصطناعي تحت إشراف الإنسان والمؤسسات الدستورية، وأن يظل وسيلةً لدعم القرار لا مصدراً مستقلاً له.

كما أن فعالية الذكاء الاصطناعي لا تتوقف على اقتناء تقنيات متطورة، بل تتطلب بناء منظومة متكاملة للبيانات المالية، وتحقيق الترابط بين الأنظمة المعلوماتية للإدارات، وتأهيل الموارد البشرية، وضمان شفافية النماذج المستخدمة، وإخضاعها للتدقيق والمساءلة. ويقتضي ذلك أيضاً تحديد المسؤوليات القانونية عند وقوع الخطأ، وحماية المعطيات، وتعزيز الأمن السيبراني، وتمكين البرلمان وأجهزة الرقابة من الخبرة التقنية اللازمة لفهم التوقعات الخوارزمية ومناقشتها.

وبناء عليه، لا تقوم الميزانية التنبؤية على إلغاء مبدأ السنوية، بل على تجديد مضمونه؛ بحيث ينتقل قانون المالية السنوي من وثيقة تقوم على توقعات ثابتة إلى إطار قانوني مرن ومدعوم بتوقعات متجددة وإنذارات مبكرة، مع استمرار خضوع أي تعديل جوهري للمساطر الدستورية والقانونية المقررة.

ومن ثم، فإن الرهان الحقيقي لا يتمثل في الاختيار بين القرار البشري والقرار الخوارزمي، وإنما في بناء تكامل مسؤول بينهما: خوارزمية تقدم توقعا دقيقا وقابلا للتفسير، وسلطة عمومية تتخذ القرار وتتحمل مسؤوليته، وبرلمان يمارس الترخيص والرقابة، وأجهزة مستقلة تتحقق من المشروعية والنجاعة. وعندها فقط يمكن للذكاء الاصطناعي أن يسهم في الانتقال من قانون مالية يتفاعل مع الأزمات بعد وقوعها إلى قانون مالية سنوي أكثر قدرة على استباقها، دون التضحية بالشرعية الديمقراطية أو بالأمن القانوني والمالي.

أستاذ جامعي
مدير مركز ابن خلدون للدراسات والأبحاث الإدارية والمالية