全体の数値が隠す差
各国について2024年の公表数値は三つある。15歳から24歳のうち就業も就学も職業訓練もしていない人の割合、次に同じ割合を若い女性と若い男性について示したものである。四つ目の列は後の二つの差をポイントで示したもので、ここで算出した。それ以外は何も加えていない。
差の列の上位では、二つの率がまるで別の国を描いている。マリは30.6ポイント：若い女性の44.4%、若い男性の13.8%が三つのいずれにも属していなかった。インドは28.7で、39.0%対10.3%。ホンジュラスは26.9、グアテマラは26.6、エジプトは20.0である。この五か国は97か国のうち差が20ポイントを超える唯一の国々であり、全体でも最大の五つの差である。
全体の率はこのどれも語らない。グアテマラ、インド、イランは24.0%、24.2%、24.3%と、読者が同じと呼ぶであろう三つの数値を示し、その下には26.6、28.7、18.7ポイントの差がある。コロンビアの23.2%とトルコの22.9%は全体の率ではその隣に並び、差は13.2と13.9である。通常引用される数値では互いに1.4ポイント以内にある六か国が、その下にある数値では15ポイント以上離れている。
反対の端では符号が逆になる。フランスでは若い女性の11.4%、若い男性の13.7%が三つのいずれにも属していなかった。英国では13.1%と15.5%。モンテネグロでは12.1%と16.2%で、その方向では97か国中最大の4.1ポイントの差である。35か国で若い男性の率が若い女性の率を上回るが、いずれもこれ以上の差ではない。南アフリカはこの表で最も高い全体の率34.6%を持ちながら、差は最も小さい部類に入る。35.6%対33.6%である。
| 国 | 若者全体 | 女性 | 男性 | 差（ポイント） |
|---|---|---|---|---|
| マリ | 30.1% | 44.4% | 13.8% | +30.6 |
| インド | 24.2% | 39.0% | 10.3% | +28.7 |
| ホンジュラス | 30.8% | 43.6% | 16.6% | +26.9 |
| グアテマラ | 24.0% | 35.8% | 9.2% | +26.6 |
| エジプト | 23.8% | 34.8% | 14.8% | +20.0 |
| イラン | 24.3% | 34.1% | 15.4% | +18.7 |
| メキシコ | 15.9% | 23.4% | 8.2% | +15.2 |
| トルコ | 22.9% | 30.1% | 16.2% | +13.9 |
| コロンビア | 23.2% | 29.9% | 16.6% | +13.2 |
| 南アフリカ | 34.6% | 35.6% | 33.6% | +2.0 |
| 米国 | 11.6% | 12.0% | 11.2% | +0.8 |
| フランス | 12.6% | 11.4% | 13.7% | -2.3 |
| 英国 | 14.3% | 13.1% | 15.5% | -2.4 |
| モンテネグロ | 14.2% | 12.1% | 16.2% | -4.1 |
この率が数えるもの、数えないもの
この指標は15歳から24歳のすべての人に対する割合であり、就業していない、就学していない、職業訓練を受けていないという三つが同時に当てはまるときに数えられる。失業より広い概念である。失業率は、仕事がなく、すぐに働けて、仕事を探している人を労働力人口に対する割合として数える。この率は三つの活動のいずれにも属していない人を、仕事を探しているかどうかにかかわらず、同じ年齢層全体に対する割合として数える。
この違いこそ差が生まれる場所である。無償の家事や介護に日々を費やす若い女性は、就業しておらず、就学しておらず、職業訓練も受けていないので、ここで数えられる。仕事を探していないので、失業者としては数えられない。したがって、ある国が男女間の若年失業率の差は小さく、この指標では非常に大きな差を示すことがあり得る。若い女性が時間を何に使っているかを描くのは後者である。
そしてそれは怠惰ではない。無償の労働は、就業の集計には見えない労働であり、この率は三つのいずれにも属していない人が一日をどう過ごすかについて何も語らない。語るのは、その一日が仕事、教室、講座に費やされていないということだけである。表は誰が外にいるかを示す。なぜかは示さない。
- 就業していない：基準週に1時間であっても有給の仕事をせず、仕事から一時的に離れている状態でもなかった。
- 就学していない：学校、専門学校、大学のいずれにも在籍していない。
- 職業訓練を受けていない：資格につながる講座や見習い訓練を受けていない。
失業者はこの集団の一部にすぎない。失業率はさらに、仕事を探していること、すぐに働けることを条件とするからである。家事をしている、あるいは親族を介護している若い女性はここでは数えられ、失業者としては数えられない。本稿の差はそこから生まれている。失業率には見えない人々を見る率であり、しかも男女で異なる見え方をする率である。
この率は失業率ではなく、何もしていない若者を数えたものでもない。15歳から24歳の人は、次の三つがすべて同時に当てはまるときに数えられる。そしてこの指標は、その年齢のすべての人に対する割合であり、失業者に対する割合ではない。
比率はグアテマラと言い、差はマリと言う
若い女性の率と若い男性の率を比べる方法は二つあり、その順位は一致しない。比率で見ればグアテマラが首位で、三つのいずれにも属していない若い男性1人に対して若い女性は3.89人。インドの3.78、マリの3.22がそれに続く。ポイントの差で見ればマリが30.6で首位、次いでインド、ホンジュラス、そしてグアテマラは4位である。97か国のうち11か国は比率が2以上、3か国は3以上、19か国は差が10ポイント以上である。
比率は分母が小さいと大きくなる。グアテマラの若い男性の率は9.2%で、この表ではメキシコの8.2%に次いで二番目に低いため、若い女性の率がどうであれその何倍にもなりやすい。マリの若い男性の率は13.8%、若い女性の率は44.4%なので、差はポイントでは広く、倍率では狭い。どちらの数値も誤りではない。本稿が差を掲載するのは、1ポイントの大きさはどの国でも同じだが、倍率はそうではないからである。
以上のどれも、なぜかを決めるものではない。14か国の一年分の数値は、全体の率が男女の分かれ目を隠していること、その分かれ目がどれほど大きいかを示すことはできる。何がそれを生んだのか、就学か、結婚か、介護か、慣習か、労働市場かを語ることはできず、本稿もそれを試みない。差が小さいことも、結果が等しいことの証拠ではない。フランスでは若い男性の方が若い女性より三つのいずれにも属していないことが多いが、この率はどちらの集団が代わりに何をしているかについて何も語らない。
データが立証すること
- 2024年、三つの数値をすべて報告した97か国のうち、就業も就学も職業訓練もしていない若い女性の割合が若い男性の割合を上回った国は62か国、逆は35か国で、等しい国はなかった。
- マリの差は97か国で最大の30.6ポイントで、若い女性の44.4%と若い男性の13.8%から算出した。次はインドの28.7ポイントで、39.0%と10.3%からである。
- グアテマラ、インド、イランの全体の率は24.0%、24.2%、24.3%で、その内側には26.6、28.7、18.7ポイントの差がある。
- 逆方向で最大の差はモンテネグロの4.1ポイントで、若い女性の12.1%と若い男性の16.2%からである。
立証しないこと
- マリの若い女性の率が最高であること。マラウイは45.4%で、マリの44.4%を上回る。マリは2024年の数値を報告した97か国の中で男女間の差が最大であり、パキスタン、インドネシア、日本、韓国、中国は2024年の数値を報告していない。
- この率が失業であること、あるいはここに含まれる人々が怠けていること。この率は、就業、就学、職業訓練のいずれにも同時に属していない15歳から24歳のすべての人を数える。その多くは仕事を探しておらず、無償の家事や介護は就業の集計には見えない。
- 差が存在する理由。就学、結婚、介護、慣習、労働市場はいずれも候補だが、14か国の一年分の数値はそのどれも立証しない。
- 女性の労働力参加に関すること。それは別の系列で、調査に基づくものではなくモデル推計であり、ここでは使用していない。
- 差が小さい、または逆向きであれば結果が等しいということ。フランスでは若い男性の方が若い女性より三つのいずれにも属していないことが多いが、この率はどちらの集団が代わりに何をしているかについて何も語らない。
方法
- 三つの系列、一つの系統、一つの年。すべての列はWorld Bank Open Dataによる。SL.UEM.NEET.ZSは15歳から24歳の若者のうち就学も就業も職業訓練もしていない人の割合、SL.UEM.NEET.FE.ZSとSL.UEM.NEET.MA.ZSは同じ割合を若い女性と若い男性について示したものである。基準年は2024年、2026年9月2日に参照、データセットの最終更新は出典自身の表示で2026-07-13。これらの系列はILOが各国の労働力調査から調和させたものであり、モデル推計ではない。
- 最上級には限定が付いており、その限定は不可欠である。マリの30.6ポイントは、2024年の三つの数値をすべて備える97か国の中で最も大きい差であって、地球上で最大ではない。パキスタン、インドネシア、日本、韓国、中国には2024年の数値がまったくない。そしてマリの若い女性の率は最高ではない。マラウイは45.4%で、マリの44.4%を上回る。本稿が順位付けするのは差であって、水準ではない。
- 差と比率は導出値である。公表された二つの率に対する計算で、出典の丸めていない値から算出し、表示のために一度だけ丸めた。97か国に関する集計も同様である。62か国で若い女性の率が高く、35か国で若い男性の率が高く、等しい国はない。19の差が10ポイントに達し、5が20ポイントに達する。11の比率が2に達し、3が3に達する。
- 数値は出典の全精度から四捨五入した。ホンジュラスの全体の率は出典でちょうど境界の30.75にあり、30.8と表示している。反対方向に丸める読者は30.7を得るだろう。表の他のすべての数値は境界から100分の1以上離れている。
- この率は失業率ではない。就業しておらず、就学しておらず、職業訓練も受けていない状態が同時に当てはまる人を、年齢層全体に対する割合として数える。失業者はその集団のうち、仕事を探しておりすぐに働ける人々である。残りは失業者ではなく、それでもここで数えられる。
- ここでは女性の労働力参加を測るものは何もない。それは別の世界銀行の系列で、調査から調和させたものではなくILOがモデル推計したものであり、使用していない。モデル推計値と調査値を読者が突き合わせようとすることのないようにするためである。
- 14か国は差の両端にまたがり、六つの地域に及ぶ。世界銀行の区分では地域は七つある。2024年の三つの系列をすべて備えるすべての国が候補だった。
一次資料
- World Bank Open DataShare of youth not in education, employment or training, total (% of youth population)SL.UEM.NEET.ZS · 2026年9月2日
- World Bank Open DataShare of youth not in education, employment or training, female (% of female youth population)SL.UEM.NEET.FE.ZS · 2026年9月2日
- World Bank Open DataShare of youth not in education, employment or training, male (% of male youth population)SL.UEM.NEET.MA.ZS · 2026年9月2日
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