교육·취업·훈련에 참여하지 않는 남성 청년 비율은 국가마다 얼마나 다를까? (2025년)

2025년 남성 청년층에서 교육, 취업, 직업훈련 어느 쪽에도 참여하지 않는 비율은 국가와 지역에 따라 큰 차이를 보입니다. World Bank가 제공하는 SL.UEM.NEET.MA.ME.ZS는 국제노동기구(ILO)의 모델 추정치를 바탕으로 15~24세 남성 청년 인구 가운데 교육·취업·훈련에 참여하지 않는 사람의 비율, 즉 남성 청년 NEET율을 나타냅니다. 이번 비교에는 217개 국가·지역 행이 있으며, 실제 2025년 값이 있는 곳은 182개, 원자료에서 값이 없는 곳은 35개입니다. 실제 값의 중앙값은 13.89%, 단순 평균은 15.81%입니다.

NEET는 영어 표현인 “not in education, employment or training”의 머리글자를 딴 용어입니다. 이 지표에서 청년은 15세부터 24세까지이며, 이번 자료는 그중 남성만을 분모로 사용합니다. 따라서 전체 청년 NEET율이나 여성 청년 NEET율과 같은 지표로 바꾸어 읽으면 안 됩니다. 또한 단순한 청년 실업률도 아닙니다. 실업률은 노동시장에 참여하면서 일자리를 찾는 사람을 중심으로 계산하지만, NEET율은 취업하지 않았고 교육이나 훈련에도 참여하지 않는 청년을 더 넓게 포착합니다.

상위 국가에서는 남성 청년의 절반 가까이가 NEET 상태로 추정된다

가장 높은 값은 상투메 프린시페의 49.44%입니다. 이어 지부티 46.49%, 감비아 40.74%, 보츠와나 37.87%, 소말리아 37.43% 순입니다. 상투메 프린시페의 값은 49%를 넘기 때문에, 모델 추정치 기준으로 15~24세 남성 청년 두 명 중 거의 한 명이 해당 시점에 교육·취업·훈련 어느 쪽에도 참여하지 않는 범주에 들어간다는 뜻입니다. 지부티 역시 46%를 넘고, 감비아는 40%를 넘습니다. 상위 몇 개 국가와 나머지 국가 사이에도 차이가 커서 최고값만 보고 전체 분포를 대표한다고 생각하면 안 됩니다.

상위권에는 아프리카 국가가 많이 보이지만, 이 표만으로 지역 전체의 공통 원인을 단정할 수는 없습니다. NEET율은 교육 참여, 노동시장 진입, 훈련 참여가 동시에 반영되는 지표이기 때문에 같은 높은 값이라도 배경은 서로 다를 수 있습니다. 한 나라에서는 학교를 마친 뒤 첫 일자리를 찾는 과정이 길 수 있고, 다른 나라에서는 교육이나 공식 훈련 참여 자체가 낮을 수 있습니다. 비공식 고용을 어떻게 측정하는지, 조사자료와 행정자료가 얼마나 충분한지도 모델 추정치에 영향을 줄 수 있습니다. 여기에서 확실히 말할 수 있는 것은 2025년 동일 지표 정의 아래에서 관측된 비율의 차이입니다.

하위 국가에서는 5% 안팎 또는 그보다 낮은 값도 나타난다

반대쪽 끝에서는 카타르가 1.39%로 가장 낮습니다. 아제르바이잔 1.69%, 일본 2.61%, 체코 3.34%, 네덜란드 3.54%가 뒤를 잇습니다. 이들 값은 15~24세 남성 청년 가운데 교육·취업·훈련에 참여하지 않는 비중이 상대적으로 작다는 뜻입니다. 다만 낮은 NEET율을 곧바로 “청년 노동시장이 모든 면에서 좋다”는 평가로 확대하면 안 됩니다. 청년이 재학 중인 비율, 취업의 질, 근로시간, 임금, 계약 안정성 같은 정보는 이 지표 하나만으로 확인할 수 없습니다.

특히 청년층에서는 교육 참여가 높으면 NEET율이 낮아질 수 있습니다. 취업하지 않았더라도 학교나 공식 훈련에 참여하면 NEET 범주에 포함되지 않기 때문입니다. 반대로 일을 구하지 못했을 뿐 아니라 교육이나 훈련에도 참여하지 않는 사람이 많으면 값이 높아집니다. 따라서 하위권과 상위권을 비교할 때는 “취업 여부”만 보는 대신 청년이 교육, 훈련, 노동시장 가운데 어디에 위치하는지를 함께 생각해야 지표의 의미를 제대로 이해할 수 있습니다.

중앙값 13.89%를 기준으로도 국가 간 간격이 넓다

182개 실제 값의 1사분위수는 9.76%, 중앙값은 13.89%, 3사분위수는 21.30%입니다. 즉 값이 있는 국가·지역의 절반은 약 9.76%에서 21.30% 사이에 놓입니다. 가장 낮은 1.39%와 가장 높은 49.44%의 차이는 약 48.05%포인트입니다. 평균 15.81%가 중앙값보다 높은 것은 30~50%대의 비교적 높은 관측치가 평균을 위쪽으로 끌어올리는 분포와 관련이 있습니다. 이런 분포에서는 평균 하나보다 중앙값과 사분위수를 함께 보는 편이 국가 간 위치를 이해하는 데 더 유용합니다.

구간별로 보면 5% 미만은 8개, 5~10%는 43개, 10~15%는 53개, 15~20%는 27개, 20~25%는 22개, 25~30%는 18개입니다. 30~40% 구간은 8개이고 40% 이상은 3개입니다. 가장 많은 국가·지역이 10~15% 구간에 모여 있지만, 20%를 넘는 곳도 적지 않습니다. 지도에서 여러 대륙에 서로 다른 색의 점이 함께 나타나는 이유도 이런 폭넓은 분포 때문입니다. 특정 대륙 전체를 한 값으로 묶기보다 개별 국가 수준에서 차이를 확인하는 것이 적절합니다.

NEET율은 청년 실업률과 같은 숫자가 아니다

남성 청년 NEET율과 청년 실업률은 질문 자체가 다릅니다. 실업률의 분모는 일반적으로 노동시장에 참여하는 경제활동인구이며, 취업하지 않았지만 적극적으로 일자리를 찾는 사람을 실업자로 분류합니다. 반면 NEET율의 분모는 전체 남성 청년 인구입니다. 취업하지 않았고 학교나 훈련에도 참여하지 않는 청년을 세기 때문에, 구직 여부와 관계없이 더 넓은 비활동 상태를 포착할 수 있습니다. 따라서 한 국가의 청년 실업률이 높더라도 교육·훈련 참여가 활발하면 NEET율의 움직임은 다를 수 있고, 반대로 실업률만으로는 노동시장 밖에 있는 청년의 규모를 충분히 보여주지 못할 수 있습니다.

이 차이는 국가 비교에서 특히 중요합니다. 학교 재학 기간, 직업교육 체계, 군 복무나 기타 제도, 노동시장 진입 시기, 비공식 취업의 규모가 다르면 15~24세 청년의 상태 구성도 달라질 수 있습니다. 이번 데이터는 그런 배경 요인을 직접 측정하지 않으므로 특정 국가의 높은 값이나 낮은 값을 한 가지 제도나 정책의 결과라고 설명해서는 안 됩니다. 지표는 “어디에서 남성 청년이 교육·취업·훈련 밖에 있는 비중이 더 큰가”를 보여 주는 출발점이며, 원인을 분석하려면 별도의 국가별 자료가 필요합니다.

남성 지표라는 점이 해석의 핵심이다

이번 시리즈는 전체 청년이 아니라 남성 청년만을 대상으로 합니다. 성별에 따라 교육 참여, 노동시장 참여, 돌봄 역할, 구직 행동이 다를 수 있기 때문에 남성 수치를 전체 청년 수치로 일반화하면 비교가 흐려집니다. 같은 World Bank 데이터베이스에는 전체 또는 여성에 해당하는 별도 시리즈가 존재할 수 있지만, 이번 글의 순위와 통계는 오직 SL.UEM.NEET.MA.ME.ZS의 2025년 남성 관측치만 사용했습니다. 성별 격차를 분석하려면 동일 연도와 동일한 모델 체계의 여성 지표를 별도로 확보한 뒤 직접 비교해야 합니다.

연령 범위도 중요합니다. 이 지표에서 청년은 15~24세입니다. 어떤 국가에서는 이 연령대의 많은 사람이 아직 중등교육이나 고등교육을 받고 있고, 다른 국가에서는 더 일찍 노동시장에 진입할 수 있습니다. 교육에 참여하는 청년은 취업하지 않았더라도 NEET로 분류되지 않으므로, 연령별 재학 패턴이 국가 간 차이를 이해하는 중요한 배경이 됩니다. 하지만 제공된 단일 지표만으로는 교육단계별 세부 구성이나 노동시장 진입 시점을 분해할 수 없습니다.

35개 결측값은 0%가 아니라 자료 없음이다

전체 217개 행 가운데 35개는 2025년 값이 없습니다. 이 행은 NEET율이 0%라는 뜻이 아니라 해당 연도에 비교 가능한 값이 원자료에 없다는 뜻입니다. 이번 평균, 중앙값, 사분위수, 상하위 순위에서는 이 결측값을 모두 제외했습니다. 결측을 0으로 바꾸면 값이 없는 지역이 가장 낮은 NEET율을 가진 것처럼 잘못 표시되고, 평균과 분포도 실제보다 낮아집니다. 시각자료에서도 색상값은 실제 수치가 있는 182개 관측치에만 적용했습니다.

217개 행에는 독립국가뿐 아니라 World Bank가 별도 통계 단위로 다루는 일부 지역과 경제권이 함께 들어갈 수 있습니다. 따라서 “182개 값”을 곧바로 182개 주권국가라고 읽기보다는, 2025년 이 지표에 값이 있는 보고 국가·지역의 수로 이해하는 편이 정확합니다. 또한 작은 섬 지역이나 영토는 세계지도 축척에서 면적이 거의 보이지 않을 수 있어 이번 시각자료는 실제 값이 있는 지점을 함께 표시했습니다.

모델 추정치는 국가 비교에 유용하지만 조사 원자료와 동일하지 않다

지표명에 “modeled ILO estimate”가 붙어 있다는 점도 중요합니다. 이는 각 국가의 단일 조사표에서 그대로 옮긴 수치라는 뜻이 아니라, 국제적으로 비교 가능한 노동시장 지표를 만들기 위해 ILO의 모델 추정 체계를 거친 값이라는 의미입니다. 모델 추정치는 자료가 서로 다른 빈도와 품질로 제공되는 국가를 같은 틀에서 비교할 수 있게 해 주지만, 개별 국가 통계기관이 발표하는 같은 해의 조사 수치와 정확히 일치하지 않을 수 있습니다. 국가별 세부 정책 분석이나 공식 국내 통계를 확인할 때는 해당 국가 통계기관의 정의와 발표값도 함께 보는 것이 좋습니다.

또한 모델 입력자료가 갱신되면 과거 연도 추정치도 수정될 수 있습니다. 따라서 여러 해의 변화를 분석할 때는 서로 다른 날짜에 내려받은 데이터 일부를 섞기보다 한 번에 동일한 갱신판의 시계열을 확인하는 방식이 안전합니다. 이번 글은 2025년 한 시점의 국가 간 차이를 비교하는 단면 분석이며, 특정 국가에서 NEET율이 상승 중인지 하락 중인지는 이 데이터만으로 판단하지 않습니다.

이 지표로 확인할 수 있는 것과 확인할 수 없는 것

이 데이터로 직접 확인할 수 있는 것은 2025년 남성 15~24세 인구 가운데 교육·취업·훈련에 참여하지 않는 비율의 국가별 차이입니다. 최고·최저 국가, 중앙값, 사분위수, 값의 분포, 자료 유무는 비교할 수 있습니다. 반면 NEET 상태의 지속기간, 가구소득, 학력, 도시·농촌 차이, 장애 여부, 이주 상태, 구직 의사, 취업의 질은 포함되어 있지 않습니다. 높은 NEET율이 왜 발생했는지, 어떤 정책이 효과적이었는지, 청년 한 명이 얼마나 오래 해당 상태에 머무는지는 별도의 자료가 필요합니다.

따라서 이 지도는 청년 정책의 최종 평가표가 아니라 국가별로 추가 질문이 필요한 곳을 찾는 비교 도구로 보는 것이 적절합니다. 값이 높은 국가는 교육 이탈과 노동시장 비참여가 함께 얼마나 나타나는지 더 세부적인 자료를 볼 필요가 있고, 값이 낮은 국가는 교육 참여와 취업 가운데 어느 요소가 주로 작용하는지 살펴볼 수 있습니다. 같은 숫자라도 구성은 다를 수 있기 때문에, 후속 분석에서는 전체 청년·여성 청년 NEET율, 청년 고용률, 실업률, 교육 참여 지표를 같은 기간 기준으로 함께 비교하는 방식이 유용합니다.

2025년 분포에서 읽을 수 있는 핵심

2025년 남성 청년 NEET율은 최저 1.39%에서 최고 49.44%까지 넓게 퍼져 있고, 중앙값은 13.89%입니다. 상위권에서는 30%를 크게 넘는 국가가 여러 곳 있는 반면 하위권에서는 5% 아래의 국가도 확인됩니다. 이 큰 간격은 15~24세 남성 청년이 교육, 훈련, 취업 체계 안에 머무르는 정도가 국가마다 상당히 다르다는 사실을 보여 줍니다. 다만 수치의 배경을 설명할 때는 하나의 원인으로 단정하지 않고, 지표가 포함하는 범위와 제외하는 범위를 먼저 확인해야 합니다.

World Bank의 이 시리즈는 국가별 차이를 한 기준으로 빠르게 비교하는 데 강점이 있습니다. 반면 세부 원인과 개인 수준의 경로를 설명하는 자료는 아닙니다. 지도에서는 높은 값과 낮은 값의 공간적 분포를 확인하고, 표에서는 극단값을 정확히 비교하며, 중앙값과 사분위수에서는 전체 분포 속 위치를 확인하는 식으로 여러 관점을 함께 사용하는 것이 가장 안전합니다.

자주 묻는 질문

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