La proporción de hombres jóvenes que no estudian, no trabajan y no participan en formación —conocida como tasa NEET— varía ampliamente entre países y áreas. El indicador SL.UEM.NEET.MA.ME.ZS del Banco Mundial utiliza estimaciones modeladas de la OIT y se refiere específicamente a varones de 15 a 24 años. En 2025 hay 182 observaciones numéricas y 35 filas sin dato.
Entre los valores disponibles, la mediana es de 13,89% y la media simple de 15,81%. La diferencia entre ambos valores refleja una distribución con una cola alta importante: varios países superan 30% y tres alcanzan 40% o más. El rango completo va de 1,39% a 49,44%.
La definición es esencial para interpretar correctamente la serie. NEET significa que una persona joven está simultáneamente fuera del empleo, de la educación y de la formación. Un joven sin empleo que continúa estudiando no se clasifica como NEET. Por eso esta tasa no es sinónimo de desempleo juvenil y utiliza como denominador a toda la población masculina de 15 a 24 años, no únicamente a la fuerza laboral.
Índice
Las tasas más altas se acercan a la mitad de los hombres jóvenes
Santo Tomé y Príncipe registra el valor más alto, con 49,44%. Yibuti alcanza 46,49%, Gambia 40,74%, Botsuana 37,87% y Somalia 37,43%. Guyana, Esuatini, Sudáfrica, Lesoto y Vanuatu completan las diez observaciones más altas.
| Economía o área | Tasa NEET masculina juvenil |
|---|---|
| Santo Tomé y Príncipe | 49,44% |
| Yibuti | 46,49% |
| Gambia | 40,74% |
| Botsuana | 37,87% |
| Somalia | 37,43% |
| Guyana | 36,01% |
| Esuatini | 34,05% |
| Sudáfrica | 33,69% |
| Lesoto | 32,73% |
| Vanuatu | 30,77% |
En el caso más alto, la estimación modelada sitúa a casi uno de cada dos hombres de 15 a 24 años fuera de las tres actividades consideradas. Sin embargo, una tasa alta no explica por sí sola el motivo. El resultado puede reflejar combinaciones distintas de abandono educativo, baja inserción laboral, falta de formación o inactividad.
Varios de los valores superiores aparecen en África, pero el mapa no establece una causa regional común. El indicador resume un resultado final y no identifica qué parte corresponde a educación, empleo, formación o circunstancias familiares. Es más útil como punto de partida para localizar brechas que como explicación automática de sus causas.
En el extremo inferior, varias tasas están cerca o por debajo de 5%
Catar registra el valor más bajo, con 1,39%. Azerbaiyán alcanza 1,69%, Japón 2,61%, Chequia 3,34% y Países Bajos 3,54%. Macao, RAE de China, Islandia, Bolivia, Baréin y Kazajistán completan las diez observaciones más bajas.
| Economía o área | Tasa NEET masculina juvenil |
|---|---|
| Catar | 1,39% |
| Azerbaiyán | 1,69% |
| Japón | 2,61% |
| Chequia | 3,34% |
| Países Bajos | 3,54% |
| Macao, RAE de China | 3,84% |
| Islandia | 4,37% |
| Bolivia | 4,67% |
| Baréin | 5,01% |
| Kazajistán | 5,18% |
Una tasa baja puede producirse porque muchos jóvenes siguen estudiando, porque muchos trabajan, porque participan en formación o por una combinación de esas situaciones. La serie no separa cuál de ellas domina. Tampoco informa de salarios, horas trabajadas, estabilidad contractual o calidad de los empleos.
La mitad central está entre 9,76% y 21,30%
El primer cuartil es 9,76%, la mediana 13,89% y el tercer cuartil 21,30%. La diferencia total entre el mínimo y el máximo es de aproximadamente 48,05 puntos porcentuales. La media de 15,81% supera la mediana porque las observaciones superiores a 30% y 40% elevan el promedio.
Por intervalos, ocho observaciones están por debajo de 5%; 43 se encuentran entre 5% y menos de 10%; 53 entre 10% y menos de 15%; 27 entre 15% y menos de 20%; 22 entre 20% y menos de 25%; 18 entre 25% y menos de 30%; ocho entre 30% y menos de 40%; y tres alcanzan 40% o más.
El grupo más numeroso es el de 10% a menos de 15%, pero la distribución es demasiado amplia para resumirla con una sola media. Los cuartiles permiten identificar si una economía está cerca del centro o en uno de los extremos.
La tasa NEET y el desempleo juvenil responden preguntas diferentes
La tasa de desempleo juvenil normalmente usa como denominador la fuerza laboral joven y se concentra en personas sin empleo que cumplen los criterios estadísticos de desempleo. La tasa NEET utiliza a toda la población masculina de 15 a 24 años y cuenta a quienes no están empleados ni estudian ni participan en formación.
Por esa razón, una economía puede tener desempleo juvenil elevado pero una tasa NEET menor si muchos jóvenes sin empleo continúan estudiando. También puede ocurrir que la tasa NEET sea alta por inactividad fuera de la educación, aunque no todas esas personas aparezcan como desempleadas activas.
Los dos indicadores son complementarios. El desempleo ayuda a entender dificultades entre quienes están vinculados a la fuerza laboral; NEET amplía el foco hacia toda la población joven y añade la dimensión educativa y formativa.
El denominador masculino es una parte central de la serie
El indicador cubre únicamente a hombres de 15 a 24 años. No debe generalizarse a todos los jóvenes ni sustituirse por una serie femenina. La participación educativa, laboral y formativa puede diferir por sexo, de modo que un análisis de brecha de género necesita un indicador comparable para mujeres en el mismo año y bajo el mismo marco metodológico.
La edad también importa. Muchas personas de 15 a 24 años siguen en educación secundaria, universitaria o profesional. Otras ya han entrado al mercado laboral. El momento habitual de transición entre estudio y trabajo puede cambiar la distribución entre empleo, educación, formación y NEET.
Las 35 observaciones ausentes no son tasas de 0%
El conjunto contiene 217 filas, pero solo 182 tienen una observación numérica para 2025. Las 35 restantes permanecen sin dato en la fuente y se excluyen de la media, mediana, cuartiles y rankings. Sustituirlas por cero colocaría artificialmente a esas economías en la parte inferior y reduciría los estadísticos generales.
Las 217 filas incluyen también territorios y áreas estadísticas reportadas por separado, no únicamente Estados soberanos. El mapa utiliza puntos geográficos para conservar la visibilidad de pequeñas islas y territorios que podrían desaparecer en una representación mundial por polígonos.
Las estimaciones modeladas de la OIT mejoran la comparabilidad internacional
La expresión “estimación modelada de la OIT” indica que la serie está diseñada para ofrecer comparaciones coherentes entre países y años con distinta disponibilidad de datos. Una estimación modelada puede no coincidir exactamente con la cifra publicada por una oficina estadística nacional para el mismo año.
Para investigación específica de un país conviene revisar además la encuesta nacional correspondiente. Para comparaciones amplias, la ventaja de la serie modelada es mantener un marco común. Los valores históricos también pueden revisarse cuando se incorporan nuevos datos o actualizaciones metodológicas.
Qué destaca en la comparación de 2025
- El rango va de 1,39% a 49,44% entre 182 observaciones numéricas.
- La mediana es 13,89% y la media simple 15,81%.
- El denominador son hombres de 15 a 24 años, no la fuerza laboral.
- NEET no es sinónimo de desempleo juvenil.
- Las 35 filas sin dato permanecen ausentes y no se convierten en cero.
- La serie es una estimación modelada de la OIT para comparación internacional.
La principal utilidad del indicador es localizar dónde una gran proporción de hombres jóvenes queda fuera simultáneamente de empleo, educación y formación. A partir de esa identificación pueden añadirse datos de empleo juvenil, desempleo, matrícula y formación para entender mejor qué estructura está detrás de cada porcentaje.
Preguntas frecuentes
¿La tasa NEET masculina juvenil es lo mismo que el desempleo juvenil?
No. NEET usa como denominador a todos los hombres de 15 a 24 años y cuenta a quienes no están empleados ni estudian ni participan en formación.
¿Cuál es el rango observado en 2025?
Entre las 182 observaciones numéricas, la tasa va de 1,39% en Catar a 49,44% en Santo Tomé y Príncipe.
¿Las 35 observaciones ausentes se trataron como cero?
No. Permanecen como datos ausentes y se excluyen de los cálculos y clasificaciones.
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