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この項目では、無業者について説明しています。その他の「ニート」と呼称するものについては「ニート (曖昧さ回避)」をご覧ください。 |
ニート(イギリス英語: Not in Education, Employment or Training, NEET)とは、就学・就労していない、また職業訓練も受けていないことを意味する用語である。日本では、15〜34歳までの非労働力人口のうち通学・家事を行っていない者を指しており、「若年無業者」と呼称している。
元々はイギリスの労働政策において出てきた用語で、1999年に同国の政府機関・社会的排除ユニット(Social Exclusion Unit)が作成した調査報告書『Bridging the Gap』の中にある一文「Bridging the Gap: New Opportunities for 16-18 years olds not in education, employment or training」(日本語訳「ギャップを埋める:教育、雇用、職業訓練に参加していない 16〜18歳の若者に対する新しい機会」)の「not in education, employment or training」という部分の頭文字を取り、『NEET』と略したものが始まりである。
日本でニートをはじめて紹介したのは社会科学リサーチャーのウィッタカー(沖田)敏恵だといわれている。 2003年に厚生労働省所管の特殊法人である日本労働研究機構(略称:JIL、現在の労働政策研究・研修機構)が若者就業支援政策の国際比較研究の中で「ニート」という用語を用いて、イギリスにおける若者支援政策を紹介している。翌2004年、そのJIL研究員で東京大学社会科学研究所(社研)助教授(いずれも当時の肩書)の玄田有史が、ジャーナリスト・曲沼美恵との共著で『ニート―フリーターでもなく失業者でもなく』を上梓すると瞬く間に話題となり、マスメディアで「ニート」という言葉が多用されるに至った。
一方、東京大学大学院教育学研究科教授で、著書『「ニート」って言うな!』を上梓した本田由紀は、「ニート」という言葉そのものが不適切であり、用語を広めた玄田有史及び玄田の書籍などを厳しく批判している。なお、本田はJILや社研で玄田と同僚であった。本田によると、産経新聞が2004年5月17日付の記事で「働かない若者『ニート』10年で1・6倍 就業意欲なく親に”寄生“」と題してこの書籍を取り上げたことや、テレビ番組に「ニート」として取材を受けた男性が「働いたら負けかなと思っている」などと嘯いていたことが、インターネット上を中心に話題となり、これ以後、日本における「ニート」の概念やイメージが『働く気のない怠け者』『無気力』『心を病んでいる』『親に寄生して生活している』(パラサイトシングル)などといったネガティブなものに色濃く定まってしまい、現在では「ニート」という用語が罵倒語、もしくはそれに準ずる形で用いられているとしている。このことで問題の本質が覆い隠されてしまい、経済や社会の構造的な要因が大きいにも関わらず、「若者の側に問題がある」かのように語られるという問題が起きていると述べており、また、「若者の内面に問題があるから矯正しなければならない」といった政策のミスリードを懸念している。
しかしながら本田の思いとは裏腹に、今日において「ニート」は各方面で批判や差別の対象となっている(#ニートに関する発言・見解)。ただ、テレビ視聴者の一部からは、そうした批判に対して懐疑的な見方もなされており、放送倫理・番組向上機構(BPO)などには“ニートバッシング”を批判する意見も寄せられている。また、「ニート」と称してテレビ出演している者については「やらせ」も疑われている。
その後玄田は、『ふだんずっと一人でいるか、家族としか一緒にいることのない』という生活を送る20〜59歳の未婚無業者(通学中を除く)を「スネップ」(SNEP、孤立無業者)と定義し、その実態把握と対策の必要性を2012年頃から主張し始めたが、この用語についても新たな偏見や差別を招くとして、批判が起きている(スネップ#用語に対する批判参照)。
大阪府では複数のNPO法人が中心となり、働く意思を持っていて就職活動に至っていないニートの若者を「レイブル」(レイトブルーマーの略で遅咲き、大器晩成の意)と言い換える取り組みが2011年に開始したが、Yahoo!ニュースが「この呼称変更策は効果があると思うか?」という意識調査を実施したところ、「効果はある」「ある程度の効果はある」との回答が6%に止まり、「まったく効果はない」だけでも72.7%、「あまり効果はない」も18.2%に上った。「効果はない」と回答した者からは、「名前を変える以外にやることがあると思う」「働く意思のある奴はどんな呼称だろうと動く」「むしろ、もっと恥ずかしいネーミングが良い」「呼び方を変えるだけで効果が上がるなら、こんな簡単な話はない」などの冷ややかなコメントが寄せられた。
日本における若年無業者(ニート)の算出方法は、厚生労働省『特定調査票集計』の中の「詳細集計」(総務省の労働力調査)に基づいており、そのうち、15〜34歳の非労働力人口の中から、専業主婦(主夫)を除き、求職活動に至っていない者と定義している。いわゆる「家事手伝い」については、現在の厚労省の定義ではニートに含めていない(下記)。
フリーターや失業者との区別厚労省の定義では、失業者は労働力人口の「失業者数」に分類されており、そのうち正社員及び派遣社員での就労を希望する者であれば、たとえ具体的な求職活動に至っていない無業者であっても「ニート」には分類しないこととしている。その一方で、アルバイト及びパートタイマーなど一部非正規雇用での就労希望者の場合には扱いが少々異なる。これらの雇用形態で就労を希望する無業者のうち、求職活動に至っていない者であれば「ニート」、具体的な求職活動に至っている者であれば「フリーター」に分類している。この差異の理由については明らかではない。引きこもりとの重複2010年に厚労省が別途に実施した調査では、いわゆる「引きこもり」の状態にある者(20〜49歳)が全国でおよそ32万世帯いると推定されており、同省ではこれらの者たちをニートの「就業希望を有しない者」に含めている。つまり、引きこもりを「ニート」として扱っているわけである。しかしながら、内閣府が2010年に実施した15歳〜39歳までの若年層を対象に調査した初の引きこもり全国実態調査では、引きこもりに該当する者は69.6万人おり、さらに「予備軍」がおよそ155万人いると推計された。これは前述の厚労省統計によるの「ニート」に含まれている引きこもりの数を大きく上回っているものだが、厚労省研究班班長として引きこもり新ガイドラインを作成した齊藤万比古は、この数値に異論を唱えている。かつて採用されていた内閣府による定義では、1956年から総務省(1956年当時は自治庁)がほぼ3年毎、1982年以降は5年毎に実施している『就業構造基本調査』を根拠にしており、2005年に内閣府が実施した『青少年の就労に関する研究調査』においては、独身であり、普段収入になる仕事をしていない、15歳以上35歳未満の個人」と定義していた。この点は前述した厚労省のそれと差異は無いが、決定的に違うのは“家事手伝いの女性”を含めていた点である。これは、同研究調査の企画分析委員長だった前述の玄田有史が定義したもので、その理由として「女性の若年無業者が家庭外での社会参加活動をしていない場合、自らの現状を表す言葉に窮し、『家の手伝いをしている』と回答する者が多く見受けられたため」だとしている。同年の内閣府による調査では、家事手伝いや病気・ケガで療養中の者などを含めて、ニートの数はおよそ80万人と推計していた。
フリーターについても、厚労省と内閣府が二重に統計していたが、2006年3月22日の参議院経済産業委員会において、民主党の山根隆治参議院議員(当時)から、「ニートとフリーターの数について、政府で統一をして頂きたい」との要望がなされ、当時の同省・職業安定局次長が答弁で「この政策(ニート及びフリーターの支援等)に私どもが責任を持っており、政府全体の基本的見解としては、私ども厚生労働省の試算値を政府内で取っているというふうに理解をし、そのように取り扱っている」と回答した。これを受けて、内閣府によるフリーター及びニートの推計調査は、2005年に行った『若年無業者に関する調査』を最後に実施されなくなったのだが、前述のように、内閣府は現在も引きこもりに関する全国実態調査などを別個に実施している。
年 | 15~19歳 | 20~24歳 | 25~29歳 | 30~34歳 | 35~39歳 | 15~34歳計 | 15~39歳計 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
1993 | 8 | 13 | 10 | 9 | - | 40 | - |
1995 | 9 | 13 | 12 | 11 | 10 | 45 | 55 |
1996 | 9 | 12 | 10 | 9 | 10 | 40 | 50 |
1997 | 9 | 12 | 11 | 10 | 10 | 42 | 52 |
1998 | 9 | 13 | 13 | 11 | 10 | 46 | 56 |
1999 | 9 | 15 | 13 | 11 | 10 | 48 | 58 |
2000 | 9 | 12 | 13 | 10 | 10 | 44 | 54 |
2001 | 8 | 13 | 15 | 13 | 11 | 49 | 60 |
2002 | 12 | 17 | 18 | 17 | 15 | 64 | 79 |
2003 | 11 | 16 | 18 | 18 | 15 | 63 | 78 |
2004 | 10 | 18 | 19 | 18 | 17 | 65 | 82 |
2005 | 9 | 16 | 20 | 19 | 17 | 64 | 81 |
2006 | 10 | 17 | 18 | 18 | 18 | 63 | 81 |
2007 | 9 | 16 | 18 | 18 | 19 | 61 | 80 |
2008 | 9 | 16 | 18 | 19 | 20 | 62 | 82 |
2009 | 10 | 16 | 18 | 18 | 21 | 62 | 83 |
2010 | 9 | 15 | 17 | 17 | 21 | 58 | 79 |
2011 | 9 | 15 | 18 | 18 | 20 | 60 | 80 |
2012 | 9 | 17 | 18 | 18 | 21 | 62 | 83 |
2013 | 9 | 15 | 17 | 18 | 20 | 59 | 79 |
2014 | 8 | 14 | 16 | 18 | 20 | 56 | 76 |
2015 | 8 | 14 | 17 | 17 | 19 | 56 | 75 |
2016 | 9 | 14 | 16 | 18 | 20 | 57 | 77 |
2017 | 7 | 14 | 15 | 17 | 18 | 53 | 71 |
2018 | 7 | 14 | 15 | 17 | 18 | 53 | 71 |
2019 | 9 | 15 | 14 | 18 | 18 | 56 | 74 |
年 | 15~19歳 | 20~24歳 | 25~29歳 | 30~34歳 | 35~39歳 | 15~34歳計 | 15~39歳計 | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
男性 | 女性 | 男性 | 女性 | 男性 | 女性 | 男性 | 女性 | 男性 | 女性 | 男性 | 女性 | 男性 | 女性 | |
2000 | 5 | 3 | 8 | 4 | 8 | 5 | 7 | 3 | 7 | 3 | 28 | 15 | 35 | 18 |
2001 | 5 | 3 | 9 | 4 | 9 | 6 | 9 | 4 | 8 | 3 | 32 | 17 | 40 | 20 |
2002 | 7 | 5 | 11 | 6 | 12 | 7 | 11 | 6 | 10 | 5 | 41 | 24 | 51 | 29 |
2003 | 7 | 4 | 10 | 6 | 12 | 6 | 12 | 6 | 10 | 6 | 41 | 22 | 51 | 28 |
2004 | 6 | 4 | 11 | 7 | 13 | 6 | 12 | 6 | 11 | 6 | 42 | 23 | 53 | 29 |
2005 | 6 | 3 | 10 | 6 | 13 | 7 | 13 | 6 | 11 | 6 | 42 | 22 | 53 | 28 |
2006 | 6 | 4 | 10 | 6 | 12 | 6 | 12 | 6 | 12 | 6 | 40 | 22 | 52 | 28 |
2007 | 5 | 4 | 10 | 6 | 12 | 7 | 11 | 7 | 12 | 7 | 38 | 24 | 50 | 31 |
2008 | 6 | 4 | 10 | 6 | 12 | 6 | 12 | 7 | 13 | 7 | 40 | 23 | 53 | 30 |
2009 | 6 | 4 | 10 | 6 | 12 | 7 | 12 | 6 | 14 | 7 | 40 | 23 | 54 | 30 |
2010 | 6 | 4 | 10 | 6 | 11 | 7 | 11 | 6 | 13 | 8 | 38 | 23 | 51 | 31 |
2011 | 5 | 4 | 10 | 5 | 11 | 7 | 11 | 7 | 13 | 7 | 37 | 23 | 50 | 30 |
2012 | 6 | 3 | 10 | 7 | 12 | 7 | 12 | 6 | 14 | 7 | 40 | 23 | 54 | 30 |
2013 | 5 | 3 | 10 | 5 | 11 | 6 | 12 | 6 | 13 | 7 | 38 | 20 | 51 | 27 |
2014 | 5 | 3 | 8 | 6 | 10 | 6 | 12 | 6 | 12 | 7 | 35 | 21 | 47 | 28 |
2015 | 5 | 3 | 9 | 5 | 11 | 6 | 11 | 6 | 13 | 6 | 36 | 20 | 49 | 26 |
2016 | 5 | 3 | 8 | 5 | 10 | 5 | 13 | 6 | 13 | 7 | 36 | 19 | 49 | 26 |
2017 | 4 | 3 | 9 | 5 | 10 | 6 | 12 | 6 | 12 | 6 | 35 | 20 | 47 | 26 |
2018 | 5 | 3 | 9 | 5 | 10 | 6 | 11 | 6 | 12 | 6 | 35 | 20 | 47 | 26 |
2019 | 6 | 3 | 9 | 6 | 9 | 5 | 11 | 6 | 11 | 6 | 35 | 20 | 46 | 26 |
年 | 男女計 | 男性 | 女性 |
---|---|---|---|
2000 | 1.3 | 1.6 | 0.9 |
2001 | 1.4 | 1.8 | 1.0 |
2002 | 1.9 | 2.4 | 1.4 |
2003 | 1.8 | 2.4 | 1.4 |
2004 | 2.0 | 2.5 | 1.4 |
2005 | 2.0 | 2.5 | 1.4 |
2006 | 2.0 | 2.5 | 1.4 |
2007 | 2.0 | 2.4 | 1.6 |
2008 | 2.1 | 2.6 | 1.5 |
2009 | 2.1 | 2.7 | 1.6 |
2010 | 2.1 | 2.6 | 1.7 |
2011 | 2.2 | 2.7 | 1.7 |
2012 | 2.3 | 2.9 | 1.7 |
2013 | 2.2 | 2.8 | 1.5 |
2014 | 2.2 | 2.6 | 1.6 |
2015 | 2.2 | 2.8 | 1.5 |
2016 | 2.3 | 2.8 | 1.6 |
2017 | 2.1 | 2.7 | 1.6 |
2018 | 2.1 | 2.8 | 1.6 |
2019 | 2.3 | 2.7 | 1.6 |
年 | 非求職無業者数(千人) | 非求職無業者の人口比(%) | |||||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
15-34歳計 | 15-19歳 | 20-24歳 | 25-29歳 | 30-34歳 | 35-39歳 | 40-44歳 | 45-49歳 | 15-34歳計 | 15-19歳 | 20-24歳 | 25-29歳 | 30-34歳 | 35-39歳 | 40-44歳 | 45-49歳 | ||
男女計 | 1992年 | 479 | 159 | 154 | 99 | 68 | ― | ― | ― | 1.9 | 9.5 | 2.1 | 1.2 | 0.9 | ― | ― | ― |
1997年 | 525 | 133 | 172 | 138 | 83 | ― | ― | ― | 2.0 | 10.9 | 2.4 | 1.5 | 1.0 | ― | ― | ― | |
2002年 | 647 | 100 | 190 | 193 | 164 | ― | ― | ― | 2.6 | 10.5 | 3.4 | 2.1 | 1.7 | ― | ― | ― | |
2007年 | 577 | 73 | 160 | 171 | 173 | 161 | 138 | ― | 2.6 | 10.9 | 3.4 | 2.3 | 1.9 | 1.7 | 1.7 | ― | |
2012年 | 564 | 68 | 143 | 191 | 161 | 194 | 207 | ― | 3.0 | 11.7 | 3.7 | 2.8 | 2.1 | 2.1 | 2.2 | ― | |
2017年 | 535 | 69 | 141 | 164 | 161 | 174 | 215 | 217 | 3.1 | 13.0 | 3.7 | 2.7 | 2.3 | 2.2 | 2.3 | 2.3 | |
男 | 1992年 | 312 | 121 | 97 | 52 | 42 | ― | ― | ― | 2.5 | 12.7 | 2.8 | 1.3 | 1.1 | ― | ― | ― |
1997年 | 326 | 92 | 104 | 77 | 54 | ― | ― | ― | 2.5 | 13.0 | 3.1 | 1.6 | 1.3 | ― | ― | ― | |
2002年 | 397 | 60 | 116 | 117 | 104 | ― | ― | ― | 3.2 | 11.4 | 4.4 | 2.5 | 2.2 | ― | ― | ― | |
2007年 | 363 | 48 | 100 | 105 | 111 | 101 | 93 | ― | 3.3 | 13.0 | 4.4 | 2.8 | 2.4 | 2.1 | 2.3 | ― | |
2012年 | 348 | 43 | 87 | 117 | 102 | 125 | 130 | ― | 3.6 | 12.9 | 4.6 | 3.4 | 2.6 | 2.6 | 2.7 | ― | |
2017年 | 333 | 45 | 85 | 102 | 101 | 116 | 143 | 147 | 3.8 | 14.1 | 4.6 | 3.3 | 2.8 | 2.9 | 3.0 | 3.1 | |
女 | 1992年 | 167 | 38 | 56 | 47 | 25 | ― | ― | ― | 1.3 | 5.3 | 1.4 | 1.2 | 0.7 | ― | ― | ― |
1997年 | 199 | 41 | 68 | 62 | 29 | ― | ― | ― | 1.5 | 8.0 | 1.8 | 1.3 | 0.7 | ― | ― | ― | |
2002年 | 250 | 39 | 74 | 76 | 60 | ― | ― | ― | 2.0 | 9.2 | 2.6 | 1.7 | 1.3 | ― | ― | ― | |
2007年 | 213 | 25 | 60 | 66 | 62 | 60 | 45 | ― | 1.9 | 8.4 | 2.4 | 1.8 | 1.4 | 1.3 | 1.1 | ― | |
2012年 | 216 | 26 | 57 | 75 | 59 | 68 | 78 | ― | 2.3 | 10.1 | 2.8 | 2.2 | 1.5 | 1.5 | 1.7 | ― | |
2017年 | 202 | 24 | 56 | 62 | 61 | 58 | 72 | 69 | 2.3 | 11.3 | 2.9 | 2.1 | 1.7 | 1.5 | 1.6 | 1.5 |
注:「非求職無業者」は、無業者のうち求職活動をしていない者で、学校を卒業しているが通学しておらず、配偶者なしで家事をおこなっていない者。人口比は、在学中の者を除く同年齢階層の者に対しての割合。
15~39歳の若年無業者(厚労省定義)の推移:若年無業者人口は1995年から2004年にかけて、後述する定義の変更もあるが、約55万人から約82万人(男性:約53万人 女性:約29万人)へと急増している。そして、2013年まで80万人前後を推移し、その年以降減少した。2019年は前年より増加し、約74万人(男性:約46万人 女性:約26万人)であった。また、同年齢層に占める割合は2002年以降、2%前後で推移している。更に、2005年以降の労働経済白書でニートの定義に「家事を行わない既婚者」やいわゆる不登校の状態にある学生を新たに加え、過去の数値についても訂正した。従って、2002年以前の数値にはこれらの者が含まれていない。
15~49歳の非求職無業者の推移:独立行政法人労働政策研究・研修機構の調査によれば、15-34歳の非求職無業者は1992年から2002年にかけて増加し、2002年は約64.7万人(男性:39.7万人、女性:25.0万人)であったが、その年以降減少し、2017年は約53.5万人(男性:約33.3万人、女性:約20.2万人)であった。また49歳までの年齢層を含めた場合、2017年は約114.1万人(男性:約73.9万人、女性:40.1万人)であり、15-34歳の非求職無業者数の約2.1倍となる。更に割合の場合は、15-34歳の年齢層(在学中の者除く)では、1992年の約1.9%(男性:約2.5%、女性:約1.3%)から2017年の約3.1%(男性:約3.8%、女性:約2.3%)へと増加している。そして年齢層では、どの年も在学中の者を除いたことにより、15-19歳の年齢層が非求職無業者の割合が高く、約1割いる。
中学 | 高校 | 短大・専門 | 大学・大学院 | |
---|---|---|---|---|
1992年 | 28.8 | 58.4 | 6.9 | 5.8 |
1997年 | 25.2 | 56.1 | 9.6 | 9.0 |
2002年 | 28.1 | 51.2 | 9.5 | 11.2 |
2007年 | 23.8 | 50.0 | 12.7 | 13.1 |
2012年 | 21.3 | 52.3 | 11.3 | 14.6 |
2017年 | 18.1 | 57.2 | 10.9 | 13.2 |
男性 | 18.8 | 57.9 | 7.8 | 14.7 |
女性 | 17.0 | 56.0 | 15.8 | 10.8 |
注:専門学校については、修業年限「1年以上2年未満」「2年以上4年未満」「4年以上」の3つにカテゴリーに分けて調査されたが、集計に当たっては、「4年以上」は「大卒・大学院卒」に、「1年以上2年未満」「2年以上4年未満」は「短大・専門」に統合して集計している。
人数では、最終学歴は高校卒(高卒)が最も多い。また同年齢人口全体では、中卒が約5%、高卒が約30%(いずれも在学中を除く)であることを踏まえれば、高卒・中卒が非求職無業者になる確率が高く、特に中卒が高いことは明らかである。更に学歴が中卒の場合、職業の選択肢が狭まるだけでなく、専門学校や教習所・職業訓練施設などへの入学も制限されることと、普通自動車免許などを除き中卒でも取得可能な免許・資格が制限されるため、無業者に陥る割合が高くなる。
15~19歳 | 20~24歳 | 25~29歳 | 30~34歳 | 35~39歳 | 15~39歳合計 | |
---|---|---|---|---|---|---|
探したが見つからなかった | 3.2 | 5.3 | 5.4 | 7.7 | 7.3 | 6.3 |
希望する仕事がありそうにない | 7.8 | 8.7 | 4 | 4 | 3.1 | 4.9 |
知識・能力に自信がない | 5.9 | 13.5 | 12.7 | 13.9 | 9.4 | 11.8 |
出産・育児のため | 1.8 | 1.7 | 2.2 | 2.8 | 3 | 2.4 |
介護・看護のため | -- | 0.9 | 1.4 | 0.5 | 0.3 | 0.7 |
病気・けがのため | 9.1 | 19.6 | 34.6 | 37.1 | 45.3 | 33.5 |
通学のため | 0.9 | 0.9 | 0.2 | 0.1 | 0.1 | 0.4 |
学校以外で進学や資格取得などの勉強をしている | 26.9 | 9.4 | 5.4 | 2.7 | 2.9 | 6.3 |
急いで仕事につく必要がない | 8.7 | 9 | 7.8 | 5.7 | 6.6 | 7.3 |
その他 | 35.6 | 30.9 | 25 | 24.8 | 21.8 | 25.9 |
10代後半は学校以外で進学や資格取得などの勉強がその他を除き最も多くを占め、それ以外の年齢層は、病気や怪我など健康上の理由や回答する者がその他を除いて最も多く占めている。
2007年に厚生労働省委託により実施された調査『ニートの状態にある若年者の実態及び支援策に関する調査研究』 によると、出身家庭の経済状況について、3.3%が「余裕がある」、10.8%が「やや余裕がある」、47.1%が「ふつう」、28%が「やや苦しい」、8.9%が「非常に苦しい」と回答。就業経験については、過去に連続1か月以上就労した経験がある者は79%で、就労回数は平均2.6回となっている。就職活動については、75.8%がハローワークに通ったことがあり、68.2%が面接を受けるため企業に問い合わせた経験がある他、64.8%が実際に面接を受けている。メンタル面では、49.5%が現時点で引きこもりで、49.5%が精神科または心療内科を受診した経験があるという。
OECDの統計によると日本を含めた各国の状況は以下の表となっている。
日本は、2014年の値であるが、ニート比率がOECD諸国の平均値より低く、諸外国と比較して比較的低い国となっている。
国名 | 総計 | 男性 | 女性 | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
15~19歳 | 20~24歳 | 15~29歳 | 15~19歳 | 20~24歳 | 15~29歳 | 15~19歳 | 20~24歳 | 15~29歳 | |
オーストラリア | 5.3 | 11.9 | 10.8 | 6.8 | 10.1 | 9.1 | 3.8 | 13.7 | 12.6 |
オーストリア | 5.3 | 12.5 | 11.1 | 5.6 | 13.7 | 10.6 | 4.9 | 11.2 | 11.6 |
ベルギー | 3.9 | 14.6 | 12.8 | 3.8 | 16.7 | 12.2 | 4.0 | 12.4 | 13.3 |
カナダ | 5.9 | 13.4 | 11.9 | 7.1 | 14.4 | 12.2 | 4.7 | 12.4 | 11.7 |
チリ | 11.7 | 21.8 | 18.4 | 9.9 | 17.2 | 13.9 | 13.6 | 26.4 | 22.9 |
チェコ | 2.4 | 8.8 | 10.0 | 2.3 | 5.7 | 4.2 | 2.5 | 12.1 | 16.0 |
デンマーク | 3.5 | 11.9 | 10.8 | 3.7 | 11.5 | 10.9 | 3.3 | 12.3 | 10.7 |
フィンランド | 4.6 | 14.2 | 11.9 | 4.9 | 14.8 | 10.9 | 4.3 | 13.6 | 13.0 |
フランス | 6.8 | 20.3 | 16.1 | 7.8 | 21.0 | 15.3 | 5.8 | 19.6 | 16.9 |
ドイツ | 3.4 | 10.4 | 9.2 | 3.1 | 9.4 | 7.2 | 3.7 | 11.4 | 11.3 |
ギリシャ | 8.1 | 22.9 | 21.5 | 7.5 | 22.9 | 18.5 | 8.7 | 22.8 | 24.4 |
ハンガリー | 6.8 | 15.4 | 13.5 | 5.3 | 9.1 | 7.7 | 8.3 | 22.1 | 19.7 |
アイスランド | 3.9 | 6.5 | 6.1 | 4.8 | 4.9 | 5.4 | 2.9 | 8.3 | 6.8 |
アイルランド | 6.0 | 13.6 | 11.7 | 6.4 | 12.4 | 10.4 | 5.6 | 14.7 | 13.1 |
イタリア | 11.0 | 28.4 | 23.9 | 11.2 | 27.5 | 21.6 | 10.8 | 29.3 | 26.3 |
日本 | 3.7 | 10.1 | 9.8 | 3.9 | 8.7 | 7.3 | 3.5 | 11.5 | 12.5 |
ルクセンブルク | 1.5 | 10.1 | 8.4 | 3.1 | 8.8 | 6.4 | 1.4 | 11.4 | 10.4 |
メキシコ | 13.7 | 23.2 | 20.9 | 7.6 | 9.2 | 8.2 | 20.0 | 36.6 | 33.2 |
オランダ | 3.3 | 7.7 | 7.0 | 3.6 | 7.2 | 6.2 | 2.9 | 8.1 | 7.7 |
ニュージーランド | 5.1 | 12.4 | 10.2 | 6.0 | 10.6 | 8.1 | 4.1 | 14.4 | 12.4 |
ノルウェー | 2.5 | 10.3 | 8.7 | 2.7 | 11.5 | 8.6 | 2.4 | 8.9 | 8.7 |
ポーランド | 3.5 | 14.5 | 12.7 | 3.3 | 11.8 | 8.4 | 3.6 | 17.3 | 17.2 |
ポルトガル | 4.0 | 16.8 | 11.6 | 4.1 | 18.6 | 12.4 | 3.9 | 14.9 | 10.8 |
スロバキア | 6.7 | 14.7 | 15.1 | 7.3 | 11.4 | 10.6 | 6.0 | 18.1 | 19.9 |
スペイン | 8.7 | 22.0 | 19.1 | 9.5 | 23.3 | 18.7 | 7.9 | 20.7 | 19.4 |
スウェーデン | 6.8 | 10.0 | 8.9 | 6.8 | 9.8 | 8.5 | 6.8 | 10.2 | 9.2 |
スイス | 4.1 | 10.0 | 8.1 | 4.1 | 12.2 | 8.2 | 4.1 | 7.6 | 7.9 |
トルコ | 15.3 | 31.2 | 26.5 | 10.2 | 17.7 | 13.8 | 20.9 | 44.8 | 39.8 |
イギリス | 8.9 | 14.2 | 12.6 | 9.6 | 13.1 | 10.7 | 8.3 | 15.4 | 14.6 |
アメリカ合衆国 | 7.1 | 14.8 | 12.7 | 7.2 | 14.0 | 10.8 | 7.0 | 15.6 | 14.6 |
アルゼンチン | 14.1 | 25.0 | 20.4 | 12.8 | 17.8 | 14.1 | 15.5 | 31.8 | 26.6 |
ブラジル | 18.7 | 29.8 | 24.9 | 15.9 | 22.9 | 19.0 | 21.6 | 36.7 | 30.9 |
コロンビア | 19.4 | 26.3 | 22.7 | 14.0 | 14.6 | 13.0 | 25.1 | 37.3 | 32.5 |
エストニア | 9.0 | 12.2 | 12.7 | 10.6 | 12.7 | 9.8 | 7.3 | 11.7 | 15.9 |
イスラエル | 8.9 | 17.0 | 13.3 | 9.5 | 15.4 | 11.7 | 8.2 | 18.7 | 15.0 |
ラトビア | 2.9 | 14.0 | 11.2 | 3.4 | 13.2 | 9.6 | 2.3 | 14.9 | 12.9 |
リトアニア | 2.6 | 14.6 | 10.5 | 2.9 | 14.4 | 10.0 | 2.2 | 14.7 | 11.0 |
ロシア | 4.9 | 14.7 | 12.2 | 5.1 | 12.3 | 8.7 | 4.7 | 17.2 | 15.7 |
スロベニア | 1.9 | 12.0 | 9.7 | 1.9 | 10.4 | 8.3 | 2.0 | 13.9 | 11.2 |
南アフリカ共和国 | 13.5 | 48.6 | 37.7 | 11.8 | 44.9 | 34.2 | 15.2 | 52.3 | 41.2 |
コスタリカ | 18.6 | 24.9 | 23.1 | 18.4 | 15.7 | 16.1 | 18.9 | 36.5 | 31.0 |
OECD平均 | 6.3 | 15.1 | 13.0 | 6.2 | 13.4 | 10.5 | 6.5 | 16.8 | 15.6 |
注:チリとルクセンブルク(15~19歳男性)は2017年のデータである。また、日本は2014年のデータである。
また、別にILOの統計データによれば、15~24歳層のニート比率は、日本(総合:2.9% 男性:2.2% 女性:3.5% [2018年])において、世界全体や高所得全体におけるニート比率より低く、データの有る世界148カ国の中で、総合・女性で3番目に、男性は2番目に低い国である。そして、世界のニート比率は2019年で約22.2%(男性:13.9% 女性:31.1%)であり、人口で約2億6700万人もおり、約3分の2を女性が占めていた。ILOは、ニートが発生する理由を世界経済の減速や学歴に合った仕事が不足していることなどを挙げ、「あまりにも多くの若者が教育や労働市場から離れており、自国の経済発展を損なう可能性がある」と警鐘を鳴らした。ILOデータによる15~24歳層のニート比率(2002年以降最新年度)。ニート率の高さは、赤>黄>緑ILOデータによる15~24歳層の男性ニート比率(2002年以降最新年度)。ニート率の高さは、赤>黄>緑ILOデータによる15~24歳層の女性ニート比率(2002年以降最新年度)。ニート率の高さは、赤>黄>緑
[隠す]国・地域 | 総合 | 男性 | 女性 | 統計年 |
---|---|---|---|---|
世界 | 22.2 | 13.9 | 31.1 | 2019 |
低所得国 | 19.5 | 13.1 | 26.0 | 2019 |
低中所得国 | 26.7 | 14.6 | 39.8 | 2019 |
高中所得国 | 20.5 | 14.4 | 27.0 | 2019 |
高所得国 | 11.6 | 10.1 | 13.1 | 2019 |
アフリカ | 20.7 | 15.7 | 25.7 | 2019 |
アメリカ大陸 | 19.1 | 14.0 | 24.3 | 2019 |
アラブ諸国 | 34.0 | 17.7 | 51.8 | 2019 |
アジア及び太平洋諸国 | 24.2 | 13.2 | 36.3 | 2019 |
ヨーロッパ及び中央アジア | 14.5 | 12.5 | 16.7 | 2019 |
アフガニスタン | 42.0 | 18.3 | 65.9 | 2017 |
アルバニア | 31.0 | 29.8 | 32.0 | 2013 |
アルジェリア | 21.0 | 10.9 | 31.7 | 2017 |
アンゴラ | 10.0 | 7.6 | 12.2 | 2011 |
アルゼンチン | 19.0 | 15.5 | 22.5 | 2018 |
アルメニア | 36.6 | 35.7 | 37.5 | 2017 |
オーストラリア | 8.9 | 8.9 | 9.0 | 2017 |
オーストリア | 6.8 | 6.6 | 7.1 | 2018 |
バングラデシュ | 27.4 | 9.8 | 44.6 | 2017 |
ベルギー | 9.2 | 9.4 | 8.9 | 2018 |
ベリーズ | 27.3 | 14.9 | 39.4 | 2017 |
ベナン | 17.2 | 10.9 | 23.2 | 2011 |
ボリビア | 11.6 | 5.0 | 18.2 | 2017 |
ボスニア・ヘルツェゴビナ | 21.2 | 20.8 | 21.7 | 2019 |
ボツワナ | 35.5 | 28.5 | 42.1 | 2009 |
ブラジル | 23.5 | 18.8 | 28.4 | 2019 |
ブルネイ | 20.7 | 18.6 | 23.3 | 2018 |
ブルガリア | 28.3 | 27.5 | 29.1 | 2003 |
ブルガリア | 15.0 | 13.4 | 16.8 | 2018 |
ブルンジ | 6.2 | 6.4 | 6.0 | 2017 |
カンボジア | 0.1 | - | 0.1 | 2014 |
カメルーン | 17.0 | 10.5 | 23.1 | 2014 |
カナダ | 12.4 | 13.0 | 11.7 | 2019 |
カーボベルデ | 30.3 | 27.7 | 32.8 | 2018 |
チリ | 15.9 | 13.3 | 18.9 | 2018 |
コロンビア | 22.6 | 14.1 | 31.1 | 2018 |
コモロ | 27.6 | 21.4 | 33.1 | 2014 |
コンゴ共和国 | 26.5 | 23.7 | 29.1 | 2005 |
コンゴ民主共和国 | 21.4 | 16.4 | 25.8 | 2012 |
コスタリカ | 17.9 | 14.7 | 21.6 | 2019 |
クロアチア | 13.6 | 13.2 | 14.0 | 2018 |
キュラソー島 | 5.1 | 4.5 | 5.6 | 2018 |
キプロス | 13.2 | 14.8 | 11.7 | 2018 |
チェコ | 5.6 | 3.6 | 7.8 | 2018 |
コートジボワール | 34.8 | 25.4 | 44.2 | 2017 |
デンマーク | 6.8 | 6.9 | 6.7 | 2018 |
ドミニカ共和国 | 24.5 | 18.1 | 31.0 | 2018 |
エクアドル | 17.5 | 10.0 | 25.8 | 2019 |
エジプト | 26.9 | 19.6 | 35.0 | 2017 |
エルサルバドル | 27.2 | 14.5 | 39.1 | 2018 |
エストニア | 9.9 | 10.8 | 8.9 | 2018 |
エスワティニ | 35.5 | 29.9 | 41.2 | 2016 |
エチオピア | 10.5 | 5.7 | 15.1 | 2013 |
フィジー | 20.1 | 10.8 | 29.6 | 2016 |
フィンランド | 8.5 | 8.7 | 8.4 | 2018 |
フランス | 11.1 | 11.7 | 10.4 | 2018 |
ジョージア | 26.9 | 23.2 | 31.0 | 2018 |
ドイツ | 5.9 | 5.4 | 6.5 | 2018 |
ガーナ | 30.5 | 27.7 | 33.3 | 2017 |
ギリシャ | 14.1 | 14.2 | 14.0 | 2018 |
グアテマラ | 27.3 | 7.1 | 46.7 | 2017 |
ギニア | 6.2 | 6.6 | 5.9 | 2002 |
ガイアナ | 35.8 | 24.8 | 46.9 | 2018 |
ハイチ | 18.2 | 12.7 | 23.7 | 2012 |
ホンジュラス | 26.7 | 11.6 | 42.2 | 2018 |
ハンガリー | 10.7 | 7.6 | 14.0 | 2018 |
アイスランド | 4.9 | 4.5 | 5.3 | 2018 |
インド | 30.4 | 14.3 | 48.3 | 2018 |
インドネシア | 21.7 | 15.8 | 27.9 | 2018 |
イラン | 34.4 | 22.0 | 47.6 | 2010 |
イラク | 40.6 | 16.9 | 65.5 | 2012 |
アイルランド | 10.1 | 10.2 | 9.9 | 2018 |
イスラエル | 14.7 | 14.4 | 15.0 | 2018 |
イタリア | 19.2 | 19.0 | 19.4 | 2018 |
日本 | 2.9 | 2.2 | 3.5 | 2018 |
カザフスタン | 9.5 | - | - | 2016 |
ケニア | 13.7 | 9.2 | 18.2 | 2016 |
キリバス | 46.9 | 46.2 | 47.6 | 2015 |
コソボ | 30.1 | 30.2 | 30.0 | 2018 |
キルギス | 20.5 | 12.0 | 29.4 | 2018 |
ラオス | 42.1 | 39.1 | 44.9 | 2017 |
ラトビア | 7.8 | 8.1 | 7.6 | 2018 |
レバノン | 21.3 | 16.0 | 27.3 | 2007 |
リベリア | 13.2 | 8.9 | 16.7 | 2016 |
リトアニア | 8.0 | 8.5 | 7.6 | 2018 |
ルクセンブルク | 5.3 | 4.6 | 6.0 | 2018 |
マダガスカル | 6.8 | 4.1 | 9.3 | 2015 |
マラウイ | 32.9 | 23.6 | 41.4 | 2017 |
マレーシア | 12.5 | 9.1 | 16.1 | 2018 |
モルディブ | 23.5 | 21.5 | 25.3 | 2016 |
マリ | 26.7 | 15.0 | 36.9 | 2018 |
マルタ | 7.3 | 6.9 | 7.8 | 2018 |
モーリタニア | 35.5 | 22.7 | 45.2 | 2017 |
モーリシャス | 20.5 | 17.1 | 23.9 | 2018 |
メキシコ | 18.3 | 8.9 | 27.7 | 2019 |
ミクロネシア連邦 | 23.7 | 18.3 | 29.1 | 2014 |
モルドバ | 27.8 | 30.7 | 24.8 | 2015 |
モンゴル | 18.9 | 16.3 | 21.5 | 2018 |
モンテネグロ | 16.2 | 18.6 | 13.6 | 2018 |
ミャンマー | 13.6 | 8.2 | 18.6 | 2018 |
ナミビア | 31.8 | 29.3 | 34.2 | 2018 |
ナウル | 36.4 | 22.1 | 51.3 | 2013 |
ネパール | 35.4 | 21.5 | 46.6 | 2017 |
オランダ | 4.2 | 4.2 | 4.2 | 2018 |
ニュージーランド | 11.9 | 11.3 | 12.6 | 2018 |
ニカラグア | 1.4 | 1.2 | 1.7 | 2014 |
ニジェール | 68.6 | 56.9 | 77.1 | 2017 |
ナイジェリア | 21.4 | 18.3 | 24.5 | 2016 |
北マケドニア共和国 | 24.1 | 23.3 | 25.1 | 2018 |
ノルウェー | 4.9 | 5.1 | 4.6 | 2018 |
パレスチナ | 33.4 | 26.7 | 40.4 | 2019 |
パキスタン | 31.0 | 7.6 | 54.9 | 2018 |
パラオ | 12.9 | 11.1 | 14.4 | 2014 |
パナマ | 16.4 | 9.9 | 23.1 | 2018 |
パプアニューギニア | 27.7 | 26.4 | 29.0 | 2010 |
パラグアイ | 18.1 | 9.6 | 27.3 | 2017 |
ペルー | 17.7 | 14.7 | 20.8 | 2017 |
フィリピン | 19.9 | 14.4 | 25.7 | 2018 |
ポーランド | 8.7 | 7.3 | 10.1 | 2018 |
ロシア | 12.4 | 10.3 | 14.6 | 2016 |
ルワンダ | 30.6 | 24.6 | 36.2 | 2018 |
サモア | 37.9 | 34.6 | 41.5 | 2017 |
サウジアラビア | 16.1 | 6.6 | 25.9 | 2015 |
セネガル | 36.2 | 28.7 | 42.8 | 2015 |
セルビア | 17.0 | 16.5 | 17.5 | 2018 |
シエラレオネ | 10.1 | 9.5 | 10.7 | 2014 |
シンガポール | 4.1 | 3.1 | 5.3 | 2018 |
スロバキア | 10.2 | 8.4 | 12.1 | 2018 |
スロベニア | 6.6 | 6.1 | 7.2 | 2018 |
ソロモン諸島 | 7.0 | 5.1 | 8.9 | 2013 |
南アフリカ | 32.5 | 30.7 | 34.3 | 2019 |
スペイン | 12.4 | 13.0 | 11.9 | 2018 |
スリランカ | 24.7 | 16.8 | 32.2 | 2017 |
スーダン | 32.8 | 20.0 | 46.4 | 2011 |
スウェーデン | 6.1 | 6.2 | 6.1 | 2018 |
スイス | 6.0 | 7.3 | 4.8 | 2018 |
タジキスタン | 42.2 | 30.4 | 52.4 | 2009 |
タンザニア | 14.9 | 10.6 | 19.0 | 2014 |
タイ | 14.8 | 10.7 | 18.9 | 2018 |
東ティモール | 21.0 | 16.2 | 25.7 | 2016 |
トーゴ | 25.1 | 18.3 | 31.5 | 2017 |
トンガ | 30.3 | 29.0 | 31.5 | 2018 |
トリニダード・トバゴ | 52.1 | 45.9 | 58.6 | 2013 |
トルコ | 24.4 | 15.6 | 33.5 | 2018 |
ツバル | 29.0 | 21.7 | 37.4 | 2016 |
ウガンダ | 29.8 | 21.4 | 37.6 | 2017 |
ウクライナ | 18.3 | 15.4 | 21.3 | 2016 |
ウクライナ | 16.5 | 13.5 | 19.7 | 2017 |
アラブ首長国連邦 | 11.3 | 6.1 | 20.9 | 2017 |
イギリス | 10.5 | 9.7 | 11.2 | 2018 |
アメリカ | 13.1 | 12.6 | 13.6 | 2019 |
ウルグアイ | 18.0 | 15.4 | 20.8 | 2018 |
バヌアツ | 31.0 | 26.4 | 35.3 | 2010 |
ベネズエラ | 19.6 | 12.5 | 27.0 | 2012 |
ベトナム | 14.6 | 12.0 | 17.4 | 2019 |
イエメン | 44.8 | 22.1 | 69.7 | 2014 |
ザンビア | 43.1 | 37.3 | 48.2 | 2018 |
ジンバブエ | 16.6 | 11.2 | 21.8 | 2014 |
2008年4月に横浜市の「こども青少年局」が市内在住のニートや引きこもり状態にある15〜34歳までの若年無業者およそ750人を対象に実態調査したところ、8割を超す者が就労を希望すると回答した。内訳は、「正社員の就労を希望」との回答が46.6%、「パート・アルバイト・派遣社員などの就労を希望」が1.7%、「就労希望だが不安が残る」が34.5%で、合計すると8割を超えた。一方、「就労希望だが今は休みたい」が1.7%、「就労を希望していない」も1.7%で、現状で就労意欲の無いのはごく僅かであることが分かった。一方、同市が市内の企業(約1,000社中、316社が回答)に対して実施したアンケートによると、雇用する意向のある企業は14.2%に止まった一方、83.3%の企業が「就労困難な若年無業者を雇用する意向はない」と回答しており、ニートの社会参加が厳しいことがわかった。
インターネット上で保守・右翼的な主張をする「ネット右翼」について一部では、ニートや引きこもりなどの無業者や低所得層といった「負け組」ではないか、との主張がなされている。しかし、「ネット右翼の代表」を自称する政治活動家の瀬戸弘幸は、ネット右翼をニートや引きこもりと関連付ける言説は左翼の決め付けであり、彼ら(ネット右翼)は全く普通の会社員や学生であると反論している。また、ジャーナリストの安田浩一は、「攻撃的引きこもりと揶揄されることもある」と主張しつつも、自著『ネットと愛国』在特会の「闇」を追いかけて 』の中で、保守系市民団体の在日特権を許さない市民の会を追跡したところ、デモ運動などの参加者には会社員や学生も多いことを記している。
評論家の古谷経衡も自ら調査し、ネット右翼の中心層が年齢は平均38.15歳。学歴に関しては63.3%が「四大卒(中退含む)」以上で同年代(2010年国勢調査における35〜39歳の「四大卒以上」は23.14%)と比べても3倍近く差があり、年収も大体平均400万円台後半、恋愛経験も自己申告だがほぼ一般的なレベル。住んでいる場所は4割が首都圏で、「大都市に住むミドルクラス」というのが、ネット右翼と呼ばれる層の実相であるなど、これまで語られたネット右翼のイメージが事実と大いに異なることを明らかにした。
詳細はリンク先を参照。
厚生労働省著書『「ニート」って言うな!』を上梓した本田由紀は、ニートの支援に関連する諸々の対策が利権の温床となっており、上に挙げたような、各省庁や地方公共団体、支援に携わる特定非営利活動法人等の民間団体や企業までもが「ニートの自立支援」を名目とした予算の争奪戦を繰り広げている現状があると指摘している。本田は、「これまで引きこもりへの支援を細々と行っていたような団体が、ニートへの支援を謳い始めた途端にお金が降りて来るというような現象が起きている」と指摘、これらの者が従来行っていた“引きこもり対策”を“ニート対策”にシフトさせて利権を拡大させたと分析している。実際に、経済産業省所管の就業支援事業『ジョブカフェ』において、同省からの孫請けで事業を行っていた、リクルート、東京リーガルマインド、日本マンパワーの民間企業3社が、スタッフ1日当たりの人件費として、プロジェクトマネジャーが120,000円、コーディネーターが90,000円、キャリアカウンセラーが75,000円、事務スタッフが50,000円という極めて高額な賃金を計上していることが、2007年に発覚している。この問題は、社民党の福島瑞穂参議院議員が参議院厚生労働委員会において、厳しく追及した 。
この他にも、若年無業者の相談窓口の1つである『地域若者サポートステーション』の運営・指導・研修などを委託されている公益財団法人・日本生産性本部は、民主党政権時代の事業仕分けにおいて、厚生労働省からの天下りが27人いると指摘されている。若者サポートステーション事業の予算は、2014年1月の安倍政権の事業仕分けにおいて、厚労省の若者支援事業に「わかものハローワーク」や「ジョブカフェ」などの類似した事業が多いことを理由に一旦はゼロになったが、同省が補正予算で「若者育成支援事業」と名称を変えて35億円の予算を復活させていたことが判明した。
高額な料金負担[編集]2009年度まで実施されていた厚労省委託の自立支援事業『若者自立塾』では、常に利用者数が募集枠を大幅に下回り、その後の利用実績も伸びなかったが、その大きな要因として「利用料金の高さ」が挙げられていた。団体によって異なっていたが、補助金から支給される運営費は要支援者1人につきおよそ300,000円(3か月分)で、これとは別に施設側が提示した「食費」や「宿泊費」の費用160,000〜300,000円(3か月分)を入所者側が負担しなければならなかった。高額な料金負担を問題視した同省は、2008年5月以降に生活保護受給世帯の若者が入塾する際、費用の大半を負担する制度を導入したが、一方で“生活保護を受けていない低所得世帯”の若者はこの恩恵に与れなかった。なお、若者自立塾を取材し調査を行った人物は、「このような施設に通うことが出来る人は比較的問題が少なく、経済的に恵まれている家庭の人であると思う」との見解を示している。
現在厚労省委託により実施されている地域若者サポートステーションでも、やはり高額な料金負担が問題視されている。サポートステーションでは社会復帰に向けて「職場体験」や「就労訓練」などが行われているが、原則として賃金は得られない。そればかりか、逆に料金の負担(出典元のケースでは50〜60万円)を求められる。ある支援団体のケースでは、利用者が給与の支払いを求めると、「働かせて頂いてるんだから、(賃金を)受け取ろうとするほうが間違っている」「仕事がしたいんなら、どうぞハローワークへ行って、勝手に仕事探してください」などと切り捨てられ、賃金の支払いには応じてくれなかったという。サポートステーションでの無償就労について労働基準監督署は、「時間拘束や指揮命令などの労働者性があれば、一般的には労働と考えられる」と指摘し、労働基準法違反に当たる可能性も示唆しているが、現在までに行政処分を受けた支援団体はない。
強引なアプローチ・実力行使[編集]若年無業者(引きこもり・ニート)を立ち直らせる方法を巡っては、「家から叩き出せばよい」などと実力行使を主張する者が少なからず存在し、賛否両論がある。支援団体の中にも、若年無業者宅へ出向いて自立訓練などへの参加を促す「アウトリーチ」(訪問)を行っている団体が多く存在しており、NPO法人『ニュースタート事務局』が実施する「レンタルお姉さん」は、マスコミでも度々取り上げられ、地域若者サポートステーションのモデル事業にも組み込まれた。しかし、こうした手法については、若年無業者の自宅に押しかけて本人の同意も得ずに強引に連れ出し、寮に入所させて集団生活を強いる団体が訴訟を起こされたり、同じく強制的に寮に入所させられた引きこもり状態の青年が、スタッフやその意を受けた他の若年無業者らに身体拘束されたり、暴行を受けるなどして死に至った事件、精神的に不安定だった引きこもりの入所者が自殺に至ったトラブルなども多く発生している。
以上のように、「親離れ・子離れができないのは生物学的にも問題である」といった、他の生物種における"自分の子をある一定の時期になると突き放して完全に自立・独立させる行為"を例に挙げ、ニートや引きこもりの問題が論ぜられることは多々ある。ただしこの例を人間社会に当てはめるのは、あまり適当ではない。世襲制や村社会における、子供が身体的・精神的に成熟した後も親からの教育や支援を享受し家族単位での行動を通例とする文化は、皇室や王室、貴族、武士や商人、職人、農民などのかつてのあらゆる階級において、あるいはエマニュエル・トッドの示した家族型からも解釈できるように、人間社会において世界各国で古来から現在まで一貫して見られているため、親離れ・子離れという生物多様性における一習性を社会問題に投影するのは安直な思考として理解される。
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高月北は、大阪府泉北郡忠岡町の地名。高月北1丁目及び2丁目がある。脚注[編集][脚注の使い方]参考文献[編集]この節の加筆が望まれています。外部リンク[編集]この節の加筆が望まれています。この項目は、...
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