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退職金偏差値とは｜学歴・勤続・企業規模別の退職金目安【就労条件総合調査 令和5年】BETA
公開日 2026.05.24
更新日 2026.05.24
監修｜DataLabo 編集部
データソース｜厚労省 就労条件総合調査 令和5年
退職金偏差値とは、ある人が定年退職時に受け取る退職給付額が日本の退職予定者全体の中でどの位置にあるかを偏差値（平均 50、標準偏差 10）で表した指標です。学歴・職種・勤続年数・企業規模・退職事由の 5 軸で補正し、退職給付制度なし企業 約 25.1% を 0 円世帯として含む対数正規＋ゼロ混合モデルで計算します。
※ BETA 段階：退職金関連の詳細統計表との最終照合作業を実施中のため、現時点は BETA 表記としています。学歴×企業規模×勤続年数×退職事由 のクロス補正は独立仮定によるため、実値との誤差は ±5〜15% 程度を想定。詳細照合完了次第、BETA を外します。
図 1｜学歴・職種別 退職給付額（定年退職、就労条件総合調査 令和 5 年）
RETIREMENT BENEFIT BY EDUCATION ／ 大卒 1,896 万 ⇔ 高卒現業 1,183 万
大卒（管理事務技術）と高卒（現業）で +713 万円（1.60 倍）の差。学歴と職種の組合せで退職金は 1.6 倍に振れる。これらは「退職給付制度がある企業の平均」で、制度なし企業 25.1% を含めると実質中央値はさらに低くなる。
SOURCE：厚生労働省「就労条件総合調査 令和5年」（2024 年 10 月公表）— 定年退職者 1 人平均退職給付額
勤続年数別 退職金倍率
退職金は勤続年数の 自乗に近いカーブ で増えます。35 年以上を基準 1.00 として、勤続年数別の倍率は次の通りです。
図 2｜勤続年数別 退職金倍率（35 年以上 = 1.00）
TENURE MULTIPLIER ／ 自乗カーブで増える退職金
勤続 10 年で 0.12、20 年で 0.37、30 年で 0.75。30 年で 35 年の 75% しか受け取れないため、定年まで勤め上げるかどうかで退職金額が 1.33 倍変わる。20 年で転職すると 1/3 以下になる。
SOURCE：厚生労働省「就労条件総合調査 令和5年」勤続年数別 1 人平均退職給付額より指数化
企業規模別 退職金倍率と制度なし率
退職金は企業規模で大きく変動します。大企業（1,000 人以上）は中小企業（30〜99 人）の 1.85 倍。さらに、規模が小さいほど退職給付制度がない企業の割合が上がります。
図 3｜企業規模別 退職金倍率（青）と 制度なし企業率（赤）
SIZE MULTIPLIER vs NO-SYSTEM RATIO ／ 規模が小さいほど両方が悪化
退職金倍率（30-99 人 = 1.00）
制度なし企業の割合
規模が小さいほど「制度なし」と「制度ありでも倍率低下」のダブルパンチ。30 人未満では 40% が制度なし、かつ倍率も 0.65。大企業 1.85 倍と比べ実質 0.65 × 0.60 = 0.39 倍（4 割）の期待値しかない。
SOURCE：就労条件総合調査 令和5年・規模別退職給付額 + 中央労働委員会調査 + 東京都産業労働局「中小企業の賃金・退職金事情」
退職事由別 退職金倍率
| 退職事由 | 倍率（定年=1.00） | 特徴 |
|---|
| 定年退職 | 1.00 | 基準。最大の退職金を受け取れる |
| 会社都合退職 | 0.95 | 定年とほぼ同等。リストラ等 |
| 早期優遇退職 | 1.25 | 割増されるが勤続年数が短いので絶対額は減りがち |
| 自己都合退職 | 0.60 | 定年の 6 割。転職時の "コスト" として認識すべき |
対数正規 + 制度なし企業 混合モデル
退職金分布は資産分布と同様、右側に長い裾を持つ対数正規型です。さらに、退職給付制度がない企業 約 25.1% を 0 円世帯として下端に含めた 混合モデルで偏差値を計算します。
図 4｜退職金分布（対数正規 + 制度なし企業混合モデル、全国）
LOG-NORMAL + NO-SYSTEM SPIKE ／ 制度なし 25.1% の "ゼロ集団" を含む混合分布
左端の 制度なし企業 25.1% が "ゼロ集団" として混合される。これにより、退職金がゼロでも偏差値は約 35〜40 程度（純粋な対数正規なら 30 を切る）に補正される。
SOURCE：就労条件総合調査 令和5年・退職給付制度の有無別企業割合（規模加重で全国 25.1%）
退職金 × 偏差値 早見表
大学・大学院卒（管理事務技術）の基本値 1,896 万円を平均、中央値 1,630 万円とした場合の偏差値別退職金額（対数正規分布、σ_log=0.55）です。
| 偏差値 |
退職金額 |
上位 % |
位置づけ |
| 30 | 543 万 | 下位 2.28% | 制度なし・中小・短勤続 |
| 40 | 942 万 | 下位 15.87% | 中小・自己都合・短勤続 |
| 50 | 1,630 万 | 中位 | 中堅企業・定年（大卒平均的） |
| 55 | 2,145 万 | 上位 30.85% | 中堅企業・35 年勤続 |
| 60 | 2,825 万 | 上位 15.87% | 大企業・定年 |
| 65 | 3,719 万 | 上位 6.68% | 大企業・35 年・早期優遇 |
| 70 | 4,897 万 | 上位 2.28% | 超大企業・定年・早期優遇 |
| 75 | 6,447 万 | 上位 0.62% | 役員クラス |
| 80 | 8,488 万 | 上位 0.13% | 役員・経営者層 |
① 基本退職金 ＝ 学歴・職種別 BASE（大卒 1,896 / 高卒管理 1,682 / 現業 1,183 ...）
② 補正退職金 ＝ 基本退職金 × 勤続年数倍率 × 規模倍率 × 退職事由倍率
③ 中央値 ＝ 補正退職金 ÷ exp(σ_log² / 2)
σ_log ＝ 0.55（退職金分布の対数標準偏差）
④ z_log ＝ (ln(自分の退職金) − ln(中央値)) ÷ σ_log
⑤ 純粋偏差値 ＝ 50 + z_log × 10
⑥ 制度なし企業混合補正
p ＝ 規模別 制度なし企業比率（全国 25.1%、大企業 9.9%、零細 40.0%）
F(退職金) ＝ p ＋ (1 − p) × F_log(退職金)
あなたの退職金偏差値を計算する
学歴・勤続年数・企業規模・退職事由を入力すると、就労条件総合調査 令和 5 年の対数正規＋制度なし企業混合モデルで、あなたの退職金偏差値を算出します。BETA 段階。無料・登録不要。
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退職金偏差値を見る際の 3 つの注意点
退職金偏差値を正しく読み解くには、次の 3 つの注意点を押さえる必要があります。すなわち、①退職金制度がない企業が約 25% 存在すること、②学歴・職種・勤続年数・企業規模・退職事由で金額が大きく変わること、③当ページは BETA 版（暫定値）であることの 3 点です。これらを理解しないまま金額や偏差値だけを見ると、自分の本当の立ち位置を誤って受け取ってしまうことがあります。
01退職金制度がない企業が約 25% ある
退職給付制度を持たない企業は全国加重平均で 約 25.1% 存在します。「退職金の平均額」として報じられる数値の多くは制度がある企業のみの平均値であり、制度がない（0 円の）世帯を含めると実質的な中央値はかなり下がります。制度あり企業のみの平均と、制度なし世帯を含めた混合モデルとでは偏差値が大きく変わるため、当サイトでは ゼロ世帯を含む混合モデルで算出しています。
02学歴・職種・勤続年数・企業規模・退職事由で大きく変わる
同じ「退職金」でも、属性によって金額は大きく異なります。たとえば 大学卒（定年）は約 1,896 万円、高卒の管理・事務・技術職は約 1,682 万円、高卒の現業職は約 1,183 万円と、学歴と職種の組合せだけで 1.6 倍ほどの差が生じます。さらに勤続年数が長いほど、また大企業ほど金額は高くなり、自己都合退職は定年退職の約 6 割に下がります。「どの属性を基準に比べるか」で偏差値は大きく動きます。
03BETA 版である（暫定値）
当ページの数値は公表モデルから構成した 暫定値で、厚生労働省「就労条件総合調査 令和5年」の詳細データで最終照合中です。退職給付の詳細調査は約 5 年周期で公表され、令和5年が直近の詳細年にあたります。学歴×企業規模×勤続年数×退職事由 のクロス補正は独立仮定によるため、確報値で変動する可能性があります（誤差 ±5〜15% 程度を想定）。照合完了次第、BETA を外します。実際に計算してみたい方は 退職金偏差値（退職金版・BETA） をご利用ください。
表｜退職金偏差値を見る際の注意点と当サイトの対応
| 注意点 |
なぜ偏差値が動くか |
当サイトの対応 |
| ① 制度なし企業 約 25% | 制度ありのみの平均と、0 円世帯を含む混合モデルで母集団が変わる | 制度なし約 25.1% を 0 円世帯として含む混合モデルで算出 |
| ② 学歴・職種・勤続・規模・事由 | 大卒 1,896 万 ／ 高卒管理 1,682 万 ／ 現業 1,183 万 など属性で 1.6 倍超の差 | 5 軸（学歴×職種×勤続×規模×事由）で補正して算出 |
| ③ BETA 版（暫定値） | 公表モデル構成の暫定値で、確報値により位置が変わる可能性 | 就労条件総合調査 令和5年 詳細データと最終照合中（誤差 ±5〜15%） |
まとめ：退職金偏差値は「絶対的な順位」ではなく「選んだ基準集団の中での相対的な位置」を示す指標です。制度の有無・学歴・職種・勤続年数・企業規模・退職事由のどれを基準に見ているかを意識すれば、数字の意味を正しく受け取れます。当サイトは厚生労働省「就労条件総合調査 令和5年」を主軸に、制度なし約 25.1% を 0 円世帯として含む対数正規＋ゼロ混合モデル（σ_log ≈ 0.55）で算出しています（BETA 段階・確報値で変動の可能性あり）。
よくある質問
退職金偏差値を見るときの注意点は？
主な注意点は 3 つです。①退職給付制度がない企業が約 25.1% 存在すること（制度あり企業のみの平均と、制度なしの 0 円世帯を含めた混合モデルとでは偏差値が大きく変わるため、当サイトはゼロ世帯を含む混合モデルで算出）。②学歴・職種・勤続年数・企業規模・退職事由で金額が大きく変わること（大学卒・定年で約 1,896 万円、高卒の管理・事務・技術職で約 1,682 万円、高卒の現業職で約 1,183 万円など、属性で 1.6 倍超の差）。③当ページは BETA 版（暫定値）であること（厚生労働省「就労条件総合調査 令和5年」の詳細データで最終照合中で、確報値により変動する可能性あり）。退職金偏差値は「どの基準集団・どの属性と比べるか」で大きく動く相対指標です。
退職金偏差値とは何ですか？
退職金偏差値とは、ある人が定年退職時に受け取る退職給付額が日本の退職予定者全体の中でどの位置にあるかを偏差値（平均 50、標準偏差 10）で表した指標です。学歴・職種・勤続年数・企業規模・退職事由の 5 軸で補正し、退職給付制度なし企業 約 25.1% を 0 円世帯として含む対数正規＋ゼロ混合モデルで計算します。
大卒の退職金平均はいくらですか？
厚生労働省「就労条件総合調査 令和5年」（2024 年 10 月公表）によれば、大学・大学院卒（管理・事務・技術職）の定年退職給付額は約 1,896 万円。高校卒（管理・事務・技術職）は約 1,682 万円、高校卒（現業職）は約 1,183 万円。これらは退職給付制度がある企業の平均値で、制度なし企業（全国 25.1%）を含めると実質中央値はこれよりかなり低くなります。
退職金偏差値 60 はいくらですか？
大卒・管理事務技術職の中央値（約 1,630 万円）を偏差値 50 として、対数正規分布（σ_log=0.55）で計算すると、偏差値 60 ≒ 約 2,825 万円、偏差値 70 ≒ 約 4,897 万円、偏差値 80 ≒ 約 8,488 万円となります。実際の値は企業規模（大企業 1.85 倍 ⇔ 30 人未満 0.65 倍）や勤続年数で大きく変動します。
退職金制度がない企業はどのくらいありますか？
厚生労働省「就労条件総合調査 令和5年」によれば、退職給付制度がない企業の割合は全国加重平均で約 25.1%。企業規模別では大企業（1,000 人以上）9.9%、中堅企業（300-999 人）11.2%、中小企業（100-299 人）15.3%、小企業（30-99 人）29.9%、零細企業（30 人未満・東京都調査推定）40.0% と、規模が小さいほど制度なしの割合が高くなります。
勤続年数で退職金はどう変わりますか？
勤続 35 年以上を基準 1.00 とすると、20-25 年が 0.55、25-30 年が 0.75、30-35 年が 0.92。10-15 年は 0.22、5-10 年は 0.12 と急減します。退職金は勤続年数の自乗に近いカーブで増えるため、転職タイミングは退職金額に決定的な影響を与えます。
退職事由（定年・会社都合・自己都合）で違いは？
定年退職を 1.00 として、会社都合 0.95、早期優遇退職 1.25、自己都合 0.60。自己都合退職は定年に比べ 4 割減になります。早期優遇は退職金が割増になる代わりに、若い年齢で離職するため勤続年数倍率が低くなり、絶対額は小さくなることが多いです。
なぜ BETA 表記になっているのですか？
退職金関連の詳細統計（就労条件総合調査の退職給付詳細調査）は約 5 年周期で公表され、令和 5 年が直近の詳細年です。現在 BETA 表記としているのは、令和 5 年詳細データ表との最終照合作業を実施中のためです。学歴×企業規模×勤続年数×退職事由 のクロス補正は独立仮定によるため、実値との誤差は ±5〜15% 程度を想定しています。詳細統計表との照合完了次第、BETA を外します。
信頼できるデータソースは何ですか？
退職金統計の主要なデータソースは次の 3 つです。①厚生労働省「就労条件総合調査」（毎年実施、退職給付詳細調査は約 5 年周期で令和 5 年が直近）、②中央労働委員会「賃金事情等総合調査」（大企業向け）、③東京都産業労働局「中小企業の賃金・退職金事情」（中小・零細）。当サイトは ① を主軸に、② と ③ で補完するハイブリッド構成です。
データソース ／ 編集部
DataLabo 編集部について
DataLabo（データラボ）は、日本の公的統計を最速で反映することを編集方針とするデータジャーナリズム媒体です。厚生労働省「就労条件総合調査」「賃金構造基本統計調査」、家計の金融行動に関する世論調査（J-FLEC）、中央労働委員会・東京都産業労働局の補完統計など、行政・準行政の一次データを直接読み解き、診断ツール・解説記事として公開しています。
本記事は厚生労働省「就労条件総合調査 令和5年」（2024 年 10 月公表）を主軸に、中央労働委員会「賃金事情等総合調査」および東京都産業労働局「中小企業の賃金・退職金事情」で補完し、対数正規＋制度なし企業混合モデルで偏差値を算出しています。※ 詳細統計表との最終照合は data/03_taishokukin/ で進行中（BETA 段階）。
所在地: 大阪府大阪市淀川区宮原 1 丁目 17 番 33 号 北沢産業ビル 3 階 HiveSpace 新大阪 312 号室 ／ お問い合わせ: info@nenshuu.com
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