方法与数据说明
各概念的定义与适用范围（包括什么、不包括什么）集中在“定义与范围”页面。主要条目如下：
- 毕业年度与grad_year・就职率・本科生与研究生・学部级与学科级数据
- 行业分类与映射・主要就职企业名单・企业招聘人数・起薪（初任給）
- 推算年收入・入社第3年与第5年・职级与职业阶梯・3年内离职率
- 专业对口度・企业侧验证・数值标签・数据不足
- 就业率（以求职者为分母）・就业率（以毕业生为分母）・内定率
- 未公开人数的就职企业・岗位名称与配属决定时机・由就职企业推算的行业构成・资格职业的年收入
- 分性别数据的范围・分性别年收入推算・女性管理职比例・男女工资差异・男性育儿假休假率
- 职种别工资・担任职务者比例（晋升指标）・有价证券报告书的平均年薪・企业公布的模型年收入・待遇排名的编制方法
- 付费刊物与口碑网站的使用范围・本期不覆盖的范围
数据来源与时点
- 大学就业数据：明治大学、芝浦工业大学、日本大学公开的就业数据（学部别、学科别的就职率、行业分布、主要就职企业、国家考试合格率等）。芝浦工业大学最新为2026年3月毕业[S2000][S2500]，日本大学同样以2026年3月毕业（令和7年度）为最新[S5002][S5000]。下文关于明治大学的叙述，除特别说明外，是对明治大学公布格式的说明。最新为2025年度，即2026年3月毕业。学校的「N年度」等于「N+1年3月毕业」[S1001][S1000]。前两年（2025年3月、2024年3月毕业）作为趋势参考[S1005][S1009]。
- 企业招聘数据：25卒（2025年4月入社）实绩、26卒（2026年4月入社）实绩或内定、27卒（2027年4月入社）招聘计划，优先取自企业招聘官网。
- 宏观统计：就职率来自文部科学省与厚生劳动省[S0011]；工资来自「賃金構造基本統計調査」令和7年[S0001]；离职情况为令和4年3月毕业的数据[S0004]（令和5年3月毕业的数据截至2026年10月尚未公布[S0006]）。
三种数值标签
| 标签 | 含义 |
|---|---|
| 公表値（官方实数） | 大学、政府或企业公布的数字，原样引用 |
| 推計値（推算值） | 用公布的数字经模型计算而来，一律用区间 |
| 参考範囲（参考区间） | 汇集招聘页面等数字作为参考 |
收入推算模型
- 使用「賃金構造基本統計調査」中大学毕业、民营事业所的工资[S0001]。
- 年龄段（20–24、25–29、30–34岁）取中点（22、27、32岁），中间线性插值；入社第1、3、5年分别对应23、25、27岁。
- 年收入=所定内给与（月薪，不含加班）×12+年间奖金等特别给与。
- 下限取企业规模100–999人，上限取1,000人以上。
- 按该学部/学科的行业就业比例对各行业工资加权平均；某行业缺工资数据时，退回其上级行业（如制造业细分→制造业），再不行就用全产业合计。
- 四舍五入到万日元，以下限–上限的区间呈现（推算）。
收入的三种依据（basis）
收入推算按原始数据的不同分为三种依据，网站的收入栏会标明依据。三种都是推算，一律以区间表示。一般学部的年龄设定见上面的模型。
| 依据 | 内容 | 适用单位 |
|---|---|---|
| 公布行业（published_industry） | 用学校公布的各行业就业者比例，套用工资统计中的行业工资（上面6个步骤）[S0001][S0002] | 明治大学、日本大学的大多数学部・学科[S1001][S5002] |
| 由就职企业推算（employer_proxy） | 学校没有公布行业时，把有人数的主要就职企业的行业按人数加权，得到行业构成，再用同样方法计算。只有当能确认行业的企业占名单人数50%以上时才使用 | 仅芝浦工业大学全校一档（前30家企业，含研究生人数）[S2000] |
| 职业工资（profession_wage） | 医师、牙医、药剂师、兽医的职业工资统计（令和6年「賃金構造基本統計調査」第5表）[S6661] | 日本大学医学部、牙学部、松户牙学部、药学部、兽医学科 |
职业工资因为是6年制课程，假定24岁毕业，第1、3、5年对应25、27、29岁，取该年龄所在前后两个年龄段的工资构成区间[S6661]。统计中没有牙医20–24岁的数值，因此牙学部和松户牙学部的第1年为「数据不足」[S6661]。这个工资包含加班费在内的「きまって支給する現金給与額」（固定支付的现金工资），比一般推算偏高。由就职企业推算则偏向大企业，且无法分学科推算[S2500]。详见由就职企业推算的行业构成和资格职业的年收入。
就业率的三种指标
各校公布的就业率分母不同，因此分三种记录，互不混比。
- 就业率（以求职者为分母）：就业者÷求职者。明治大学[S1000]，以及日本大学各学部自行公布的数值（如法学部[S5010]）。→定义
- 就业率（以毕业生为分母）：日本大学全校统一口径的分学科就业率（分母扣除升学读研等人数）[S5000][S5663]，以及医・牙・松户牙・药学部的「就业者÷毕业生」[S6658]。→定义
- 内定率（就職内定率）：芝浦工业大学的指标，就业者÷(就业者＋未决定者)[S2500]。读研等人数不进分母，因此接近100%。→定义
只有企业名称的就职企业与企业岗位・配属
- 未公开人数的就职企业（仅有企业名称）：芝浦工业大学分学科的「主要就职企业」每个学科只列5家企业名称，没有人数[S2500]。日本大学部分学部也只有企业名称名单[S5019]。这些企业不参与人数合计、占比验证、专业对口度指标B和行业构成推算，也不会猜测人数来补齐。→定义
- 企业岗位与配属（company_roles）：逐家记录企业的招聘岗位和确定配属的时间。分四类：入职前确定（at_offer）、培训后决定（after_training）、轮岗后决定（rotation）、未公开（unknown）。数量统计见「企业侧验证」。学科卡片上显示的岗位只是该企业招聘岗位的示例，不是该学科毕业生实际所任岗位。→定义
专业对口度规则
- 指标A：就业者中进入与专业相关行业的比例。指标B：企业岗位限定专业（指定学科、仅限理工）的企业所占就业者比例。
- 只有当有岗位数据的企业覆盖该单位主要雇主人数的30%以上时才使用指标B。目前只有文学部（学部整体）达到这一标准，B为13.1%（推算）[S1003]；由于A为6.5%，低于30%，无论是否使用B都判定为「低」[S1202]。其他单位都只用指标A判定。
- A≥60%为「高」，<30%为「低」，其间为「中」（若使用B：A≥60%且B≥50%为高，A<30%或B<20%为低）。
- 明治只公布行业分布，因此对口度以行业对应（指标A）为主。当专业对应制造业或金融业的细分行业（如电机、银行），而学校只公布制造业、金融业合计时，合计（上级行业）也算作相关行业。
- 结果是高、中、低三档的推算，不代表工作内容的保证。
企业侧验证
- 占比验证：该校去某公司的人数÷该公司当年应届招聘总数，超过50%要复核，超过100%视为错误。
- 薪资验证：模型初任薪资与企业公布初任薪资（按人数加权）相差超过±20%即标为「偏差」。
- 岗位验证：该学部典型职种出现在主要就职企业招聘岗位中的比例是否达到50%。
分性别数据的方法
- 来源：大学分性别的去向取自大学ポートレート（私立大学版）的出路数据（男／女／合计），为2026年3月毕业的数值[S9001][S9141][S9281]。全国分性别的工资、工龄、担任职务者比例来自賃金構造基本統計調査（令和7年，按性别）[S9420][S9423]，按行业的女性管理职比例来自雇用均等基本调查（令和7年度）[S9422]。企业指标取自有价证券报告书的「従業員の状況」（员工情况）[S9840]和厚生劳动省「女性の活躍推進企業データベース」（女性活跃推进企业数据库）的公布值[S9701]。
- 只使用按性别公布的数值，不把整体数值按比例分给男女。没有公布分性别行业构成的单位，用整体行业构成计算，并在卡片上注明（分性别数据的范围、分性别年收入推算）。
- 年度规则（fiscal_year）：企业的“年度”记录为年度开始的年份。2024年度指2024年4月至2025年3月，2025年3月期有价证券报告书的数值属于这一年度；决算期不从4月开始的公司，取对象期间的开始年份[S9841][S9560]。
- 社会招聘（中途採用）的处理：女性活跃推进企业数据库中“录用者中女性的比例”包含社会招聘，因此标为“录用者中女性比例（含社招）”，与企业或官厅按性别公布应届录用人数时算出的应届女性比例分开显示[S9561][S9700][S9701]。
- 范围：企业数值原则上是该公司单体，不是集团合并；用核心子公司数值代替控股公司时，已在来源备注中说明[S9843]。
待遇与晋升的方法
- 职种别工资曲线：依据賃金構造基本統計調査的职种别表（令和7年，2025年6月），对33个职种计算20–24岁到35–39岁的年收入[S0012]。该统计不分学历，是学历计（含高中毕业者等）的数值；各年龄段是同一时点不同人的横截面，不是同一个人的加薪，所以不与大学毕业生入职第3年、第5年的推算年收入混用（职种别工资）。
- 晋升指标：各行业系长级以上、课长级以上的担任职务者比例，依据賃金構造基本統計調査的职位别表，按大学毕业者的年龄段计算[S0100][S0101][S0104][S0105]。“几岁晋升”没有公共统计，以人事院的职位平均年龄作补充[S0109]（担任职务者比例（晋升指标））。
- 有价证券报告书的平均年薪不做排名：样本是各行业4–45家以大企业为主的公司，且是全体员工的平均，所以只显示中位数和最小–最大（有价证券报告书的平均年薪）。
- 企业模型年收入不等于平均值：它是企业在招聘页面等处给出的示例，不保证实际平均或个人收入；社会招聘的示例与应届模型分开（企业公布的模型年收入）。
- 各指标的排名各自独立，不合成总分（待遇排名的编制方法）。
理科生选择指南的方法
- 路径如何选定：A（信息类）、B（机械・电气电子）、C（建筑・土木）选自明治大学和日本大学中，按学科的行业就职人数、主要就职企业人数、企业岗位与配属、分性别指标都齐全的方向。D并列了资格职业（药学）和制造企业的研发・质量管理（化学・生命）。芝浦工业大学没有公布分学科的行业构成，只作为读研比例和主要就职企业的参考[S2000][S2500]。
- 不按性别引导：男生和女生看到同样的路径，分性别数据只是附加参考，不写“某性别更适合”这类判断。
- 局限：推算年收入是把大学毕业生工资统计套用到学科行业构成上的参考值；晋升指标是横截面比例，职种别年收入是学历计；理科读研比例高，本科毕业就职的数据只覆盖部分学科和年度；药剂师以外的资格考试通过率等没有收集，属于数据不足（理科生选择指南）。
抽查复核结果
明治大学（第1期）：从各数据表中抽取20%（551行）与存档原始资料核对，551行全部一致；工资统计的44行抽样也全部一致。详细记录见仓库内 docs/superpowers/reviews/2026-10-phase1-spotcheck.md。
芝浦工业大学、日本大学及新增企业数据（第2・3期）：从芝浦工业大学、日本大学的去向数据、就职企业、企业数据、岗位与配属数据中抽取20%（815行），由5名核查者与存档原始资料核对。去向数据（469行）和就职企业（199行）全部一致；企业数据与岗位数据（147行）发现8处错误并已修正。错误较多的表又全行复核，另修正5处。详细记录见 docs/superpowers/reviews/2026-10-phase23-spotcheck.md。
分性别数据、待遇与晋升数据：从分性别的去向・工资・担任职务者比例・企业性别指标，以及职种别工资・晋升指标・企业模型年收入等数据中抽取743行，与存档原始资料核对，发现4处错误，均已修正。其中1处是担任职务者比例中“职长级”与“系长级”被混淆，已在所有相关行中统一更正。详细记录见 docs/superpowers/reviews/2026-10-gender-pay-spotcheck.md。
局限
- 没有按同一届毕业生追踪的数据。 入社3年、5年的收入和职位是用全国统计与企业公开信息推算的，不是对各校毕业生的追踪结果。
- 学科别数据只有一部分。 只公布学部数据时，页面显示学部数字，不会假装是学科数据。
- 就职企业名单只是前N名，并非全部毕业生的去向。
- 部分企业数字取自マイナビ（Mynavi）招聘网站，是企业自行登记的数值，并非直接读自有价证券报告书。
- 职级阶梯（career ladder）是典型路径，依据培训制度和示例模型，不保证晋升。
- 分性别数据只有一年。 大学分性别的去向只有2026年3月毕业的数值，看不出年度变化；就职企业分性别的人数也没有公布（分性别数据的范围）。
- 待遇数字只是倾向，不是保证。 职种别工资是学历计的横截面，有价证券报告书的平均年薪以大企业为主，企业模型年收入是企业给出的示例。
- 存档链接需要仓库访问权限。 仓库是私有的，普通读者请参考来源的原始网址。
- 受网页搜索限制，部分企业和职级阶梯仍为「数据不足」。