本排名利用中国上市公司2004~2011年年报的公开数据，按照个高校校友在上市公司担任高管的数量，对主要高校进行排名。所谓高校，我们包括了中国科学院和中国社会科学院，因为他们培养了大量的研究生。有些大学历史上多次变更名称，我们尽力将历史名称恢复为现在的名称，例如华中工学院、华中理工大学、武汉城市建设学院、同济医科大学、同济医学院等，全部变更为华中科技大学，有关校友也都成为华中科技大学的校友。本排名并没有认真区分校友与高校的关系，可能是高校的本科毕业生、研究生毕业生，也可能是在有关高校进行过短期培训或者在高校担任教职工作。本排名将上市公司年报公布的所有董事、经理人和监事都作为高管，也没有区别不同类型高管对上市公司的影响力。后续排名将会区分不同类型的高管，如果数据允许将推出单独的CEO高校排名、董事长高校背景排名等。本排名也没有区分上市公司对经济社会的影响，并没有区分上市公司的规模、盈利能力和社会责任。后续排名将会认真区分上市公司的大小，盈利能力。样本期间，共有2291家上市公司公布了高管的信息，但是大部分高管并没有公布自己的毕业的大学，希望高校能动员校友，在将来的排名中说明自己毕业的大学信息，以便提高贵校将来的排名。本排行版有中南财经政法大学金融学院几位研究生徐鑫、宋凯、许明星、谭亮、王佩和他们的StataClub推出。推出这一排行榜的初衷是为了一项关于企业业绩与透明度的研究，鉴于透明度和业绩之间的内生性联系，我们有必要为透明度寻找一个合适的工具变量，而企业高管是否汇报其大学学习背景和汇报的比例成为我们选取的一个工具变量，为此，我们基于国泰安数据库的高管背景资料，花费了一周的时间设计了一个Stata程序，寻找每一位高管与大学的渊源。该研究间接地给出了一个中国高校的排行榜，该排行榜完全依赖高校校友在中国上市公司的任职情况对高校进行排名，虽然指标有限，但是却是一个难以认为操纵的指标。该指标不一定完全反映高校在人才培养上的成就，它可能与高校的社会声誉、人才培养和专业设置等多种因素相关。有些学科门类的大学或许会培养了更多的科学家、医生、律师、教师和ZF官员，但是却与本排行榜前20家无缘，因此，我们不认为这是关于中国高校学术水平或者任何水平的有意义的排名，仅仅是我们自娱自乐的一个纯粹学术的研究。由于纯粹是学术研究，我们未能认真核对每一步计算，中间必然会有一些疏漏，敬请指正。我们相信我们的排名的社会影响力很小，因此不会对国内著名高校产生任何负面影响。万一有任何意见和指正，敬请@StataClub(新浪微博)，我们也首先为我们研究中的疏漏郑重地道歉。 为了你充分了解本研究，我们公布计算的部分程序，见附件一。我们计算的思路如下：（1）从国泰安下载全部的高管背景数据，涉及每家公司2004年以后的年报高管资料文件，共有35万行左右，分6个Excel文件保存，分别记作”高管1.xls”~” 高管6.xls”。（2）将每一个文件拆分成两个文件，例如对”高管1.xls”，我们将它拆分成保留行标识符obs与高管基本信息的“高管1.xls”和行标识符obs与高管简历”高管note1.xls”，对于后者，由于高管的简历通常很长，我们将简历中的所有标点符号换成*，然后另存为制表符分隔的文本文件，在用EXCEL打开，将*分开的各个notes片段断开成为不同的变量，保存为” 高管note1.txt” （3）用insheet using 命令将” 高管note1.txt”读入Stata, 遍历每一行，看其中有没有某些片段包含国内主要的高校名称，或者这些高校历史上的名称，比如某位高管的简历中包含中南财经政法大学字样，我们就认为该高管是中南财经政法大学校友。（4）以上的过程对应用于全部六个高管简历文件。通过计算，我们发现大部分企业都有部分高管公布了与部分大学的渊源，或者毕业于某大学，或者在某大学进修过，或者在某大学兼职工作等，但是，总体上来说，只有20%的高管公布了他们的大学背景。位高管，如果你们热爱你们的母校，敬请在将来的信息更新中，报告你们的母校以及你们与任何大学的渊源，我们会在将来的排名中，认真核对。部分信息的缺失是由于我们使用的国泰安数据库的不当处理，原始文件中，股票代码应该是1~601998之类的数字，但是在处理中我们发现，有数千条信息的股票代码竟然不是数字，而是高管的简历。鉴于工作量太大，我们未能手工纠错。我们也发现，某些公司的年报中公布了高管的大学背景信息，但是国泰安并没有收录有关信息，从而也造成了部分样本的缺失。我们相信，如果国泰安的疏漏是随机的，这些信息丢失并不会严重地影响各个高校的排名。