以往董事会文献大多关注单一董事会特征如何解释公司绩效，缺乏同时考虑多维董事 会特征对公司绩效的预测性研究。本文运用机器学习方法探究 46 个董事会特征对公司绩效的预测 能力，发现:1. 董事会特征可以预测公司绩效;2. 董事平均薪酬、董事会持股比例、董事平均任期、 学历异质性的预测能力较强，董事会结构特征预测能力较弱;3. 公司绩效与董事平均薪酬基本呈正 相关，而与董事会持股比例、董事平均任期、学历异质性呈非线性关系。该结果说明，我国公司 中董事会特征与公司绩效的关系紧密且复杂，运用机器学习方法可以帮助我们认识这些复杂关系、 提升对公司绩效预测的准确性。

与以往纯粹基于代理理论，从内生性视角研究 CEO 薪酬与公司业绩关系不同，本文综合考虑代理理论、乘员理论以及制度理论，从 CEO 薪酬的内生性和外生性两个角度，系统分析我国公司治理绩效状况。我们采用 2004-2006 年沪深两市上市公司样本面板数据，通过对不同对照组进行混合回归分析，研究发现，在警醒的董事会监控下，我国上市公司 CEO 薪酬激励与公司业绩有显著正相关性，并产生了激励后效，即激励后的 CEO 会进一步显著改善公司业绩，但是激励后效与董事会特征没有显著关系，而主要与 CEO 自身特征相关。文章进一步采用固定效应对全样本分析后依然支持该结论；同时，CEO 薪酬变动影响分析认为目前我国 CEO 薪酬激励正处于上升通道，这对我国上市公司改善治理结构及 CEO 薪酬机制具有积极意义。