一、引言

党的十九大报告提出，“我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段”。并购重组作为资本市场重要组成内容，在助推经济高质量发展方面发挥了重要作用。但并购重组是一把双刃剑，高质量的并购重组在产业发展方面能够发挥协同效应，而无视溢价幅度的无理性并购，在被并购标的业绩承诺未达预期时，超额商誉成为公司未来经营的包袱。高溢价并购的浮华表象下，商誉减值引发的业绩“暴雷”事件频发导致资本市场震荡，引起监管部门和投资者高度关注。

2006年，我国财政部颁布的《企业会计准则第20号——企业合并》规定，对于非同一控制下的企业合并，购买方的购买成本高于被并购方可辨认净资产公允价值的差额部分确认为商誉。同时，《企业会计准则第8号——资产减值》规定，企业合并商誉每年年终需进行减值测试。商誉减值本质是高溢价并购后被并购企业带来的经济利益不及预期产生的投资损失，引入初衷是为真正体现商誉的公允价值。商誉减值计提，特别是一次性大规模计提，能够一次性引爆出清过往财务风险，实现“破而后立”。然而，商誉减值属于并购溢价的直接损失，未来不可恢复，不可转回。商誉减值在资本市场中普遍被认为是负面事项，常常被称为“商誉雷”，带来未来盈利能力降低(Li et al.，2011)[15]、股价崩盘(韩宏稳等，2019)[26]等风险。

每年上市公司陆续披露年度业绩预告时，商誉减值风险都会成为资本市场关注的热点话题。公司是否愿意及时以及以何种形式将商誉减值信息传递给外部投资者呢？业绩预告作为投资者获取公司财务信息的重要来源，能够向投资者提供前瞻性信息，减少投资者信息风险，是影响市场预期的重要方式(Beyer et al.，2010；李志生等，2017)[2][27]。然而，以业绩预告为代表的信息披露可能存在策略性披露问题(董南雁等，2017；鲁桂华等，2017)[23][28]。那么，公司是否会策略性披露业绩预告以影响商誉减值的负面风险？现有文献没有提供相应证据。

鉴于此，本文以2008―2019年中国A股上市公司为研究对象，探索商誉减值是否以及如何影响公司业绩预告行为，为深入理解商誉减值的经济后果及业绩预告的影响因素提供经验证据。本文的可能贡献主要体现为：(1)拓展了商誉减值经济后果的相关研究。已有研究主要从分析师盈余预测(曲晓辉等，2016)[29]、股票市场反应(张新民等，2020)[37]、股价崩盘风险(韩宏稳等，2019)[26]等角度考察了商誉减值的经济后果，本文发现商誉减值提高了业绩预告积极性，但降低了业绩预告精确度和准确度，丰富了商誉减值经济后果的相关研究。(2)丰富了业绩预告影响因素的研究。商誉减值作为资本市场普遍认为的负面事项，更可能影响公司信息披露策略。本文基于商誉减值事项，补充了公司业绩预告影响因素的研究文献。(3)具有一定现实意义。随着公司商誉账面价值占资产比重的不断增加，商誉减值风险日益凸显，势必需全面解析商誉减值风险并确保商誉减值合规披露。本文发现，商誉减值降低了业绩预告质量，监管部门应进一步规范和强化发生商誉减值的公司在业绩预告等层面的信息披露质量。本文结论对于政策层面防范商誉减值风险、完善公司信息披露体系等具有一定的借鉴意义。

二、理论分析与研究假设

上市公司每年年终需对合并商誉进行减值测试，恰当计提商誉减值，并在财务报告中详细披露与商誉减值相关的关键信息。1年报正式披露前，投资者对于公司是否发生商誉减值，以及商誉减值对公司业绩的影响等信息需求增加。商誉减值伴随着企业内外部环境变化及潜在经营风险，增加了投资者对企业未来经营状况做出理性判断的难度，导致逆向选择，给公司股价、声誉等带来负面影响。公司披露业绩预告的动机与投资者信息需求正相关。根据自愿信息披露理论，管理层是否积极披露信息是权衡成本与收益后的决策；为缓解商誉减值的负面影响，发生商誉减值的公司可能会迎合投资者信息需求，积极披露业绩预告。

首先，发生商誉减值意味着公司并购能力较差，并购业绩不及预期，未来盈利能力降低(Li et al.，2011)[15]，市场投资者对公司未来发展前景的悲观预期(Knauer and Wöhrmann，2016)[12]，带来股票市场负面反应(Glaum et al.，2018；张新民等，2020)[5][37]，增加股价崩盘风险(韩宏稳等，2019)[26]。如果投资者无法预判公司是否计提商誉减值及减值规模，且公司疏于披露或蓄意推迟披露，一旦商誉减值在年报正式披露，会加大投资者的消极反应和股票市场的负面反应(Bens et al.，2011；Schatt et al.，2016)[1][18]。通过业绩预告及时披露商誉减值信息，有助于投资者及时了解公司业绩水平，降低年报正式披露时的股价波动风险(张新民等，2020)[37]。

其次，具备自愿选择披露业绩预告条件的公司的业绩往往不存在亏损或大幅变动。2根据信号传递理论，发生商誉减值时，具备自愿选择披露条件的公司如果主动披露业绩预告，虽然向市场释放了公司存在商誉减值这一“坏消息”，但同时也将自己与其他因商誉减值导致“业绩变脸”甚至巨亏的“事故”公司进行区分，彰显其经营质量和竞争优势，有助于缓解投资者疑虑，增加投资者对公司良好发展前景的信心，提高公司价值评估(Coller and Yohn，1997)[4]。

最后，Graham et al.(2005)[6]指出，公司积极披露业绩预告能够向外界传递公司良好声誉，缓解甚至扭转负面预期。甚至于，公司业绩不及预期时，公司谋求先发制人的策略积极发布业绩预告，减少诉讼风险和声誉损失(Skinner，1994)[19]。因此，发生商誉减值的公司的积极披露行为给投资者留下诚信印象，提高了公司声誉和投资者信任程度，使投资者倾向于相信公司能够较好应对商誉减值的负面影响，增加了投资者对公司未来价值的信心。鉴于此，本文提出假设：

H1：商誉减值提高了公司自愿披露业绩预告积极性。

精确度和准确度分别代表了业绩预告形式上和实质上的可靠性(王浩等，2015)[32]。发生商誉减值的公司同样可能策略性把控披露业绩预告的精确度和准确度。

首先，依据证监会发布的《会计监管风险提示第8号——商誉减值》所描述的商誉减值迹象，上市公司发生商誉减值时，往往存在现金流、利润未实现业绩承诺目标等经营风险，公司经营风险的增加客观上增加了管理层对未来业绩在精确度和准确度方面的预测难度。已有研究指出，商誉减值加剧了公司未来业绩不确定性和波动性(高榴和袁诗淼，2017；朱杰，2021)[24][38]，进而降低公司业绩预告的精确度(Kasznik and Lev，1995)[11]及准确度(Huang et al.，2014)[9]。另外，商誉减值增加了公司经营不确定性和不良业绩风险，管理层为降低因真实盈余未达预测盈余而带来的能力质疑和声誉损失，更倾向采用精确度和准确度较低的模糊性披露。

其次，我国上市公司股权集中度较高，大股东有能力将自身意志转化为管理层决策。根据委托代理理论，公司管理层或大股东出于私利目的，有动机和能力策略性选择业绩预告的精确度(Cheng et a1.，2013；Li and Zhang，2015)[3][14]及准确度(董南雁等，2017)[23]。商誉减值以公允价值为计量基础，减值测试过程无法核实，缺乏可靠性(Ramanna and Watts，2012；Li et al.，2011)[17][15]；商誉构成要素大多具有不确定性和主观性，导致商誉减值测试结果主要依靠管理层的估计和判断，具有较强的主观性。这种主观性使得管理层或大股东在商誉减值计提时使用机会主义目的的自由裁量权(Ramanna and Watts，2012；Li and Sloan，2017)[17][13]，增加公司代理问题。为掩盖管理层或大股东私利目的，他们会降低业绩预告的精确度(袁振超等，2014)[36]及准确度(董南雁等，2017)[23]。

最后，公司管理层尤为关注公司股价在二级市场的表现，他们有强烈动机维稳公司股价，并能够利用策略性信息披露影响公司股价(Healy and Palepu，2001)[8]。商誉减值普遍被认为坏消息，带来股价下跌风险(Glaum et al.，2018；张新民等，2020)[5][37]。一方面，管理层能够通过增加业绩预告模糊性、降低业绩预告可读性，来应对坏消息对股票价格敏感性的正面冲击，以维稳公司股价水平(Li and Zhang，2015)[14]；另一方面，卖空机制为投资者提供了利用公司坏消息卖空股票获利的机会(Karpoff and Lou，2010)[10]。商誉减值通常被认为是坏消息，是公司潜在的卖空信号，并造成卖空标的公司股价下跌压力。而卖空限制无法将坏消息反映在股票价格中，并利用投资者意见分歧形成股价高估(Miller，1977)[16]。因此，公司可以通过采用精确度和准确度较低的模糊性披露，增加投资者意见分歧，实现维稳股价目的(Li and Zhang，2015；常利民，2020)[14][21]。鉴于此，本文分别提出假设：

H2：商誉减值降低了公司业绩预告精确度。

H3：商誉减值降低了公司业绩预告准确度。

三、研究设计

(一)样本选取与数据来源

鉴于2007年执行新会计准则前后商誉减值的计量发生调整，本文选取2008―2019年我国A股上市公司为初始样本。相对于中期业绩预告，年度业绩预告更严谨、更稳定，因此本文选取年度业绩预告作为研究对象。数据源自Wind数据库、CSMAR数据库。进一步剔除金融保险行业、ST类、关键数据缺失以及资不抵债的样本，处理后获得业绩预告积极性样本15437个公司-年度观测值；为降低估算误差，业绩预告精确度和准确度样本仅保留点估计、闭区间估计样本，共获得13919个公司-年度观测值。本文在所有连续变量首尾1%分位数进行缩尾，以去掉极端值对回归结果的影响。

(二)模型构建与变量定义

为检验商誉减值对业绩预告积极性、精确度和准确度的影响，本文分别构建计量模型(1)、模型(2)和模型(3)：

Voli,t=β0+β1GWIDi,t+β2Controlsi,t+∑Indus+∑Year+εi,t (1)

被解释变量分别为业绩预告积极性、精确度和准确度。关于业绩预告积极性(Vol)，借鉴李志生等(2017)[27]，本文采用未达强制披露标准的公司是否发布业绩预告来衡量，公司当年自愿披露业绩预告Vol取值为1，否则为0。3关于业绩预告精确度(Precise)，参考陈胜蓝和王可心(2017)[22]的方法，本文直接采用预测净利润上限与下限差值除以年初资产总额并取绝对值度量；Precise值越小(点估计时为0)，精确度越高。关于业绩预告准确度(Bias)，借鉴宋云玲和罗玫(2017)[30]，本文采用预测净利润上下限均值与实际净利润差值除以年初资产总额并取绝对值度量；Bias值越小，准确度越高。根据被解释变量的取值方式，本文模型(1)采用二元Logit回归，模型(2)(3)采用普通OLS回归。

解释变量为商誉减值(G W I D)。借鉴曲晓辉等(2016)[29]，本文采用上市公司当年是否计提商誉减值的哑变量，公司当年计提商誉减值，GWID取值为1，否则为0。

关于控制变量，借鉴Cheng et al.(2013)[3]、袁振超等(2014)[36]、李志生等(2017)[27]，本文在模型中引入可能对回归结果产生干扰的控制变量。模型(2)和模型(3)还同时控制披露性质哑变量(Mand)。4另外，控制年度、行业固定效应。具体变量定义见表1。

表1 主要变量定义

四、实证结果与分析

(一)描述性统计

表2列示了主要变量的描述性统计结果。Vol的均值为0.429，说明样本中有42.9%的公司自愿披露业绩预告。Precise的均值为0.011，中位数为0.008；Bias的均值为0.008，中位数为0.004，Precise和Bias的均值均大于中位数，说明大部分上市公司业绩预告的精确度和准确度低于均值。GWID的均值为0.153，表明有15.3%的公司计提过商誉减值。

表2 主要变量的描述性统计结果

(二)相关性分析及均值差异检验

表3列示了主要变量之间的皮尔逊相关系数。考虑到样本量差异，本文分别列示了模型(1)～(3)中主要变量的相关系数。结果显示，GWID与Vol、Precise、Bias的相关系数分别为0.043、0.038、0.159，均在1%水平下显著。

表3 主要变量的相关系数

注：＊、＊＊、＊＊＊分别表示在10%、5%和1%水平下显著。下表同。

表4给出了单变量均值差异检验结果。相对于未发生商誉减值(GWID=0)的公司，发生商誉减值(GWID=1)的公司自愿披露业绩预告积极性更高，业绩预测区间更宽，预测偏差更大，均在1%水平下显著。上述检验结果初步支持了本文假设H1、H2和H3。

表4 均值差异检验

(三)基准回归检验

表5列示了基准回归结果。商誉减值(GWID)对业绩预告积极性(Vol)、精确度(Precise)和准确度(Bias)的回归系数分别为0.423、0.0013和0.0031，均在1%水平下显著。这表明发生商誉减值的公司自愿披露业绩预告积极性提高，业绩预告精确度和准确度降低。本文假设H1、H2和H3得证。

表5 基准回归检验

注：括号内是采用经公司层面聚类调整的标准误计算的t 值(z 值)。下表同。

(四)稳健性检验

1.变量替换

综合王玉涛和段梦然(2019)[33]、常利民(2020)[21]、李志生等(2017)[27]对业绩预告积极性的定义，设置业绩预告积极性稳健性指标(Vol1)，自愿披露为1，未披露和强制披露为0。借鉴王浩等(2015)[32]，设置业绩预告精确度稳健性指标(Precise1)，等于业绩预告净利润上限与下限的差值除以业绩预告净利润上下限均值取绝对值；设置业绩预告准确度稳健性指标(Bias1)，等于业绩预告净利润上下限均值与实际净利润的差值除以实际净利润取绝对值。替换被解释变量后，回归结果列示于表6列(1)～(3)，GWID的回归系数均显著为正。

设置商誉减值稳健性指标(GWIA)，借鉴朱杰(2021)[38]，等于商誉减值金额加1取自然对数。回归结果列示于表6列(4)～(6)，GWIA的回归系数均在1%水平下显著为正。替换被解释变量或解释变量后，研究结论仍成立。

表6 变量替换

2.标准误双重聚类

本文采用公司和时间层面的双重聚类缓解异方差和自相关问题，回归结果如表7列(1)～(3)所示，GWID的回归系数均在1%水平下显著为正。标准误双重聚类检验结果支持本文结论。

表7 标准误双重聚类、倾向匹配得分法

注：列(1)～(3)括号内是采用经公司和时间层面双重聚类调整的标准误计算的t 值(z 值)。

3.内生性检验

(1)倾向匹配得分法(PSM)

本文采用倾向匹配得分法缓解可能存在的遗漏变量引起的内生性问题。设置匹配协变量：公司规模、成立年限、总资产收益率、资产负债率、产权性质、董事会规模、营业收入增长率、第一大股东持股比例、现金净流量、独董比例、机构持股比例，按照是否计提商誉减值进行1:2近邻匹配(卡尺范围0.05)。匹配后，匹配协变量的偏差均显著缩小，均小于6%，匹配效果良好(受篇幅所限，PSM平衡检测表未列示)。重复本文回归，结果如表7列(4)～(6)所示，GWID对Vol、Precise和Bias的回归系数均在1%水平下显著为正。PSM检验结果支持本文结论。

(2)工具变量法

本文采用工具变量法缓解可能存在的双向因果导致的内生性问题。上市公司商誉减值会受到同年度同行业、同年度同省份内发生商誉减值公司比例的影响，但同年度同行业、同年度同省份内发生商誉减值公司的比例很难对某一公司业绩预告行为产生影响。因此，本文选取“同年度同行业发生商誉减值公司的比例加1取对数(GWID_Ind)”“同年度同省份发生商誉减值公司的比例加1取对数(GWID_Pro)”为工具变量。检验工具变量有效性：Cragg-Donald Wald F值远大于15%(Stock-Yogo)的临界值，不存在弱工具变量；Hansen J检验p值均大于0.1，不存在过度识别；说明工具变量选取有效。表8列示了检验结果，列(1)为被解释变量Vol时的第一阶段回归，列(3)为被解释变量Precise和Bias时的第一阶段回归，GWID_Ind和GWID_Pro的系数均在1%水平下显著为正，说明选取的工具变量与商誉减值正相关。第二阶段，GWID的系数均显著为正。工具变量法检验后，研究结论依然成立。

表8 工具变量法

(3)Heckman两阶段回归

本文采用Heckman两阶段回归缓解可能存在的样本选择偏差导致的内生性问题，结果列示于表9。第二阶段回归中GWID对Vol、Precise和Bias的系数均显著为正，表明Heckman两阶段检验结果支持本文结论。

表9 Heckman 两阶段回归

(4)安慰剂检验

本文进一步采用安慰剂检验缓解随机因素引起的内生性问题。根据样本随机生成实验组后重复回归1000次，依据每次回归结果统计GWID的t(z)值，绘制t(z)值核密度图，并与相应基准回归的t(z)值对比。图1～3显示，重复回归的t(z)值均小于表5中相应基准回归t(z)值，且系数以0为中心，呈正态分布，表明安慰剂检验结果支持本文结论。

图1 商誉减值与业绩预告积极性回归的z值

五、影响机制分析

(一)代理成本中介效应

图2 商誉减值与业绩预告精确度回归的t值

图3 商誉减值与业绩预告准确度回归的t值

根据前文机制分析，公司管理层或大股东在商誉减值计提时使用机会主义目的的自由裁量权，增加代理成本，进而降低业绩预告精确度和准确度。因此，本文引入第一类代理成本(AC1)和第二类代理成本(AC2)作为中介变量，参考袁振超等(2014)[36]，采用经营费用率(经营费用/营业收入)衡量第一类代理成本，采用其他应收款占期末总资产比重衡量第二类代理成本。

借鉴温忠麟和叶宝娟(2014)[34]，在本文模型(2)、模型(3)基础上，构建模型(4)和模型(5)。首先，采用模型(2)或模型(3)回归；在β1显著的情况下，继续采用模型(4)和模型(5)回归；若α1和γ2均显著，γ1不显著，存在完全中介效应；γ1显著，且γ1与α1×γ2符号一致，存在部分中介效应，符号相反，存在遮掩效应。

表10列示了回归结果。结果显示，列(1)(2)中，GWID对AC1、AC2的回归系数均显著为正，说明商誉减值增加了第一类代理成本和第二类代理成本。列(3)(5)中，GWID、AC1的回归系数均在1%水平下显著为正，列(4)(6)中，GWID、AC2的回归系数均在1%水平下显著为正，这说明双重代理成本在商誉减值降低业绩预告精确度和准确度过程中发挥了部分中介效应。

表10 商誉减值、代理成本与业绩预告精确度、准确度

另外，本文还检验了双重代理成本在商誉减值与业绩预告积极性之间是否存在中介效应。回归结果如表11所示，列(1)(2)表明商誉减值增加了双重代理成本。列(3)中，GWID的回归系数显著为正，AC1的回归系数为负但不显著，这说明第一类代理成本在商誉减值与业绩预告积极性之间不存在中介效应。列(4)中，GWID的回归系数显著为正，AC2的回归系数显著为负，列(2)中GWID与列(4)中AC2的回归系数乘积与列(4)中GWID的回归系数符号相反，说明第二类代理成本在商誉减值与业绩预告积极性之间存在遮掩效应，即商誉减值增加第二类代理成本降低业绩预告积极性的作用并不能抵消甚至远小于利用自愿披露业绩预告缓解负面效应的作用，进而提高了业绩预告积极性。

表11 商誉减值、代理成本与业绩预告积极性

(二)消息类型影响机制

根据前文理论分析，商誉减值被认为是坏消息，公司管理层利用业绩预告模糊性披露来应对坏消息对股票价格敏感性的正面冲击，维稳公司股价水平。按照此理论分析，如果业绩预告类型属于好消息，则一定程度上能够缓解商誉减值降低业绩预告精确度和准确度的作用。

设置业绩预告消息类型哑变量(News)，参考袁振超等(2014)[36]，业绩预告类型属于“续盈”“预增”“略增”“扭亏”定义为好消息，News取值为1，其他类型为坏消息，News取值为0。在模型(2)(3)中分别加入商誉减值与消息类型的交乘项(GWID×News)，回归结果如表12列(1)(2)所示，GWID×News的回归系数均显著为负，说明好消息能够缓解商誉减值降低业绩预告精确度和准确度的作用。

(三)卖空机制影响机制

依据前文理论分析，公司管理层或大股东为缓解商誉减值带来的股价下跌风险，借助卖空限制，通过降低业绩预告的精确度和准确度增加投资者意见分歧，实现维稳股价目的。按照此理论分析，卖空机制则会缓解商誉减值与业绩预告精确度和准确度的正向关系。

设置卖空机制变量(Short)，借鉴李志生等(2017)[27]，公司当年为融资融券标的，Short取值为1，否则为0。模型(2)(3)中分别加入商誉减值与卖空机制的交乘项(GWID×Short)，回归结果列示于表12列(3)(4)，GWID×Short的回归系数均显著为负，说明卖空限制下商誉减值降低业绩预告精确度和准确度的作用更显著。

表12 消息类型、卖空机制影响机制

六、进一步分析

(一)自愿披露与强制披露的差异影响

韩传模和杨世鉴(2012)[25]发现，公司自愿披露能够显著提高业绩预告精确度和准确度。依据本文理论分析，无论是提高自愿披露业绩预告积极性，还是增加业绩预告模糊性，看似相对立的两种披露策略的共同目的是缓解商誉减值后的负面效应，减少股价下跌风险。本文结论也说明公司自愿披露业绩预告只是商誉减值时的暂时性应急策略，而非实质性提高信息披露质量。那么，在目的相同的情况下，自愿披露业绩预告的精确度和准确度可能不会显著高于强制披露。

分别在模型(2)(3)中加入商誉减值与披露性质哑变量的交乘项(GWID×Mand)，回归结果列示于表13列(1)(2)，GWID×Mand的回归系数均为负但均不显著，与本文预期一致。

(二)内部控制的调节作用

内部控制作为一项制度安排，是提高公司信息披露质量、降低代理成本的有效工具(杨德明等，2009；Harp and Barnes，2018)[35][7]。内部控制质量越高，商誉减值增加代理成本的作用越弱。因此，本文预期，内部控制质量越高，商誉减值降低业绩预告精确度和准确度的作用越弱，但对商誉减值提高业绩预告积极性的作用没有显著影响。

本文采用迪博内部控制指数衡量内部控制质量(ICI)。在模型(1)～(3)中分别加入商誉减值与内部控制的交乘项(GWID×ICI)，表13列(3)～(5)报告了回归结果。列(3)中，GWID×ICI的回归系数为正但不显著，这说明内部控制对商誉减值与业绩预告积极性之间的正向关系没有显著影响。列(4)(5)中，GWID×ICI的回归系数均显著为负，这说明高质量的内部控制能够削弱商誉减值降低业绩预告精确度和准确度的作用。

(三)分析师跟踪的调节作用

分析师在企业和投资者之间能够发挥信息中介作用。分析师跟踪能够促使公司进行更多信息披露，减少企业与投资者之间的信息不对称，降低双重代理成本(谭雪，2016)[31]。因此，本文预期，分析师跟踪人数越多，商誉减值降低业绩预告精确度和准确度的作用越弱，但对商誉减值提高业绩预告积极性的作用没有显著影响。

借鉴Yu(2008)[20]，本文采用分析师跟踪人数的自然对数衡量分析师跟踪(Analyst)。在模型(1)～(3)中分别加入商誉减值与分析师跟踪的交乘项(GWID×Analyst)，表13列(6)～(8)列示了回归结果。列(6)中，GWID×Analyst的回归系数为正但不显著，说明分析师跟踪对商誉减值与业绩预告积极性之间的正向关系没有显著影响。列(7)(8)中，GWID×Analyst的回归系数均显著为负，说明分析师跟踪能够缓解商誉减值降低业绩预告精确度和准确度的作用。

表13 进一步分析

七、结论与启示

近年来，商誉减值引发的业绩“暴雷”风险成为资本市场关注的热点话题。本文基于业绩预告视角，选取2008―2019年我国A股上市公司数据，探索了商誉减值对业绩预告积极性、精确度和准确度的影响。研究发现，商誉减值提高了公司自愿披露业绩预告积极性，但业绩预告精确度和准确度降低。机制检验表明，商誉减值增加双重代理成本进而降低业绩预告精确度和准确度，好消息和卖空机制削弱了商誉减值降低业绩预告精确度、准确度的作用。进一步分析表明，商誉减值降低业绩预告精确度、准确度的作用在自愿披露公司与强制披露公司之间不存在显著差异；内部控制质量和分析师跟踪能够显著缓解商誉减值降低业绩预告精确度和准确度的作用，但对商誉减值与业绩预告积极性的正向关系没有显著影响。

本文研究结论具有现实启示意义。在我国现有会计准则及制度环境下，并购商誉的公允价值计量基础，以及商誉减值测试过程的不可核实性和缺乏可靠性，给管理层和大股东留下了自由裁量空间，成为他们获取私利的管理工具，引发经营风险，甚至转化为合规风险。

在会计准则制定和监管层面，如何让商誉减值合规化、透明化，是会计准则制定机构和监管机构需要解决的问题。首先，会计准则制定机构需要考虑如何降低商誉减值计量中的自由裁量权，增强会计信息可比性。建议考虑采用摊销加减值模式，要求上市公司并购商誉总额超过其净资产规定比例(例如20%)部分需在规定年限内进行摊销，并每年进行减值测试。其次，监管机构首先要强化高溢价并购项目监管。对高溢价并购项目进行问询，并要求上市公司和评估机构对并购协同效应作出合理性解释。建议考虑增设“上市公司并购商誉总额不得超过公司净资产比例限额(例如30%)”相关规定。再次，强化上市公司关于商誉减值特别是减值测试过程的信息披露监管，要求上市公司详细披露“评估值”具体的评估方式、采用参数、重要数据来源及选取理由等。对于发生巨额商誉减值的公司进行追责，并加强评估机构监管。

在投资者层面，一是，投资者要认真甄别并购重组，避免盲目追炒。高商誉通常面临高减值风险，投资者对高商誉公司需加以警惕，特别是对一些可能会发生大额商誉减值或者无法判断的公司，甚至要避而远之。二是，投资者需要及时关注监管部门的商誉减值风险提示，了解公司计提商誉减值后的业绩预告行为动机，识别公司披露业绩预告的真实意图，保持审慎态度，合理控制和防范商誉减值带来的投资风险。