【Stata】 2SLS工具变量法操作

稳健性之工具变量

1 基本要求

工具变量需满足的两个前提假设：

• 相关性：IV与X相关，理论上的正负关系应与回归中的正负方向相同
• 外生性（排他性）：IV与模型的误差项不相关，即IV与其他影响Y的因素无关（IV不会直接影响Y，只会通过影响X进而影响Y）

2 操作代码

//用ivreg检验工具变量是否满足基本要求
ivreghdfe Y $control (X = IV) , a( stkcd year ) cluster ( stkcd ) first

display e(cdf)

display e(widstat)

//手动进行两阶段回归
reghdfe X IV $control ,a( stkcd year ) cluster (stkcd)

predict IV_

reghdfe Y IV_ $control ,a( stkcd year ) cluster (stkcd)

3 关注结果

必看

Weak identification test （弱工具变量检验）：IV与内生解释变量的相关性是否够强

• Cragg-Donald Wald F statistic的值大于10% maximal的水平

当仅有一个IV时看（IV个数少于内生变量个数）

Underidentification test （不可识别检验）：IV的个数是否少于内生解释变量的个数

• Kleibergen-Paap rk LM statistic的值大于10，且P值小于0.1

• 拒绝“工具变量识别不足”的原假设

当有多个IV时看

overidentification test（过度识别检验）：评估多余的IV是否与模型的扰动项无关

• Hansen J statistic 的P值大于0.1

• 接受原假设“所有额外的工具变量都是外生的”

回归结果

• 第一阶段显著

• 第二阶段显著，系数最好不要大于基准回归的10倍

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作话：关注结果处省略了不常用的检验统计量，傻瓜式学习之先分清X和Y…