互助问答第103期：二值变量的模型选择、内生转换模型和HECKMAN两阶段选择模型区别

您好：

我有两个问题想咨询：

第一个：被解释变量是二值变量，内生解释变量也是二值变量，现在有两个工具变量（一个连续，一个二值），ivreg和ivprobit是不行的，有什么模型可以用？谢谢！

第二个：内生转换模型和HECKMAN两阶段选择模型有何区别？感觉都是为了解决自选择和样本选择偏误。

非常感谢！

（1）如果被解释变量是二值变量，处理内生性问题一般采用ivprobit命令。你说的ivprobit命令不行，是什么意思？是命令无法执行，还是结果并不理想。如果是前者，那你需要检验你的被解释变量是不是二值变量；如果是第二种情况，那么你需要考虑你的工具变量在经济学里是不是理想的工具变量。

（2）对于这个问题，计量经济圈公众号有相应的文章可以参考（Heckman模型out了,内生转换模型掌控大局），现将这篇文章的相关内容贴在这里，供大家理解：

Heckman模型关注的是那个可观察的方程，然后研究两变量之间的关系。比如，研究有没有小孩与工资之间的关系，那么对于那些没有工作的人，工资这个被解释变量为missing value，因此我们此时就存在样本选择偏差，那Heckman模型更多的通过从观察到的样本得到一个mills ratio比例，从而纠正这个样本的分布，从而估计出两者之间的关系。

内生转化模型是同时关注两个状态下的情况，即那有工作的与没有工作的都关注，然后去推演两者之间的关系。之所以强调内生，是因为我们的选择方程比如是否加入工会，会同时受到比如公共部门的工资和私有部门的工资的影响。

往期回顾：

互助问答第102期：关于有序probit 回归的工具变量问题

互助问答第101期：PSM-DID匹配和协整检验系数问题

互助问答第100期：关于PSM方法协变量问题

互助问答第99期：关于PSM-DID的问题

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本期解答人：谢杰老师

统筹：李丹丹

编辑：李光勤

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