工具变量回归（2SLS）Beta
用工具变量处理解释变量的内生性：以两阶段最小二乘估计因变量对内生解释变量的系数，与普通最小二乘并排报告；同时给出第一阶段回归、弱工具变量 F 检验、Sargan 过度识别检验和 Durbin、Wu-Hausman 内生性检验，固定效应与聚类标准误按填写的列处理。
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因变量、内生解释变量和工具变量必填。
上传表格后可用
这个工具需要的表格大致是这样：
| 公司代码 | 年份 | 企业绩效 | 研发投入 | 研发投入_行业均值 | 企业规模 | 资产负债率 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 000001 | 2019 | 0.052 | 3.2 | 2.8 | 22.4 | 0.48 |
| 000001 | 2020 | 0.061 | 3.9 | 3.0 | 22.6 | 0.46 |
| 000002 | 2019 | 0.034 | 1.4 | 2.8 | 21.1 | 0.57 |
一行一条记录；工具变量单独占一列，要是数字。同一家公司有多年记录时，公司代码是个体列、年份是时间列。
想解释的结果，须是数值列。
最想知道它对结果有没有影响、又担心它和结果互相影响的那一列，通常只选一个。
只通过上面那一列影响结果、本身不直接影响结果的列，比如同行业其他公司的平均值、它自己上一年的值。
其他可能影响结果的因素，行业、地区这类文字列也可以选。
同一家公司、同一个地区有好几年的数据时，选标识它的那一列。
有好几年的数据时选年份那一列；只有一年就不用选。
经济、管理、金融类期刊的惯例。
每 200 行 2 点
工具变量回归（2SLS）常见问题
- 工具变量回归（2SLS）怎么用？
- 不用安装软件，也不用写代码。
- 工具变量回归（2SLS）怎么计费？
- 按行数计费，每满 200 行 2 点，不足 200 行按 2 点算。提交前页面会显示本次消耗。
- 结果可以写进论文吗？
- 可以。报告里的数字和图表附有统计口径与原文出处，末尾有方法说明，涉及统计模型的报告还列出参考文献，可以作为论文附件或方法依据。
在论文里引用工具变量回归（2SLS）： 查看引用格式
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