第一阶段对外生变量回归原因如下：第一阶段，内生变量对工具变量和所有外生变量回归，是为了得到估计系数，从而得到内生变量预测值。第二阶段，用预测值代替内生变量进行回归。

原因是样本量不足。样本量过小，就会出现不充分的工具变量、样本鲁棒性不足等问题，导致第一阶段模型的R2值不见了。第一阶段模型的R2值很低，需要对潜在的原因进行仔细地分析和排除，以保证工具变量回归分析的有效性。

工具变量回归第一阶段加入控制变量是为了满足计量的前提条件。如果不放入这些控制变量，则存在遗漏变量，导致核心变量也具有内生性。

没有。样本量过小，就会出现不充分的工具变量、样本鲁棒性不足等问题，导致第一阶段模型的R不见了。

手动处理。似乎尚未有此功能，只能手动导出。手动导出第一阶段内容后，使用esttabusinga.rtf,replace能够导出第二阶段的分析结果。

工具变量的参数估计量是被称为“两阶段最小二乘法”（Two-StageLeastSquares,2SLS）的方法所得到的。该方法通常包括两个步骤：第一阶段：使用工具变量估计内生解释变量的预测值。工具变量必须满足两个条件：首先，工具...

自变量滞后一期工具变量需要滞后。滞后期作为工具变量，与残差项的相关性是存疑的。第一阶段用工具变量拟合出解释变量，第二阶段用拟合出的解释变量和被解释变量做回归。

00120010102002100200311020041112005输入命令tabyear,gen(dummy_year)这样就自动生成了2001至2005的五个虚拟变量回归命令regyxdummydummy*等同于2001至2005的五个虚拟变量，reg...

某一个变量与模型中随机解释变量高度相关，但却不与随机误差项相关，那么就可以用此变量与模型中相应回归系数得到一个一致估计量，这个变量就称为工具变量，这种估计方法就叫工具变量法。在模型估计过程中被作为工具使用，以替代...

这个回归系数自然越显著越好。但是这里有个很微妙的东西是，即使这个系数显著，如果工具跟其他的外省变量有比较强的共线，那么实际上真正有效的variation就不会太多，也可能导致弱工具的问题。所以工具变量第一阶段回归系数的t-...