在处理内生性时，很多文献将核心解释变量的滞后一期作为工具变量纳入模型。问题来了，核心解释变量的滞后一期是使用滞后算子（l.）自动生成还是通过收集实际数据后代入模型？我个人的理解是使用滞后算子在stata实操中更简单，但是会损失一年的数据。那么通过实际值代入模型可以有效避免上述问题。两种操作方式具体有无争议，博主也是心存疑问，但是具体实验中发现，使用实际值情况下，回归结果的标准误和t值更小，但显著性水平并未实际变化。供参考。