主要看核心变量的变化情况

请问，工具变量估计能逐步添加控制变量吗？我没见过这个做的，可是。。。。。。
我理解的工具变量是OLS加入控制变量后，可能还存在遗漏变量偏误或反向因果，所以在此基础上，才使用工具变量估计；看文献中，也没有发现有人使用工具变量进行单变量的回归或者逐步添加控制变量
请问大神怎么看这个问题

核心被解释变量才是最重要的，控制变量可以逐步调整

请问加入控制变量之后一阶段的主要解释变量不显著了，存在什么问题呢

有可能是主要解释变量的解释效力被控制变量取代了，对因变量没有预想的效果。。这不是个好信号。。

非常感谢您的回复！有什么补救措施吗，可以再详细讲讲吗？

工具变量解决的是加控制变量之后x仍与随机误差项相关的问题。以学历对工资的影响为例，控制了性别、年龄等个人特征之后，个人能力仍是无法观测的遗漏变量，因此使用与残差项无关的工具变量以获得无偏估计。也就是说，如果使用了足够好的工具变量，就等于已经控制了全部需要控制的因素，x的系数直接就是无偏估计，就是x变化一单位对y的净影响。这个时候加与不加其他控制变量理论上应该不会对x系数产生影响，因为控制变量通过x影响y的渠道已经被工具变量切断了，x已经和随机分配的一样好了。那么如果工具变量不那么完美地满足外生性怎么办呢，我们选择加入控制变量，把工具变量除了通过内生变量x影响y的其他可能渠道都控制住，手动把干扰项里边的与工具变量z相关噪声提出来放前面，等于放松了工具变量必须纯外生的条件，控制住所有可能渠道后，内生的x又跟随机分配的一样好了。
以上理解来源于对（知乎用户：胜风）文章：《工具变量的再理解：一个文献例子》的转述，侵权立删。