我也想请教一下这个问题

你好  请问解决了吗

在进行工具变量回归时，通常会使用两个主要的测试来检验内生性以及工具变量的有效性：过度识别约束的检验（Overidentification test）和弱工具变量检验（Weak instrument test）。对于`ivreghdfe`命令来说，这些测试是自动包括在内的。

1. **过度识别约束的检验**：如果你有多个工具变量并且比你试图估计的内生解释变量多，你可以做Sargan或Hansen J检验来检查这些工具变量是否都是有效的（即它们只通过影响因变量而对其他控制变量没有直接影响）。在`ivreghdfe`的结果中，如果看到“overid”或者类似的信息，就是过度识别约束的检验结果。一个不拒绝原假设（原假设是所有额外工具变量都是有效的）的结果意味着你的模型中的工具变量满足过度识别约束。

2. **弱工具变量检验**：这是为了检查你的工具变量是否与内生解释变量有足够强的相关性。`ivreghdfe`会自动提供Wald F统计量，用于测试工具变量是否为弱仪器（weak instrument）。通常来说，如果Wald F统计量大于10，则可以认为工具变量不是弱的。

在回归结果中解读这些信息：

- 如果过度识别约束的检验不拒绝原假设，那么你的额外工具变量看起来是有效的。
- 如果Wald F统计量足够大（通常>10），则表示工具变量不是弱的，与内生解释变量有足够强的相关性。

对于加入`robust`的问题，如果你在基准回归中使用了`robust`来控制异方差性，那么在工具变量回归中也应该保持一致。如果在加入`robust`后结果不显著，这可能意味着异方差的控制影响了估计值和标准误，因此即使在考虑了异方差的情况下，你的解释变量与因变量之间的关系也不再显著。

最后关于如何导出这些结果的问题，在Stata中你可以使用`esttab`命令（需要先安装`estout`）将结果保存为表格格式，或者直接输出到Word、Excel等软件。例如：

```
eststo clear // 清除之前的存储
eststo: ivreghdfe ... your command here ...
esttab using "your_file.xlsx", replace label b(%3.2f) se(%3.2f)
```

以上代码将你的`ivreghdfe`回归结果以表格形式保存到一个Excel文件中。在使用`esttab`时，你可以调整输出格式和内容来符合自己的需求。

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