控制变量我认为是必须要放的，不然可能会被外审指出有问题。
具体什么错误不知道，无法回答。

一般是要放所有控制变量的

个人感觉，有些所有控制变量放了后，常识上解释不通吧。
例如，一些对外投资的论文，控制变量，既包括东道国的变量，又包括我国公司的变量。如果被解释变量的投资模式A，核心解释变量B是东道国的不确定性，东道国自然灾害Z可以作为工具变量。Z是对B有直接影响，但对A理论上没有直接影响。 如果B=Z+控制变量，一些我国公司的变量，对这个东道国的不确定性B理论上应该没影响吧。这种情况是不是加了不好呢？

我有一个工具变量加进去全都不显著，去掉这个工具变量结果就好很多、、不知道能不能解释一下在2sls中去除这个控制变量

uu你去了嘛

同问

在使用工具变量（Instrumental Variables, IV）方法时，并不是强制要求将所有控制变量都包含进去。但是，加入尽可能多的相关且外生的控制变量可以提高模型的准确性和稳健性。这是因为：

1. **减少遗漏变量偏差**：如果模型中缺少重要的解释变量，可能会导致内生性问题加剧或者引入新的偏差。

2. **增强工具变量的有效性**：合适的控制变量可以帮助区分出工具变量与内生变量之间的因果关系，提高识别的精度。

3. **增加模型的解释力和预测能力**：更多的控制变量能够更好地捕捉复杂现象的本质，提高模型的总体解释力和预测准确性。

然而，在实际操作中，加入过多不相关或冗余的变量可能会导致“过度拟合”问题。因此，选择哪些控制变量应基于理论假设、经济逻辑以及数据可得性来综合考虑。

关于`xtivreg2`命令在Stata中的使用遇到的问题，`endog(内生变量)`提示错误可能是因为以下原因：

1. **格式或语法错误**：确保你的命令格式正确无误，即`xtivreg2 depvar (endogvar = instvar) [othervars]`。

2. **数据问题**：确认你的内生变量、工具变量以及控制变量的数据是否完整且符合要求。例如，缺失值可能会导致命令执行失败。

3. **工具变量选择不当**：确保每个内生变量都有至少一个有效的工具变量，并且这些工具变量是外生的，即它们只通过影响内生解释变量间接影响因变量，而与误差项无关。

4. **软件或包版本问题**：检查Stata及其相关用户编写的命令（如`xtivreg2`）是否为最新版，有时错误可能源于软件兼容性或bug。可以尝试更新程序来解决问题。

如果以上都无法解决你的问题，详细查看报错信息和官方文档，或者在专业的统计论坛上寻求具体帮助可能会更有针对性地解决问题。

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