对于这种选择模型，可以使用Stata中的logistic回归模型来进行求解。下面是一个示例代码，演示了如何使用Stata进行选择模型的估计和系数解释：
// 导入数据
use your_data.dta
// 设置虚拟变量D1和交互变量D1XINN
gen D1 = (入 == 1)
gen D1XINN = D1 * INN
// 进行logistic回归
logistic D1 i.INN SIZE ROA TUR D2XBETA D3XBM D4XLEV D5XGR0 D6XDES D7XINT
// 查看回归结果
estat ic
estat classification
// 估计交乘项系数
margins, dydx(*)
// 根据交乘项系数的正负判断自变量对哪一因变量影响程度更大
用的时候将示例代码中的your_data.dta替换为实际的数据文件名。在代码中，首先创建了虚拟变量D1和交互变量D1XINN，然后使用logistic命令进行logistic回归分析。使用estat ic和estat classification命令查看回归结果的信息和分类准确度。最后，使用margins命令估计交乘项系数，并根据系数的正负判断自变量对哪一因变量影响程度更大。

万分感谢！！！