Omega（ω）是一个介于0和1之间的参数，用于衡量工具变量与内生解释变量之间的相关性。当omega接近1时，工具变量与内生解释变量高度相关，而当omega接近0时，两者之间的相关性较低。
Mu（μ）是一个非负参数，用于衡量工具变量对内生解释变量的影响程度。当mu为0时，工具变量对内生解释变量没有影响，而当mu大于0时，工具变量对内生解释变量有一定的影响。
在选择omega和mu的界限时，通常需要根据具体的研究领域和数据特点来确定。一般来说，可以通过经验判断、模型拟合度和检验统计量等指标来选择合适的界限。
Conley方法的核心思想是通过引入这两个参数来放宽工具变量外生性的要求，使得工具变量能够近似地满足外生性条件。在具体应用中，建议结合实际研究问题和数据特点来选择合适的参数界限，并进行敏感性分析以评估结果的稳健性。

这篇文章用了UCI，可以看看？
[1]杨刚强,王海森,范恒山等.数字经济的碳减排效应：理论分析与经验证据[J].中国工业经济,2023(05):80-98.