论文主回归用的是Probit和Tobit，在讨论内生性的过程中使用了工具变量法，但是遇到了很多难点和问题，想把问题汇总在这个帖子里，烦请各路大神解答~1、首先选择的是IV-Probit和IV-Tobit，网上关于IV-Probit的代码有两条：
1）ivprobit y  控制变量(x=工具变量）,first twostep
    两步法的代码不能使用边际效应margin，一般的解释是说边际效应和两阶段的回归系数在数值上一样，但是因为我的主回归汇报了边际效应，同时两步法最后得出的系数和主回归差了好几十倍，觉得文字上很难解释得通就被我放弃了；
两步法的回归结果，系数为1.37，但是我的主回归编辑效应仅为0.2左右；步骤上应该是没错的；
2）ivprobit y  控制变量(x=工具变量）
     margins, dydx(*) predict(pr)
     没有两步法的IV-probit得出的系数和上述的1.37相差不大，但是margin后边际系数为0.3左右，只不过我estimate store后用esttab导出的结果并不是一个简单的回归结果，这个结果和我下面的cmp方法居然是一样的结果，我写到这里才惊觉cmp是ivprobit的一种替代究竟是什么意思
但我依然没有明白这两种代码的区别在哪里，为什么第二条代码可以跑出margin结果但是导不出margin的表

   
2、第二种方法就是cmp，好像也是一种两阶段法，他的probit回归结果就和上面那张表一样，我用cmp方法不会去专门解释编辑效应，因此我的论文最终采用的方法就是cmp方法


关于工具变量还不是很清晰，查了很多帖子也没有看到ivProbit类似问题的帖子，可能也是我自己的问题，但还是想发个帖子，如果有大神可以解答一下就好了~~~