您好，我也有相同疑问，请问您有答案了吗？

在使用Heckman两步法时，第一步确实是要做选择模型（Selection Model），这通常采用Probit模型来估计。在这个模型中加入的排他性约束变量（Exclusion Restrictions）是用于识别自选择机制的关键。这些排他性变量应该只影响是否被观测到的决策，而不直接影响因变量的结果。

**关于排他性约束变量是否必须显著：**
理论上，这些变量不必一定是统计上显著的。它们的存在是为了提供一个有效的工具变量，以便正确估计Heckman模型中的逆米尔斯比例（Inverse Mills Ratio, IMR）。即使在第一步中某些排他性变量不显著，只要它们能够有效地预测选择过程，并且与结果方程中的误差项相关，那么它们就能起到识别自选择效应的作用。然而，在实际应用中，如果这些变量完全无法预测选择，则可能需要重新考虑模型的设定。

**第一阶段的结果是否需要汇报：**
在学术研究和严谨分析中，通常建议报告所有步骤的过程和结果以提高透明度和可复制性。这意味着你应该报告第一步Probit模型的结果，包括所有变量的系数、标准误以及显著性检验。这不仅有助于读者理解你的方法论选择，也能让同行更容易评估你的分析方法是否恰当，并促进研究的验证或扩展。

此外，在论文撰写中详细介绍第一阶段的结果也是对Heckman两步法完整报告的一部分，它可以帮助解释为什么你选择了特定的排他性变量以及它们在模型识别中的作用。如果最终的目标是发表在学术期刊上，详细的步骤和结果汇报将有助于增加研究的严谨性和可接受度。

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