在使用工具变量（IV）进行两阶段最小二乘法（2SLS）估计时，模型报告的“R-squared=.”通常意味着决定系数R没有被计算或无法计算。在2SLS中，传统意义上的R可能不适用或无意义，因为该方法主要关注的是参数估计值的一致性与有效性，而不仅仅是解释变量对因变量变异性的解释程度。

R=.并不意味着你不能汇报这个回归结果。实际上，在IV回归的文献报告中，研究者通常不会强调R这一指标。你应该更关注以下几点：

1. **系数和p值**：检查你的系数估计值是否符合预期，并且是否有统计显著性。
2. **弱工具变量检验**：你已经进行了F值的检验并确定工具变量是强健的，这是非常重要的一步。
3. **内生性检验**：`estat endog`命令显示结果显著也说明了你的模型有效地处理了潜在的内生性问题。

如果你想在报告中提供一个类似于R的解释力度指标，可以考虑使用J-statistic或Cragg-Donald Wald F统计量来衡量工具变量的有效性和强度。另外，你可以计算第一阶段回归的R值（即工具变量与内生变量之间的关系），虽然这不是传统意义上的R，但它能提供一些关于模型结构的信息。

总结来说，即使你的2SLS回归报告中没有R，只要其他统计检验结果支持你的研究假设和模型有效性，你仍然可以汇报这一结果。如果需要进一步提升模型的解释力度或直观理解，你可以考虑增加更多的工具变量、控制变量或者理论基础更坚实的预测因子。但请注意，这些操作的主要目的应是改进模型的准确性和适用性，而非仅仅为了提高一个特定统计量（如R）。

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求教各位老师，请问R2=.影响我的回归可用性吗？