太好了，太好了

在使用工具变量法进行估计时，一个常见的担忧是工具变量是否足够强，即它与内生解释变量的相关性。Stock 和 Yogo (2005) 提出了一个常用的准则来判断工具变量的强度：F 统计量应该至少为 10 才能认为工具变量不是弱识别的。

在你的案例中，F 值高达800或900，远远超过了这一阈值。这意味着你的工具变量非常强，与内生解释变量高度相关，且能够有效解决潜在的内生性问题。这样的 F 统计量表明你选择的工具变量非常适合用于工具变量回归分析。

然而，高F值虽然意味着工具变量强度好，但并不自动保证模型的其他假设（如排除限制或工具变量与误差项无关）得到满足。在解读结果时，还需检查其他诊断测试和理论依据是否支持所使用的工具变量。因此，在这样的大样本量下，800或900的F值可以认为是正常的，并且表明你的工具变量选择是合理的。但同时也需要结合其他统计检验和经济学逻辑来全面评估模型的有效性和解释力。

总的来说，对于一个样本量为2.5万的数据集，如果在使用工具变量法时得到800或900的F值，则说明你的工具变量非常强大且有效，能够有效地解决内生性问题。这样的结果是正常的，并且表明你对模型的选择和估计方法是恰当的。但仍然需要结合其他诊断测试来全面评估模型的有效性和可靠性。

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