结论先行
“以某一年的数值”做工具变量（IV）在面板数据里可行，但必须解决随时间不变带来的第一阶段无变化问题。标准做法有三条：

该年值本身只作为截面IV，需要再乘以一个随时间变化的调节变量（Bartik 交互）；

把该年值当作初始条件，与滞后/差分的时变变量结合，得到时变IV；

直接采用该年值的一阶滞后（t-1 或 t-k）充当时序IV，前提满足外生性。

下面给出判定步骤、Stata/R 代码模板及常见误区。

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① 何时可以只用“某年值”

情形	举例	是否可直接用	需满足条件
纯截面数据	1998 年土地超编人数 → 2015 年土地扭曲	✅	1998 年值与 2015 年扰动项无关
面板数据	1984 年邮电用户数 → 2020 年数字经济	❌	1984 值不随时间变，导致第一阶段 F≈0
面板+Bartik	1984×上年网民增速 → 当年数字经济	✅	交互项随时间变，F>10

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② 三条可行构造方案（含代码）

方案 A：截面 IV + 时变变量交互（最常用）

stata

* 1984 年邮电用户作为截面 IVgen iv_bartik = tele84 * net_growthivreghdfe y (x = iv_bartik) controls, absorb(id year) cluster(id)estat firststage   // F>10 则通过

方案 B：把“某年值”当初始条件，差分/滞后

stata

* 用 1998 年超编人数×(当期机构数-1998 机构数)gen iv_diff = over98 * (institution_t - institution_98)xtivreg2 y x controls (x = iv_diff), fe cluster(id)

方案 C：直接使用该年值的一阶滞后

stata

gen Lx_iv = L.x  // 滞后一期xtivreg2 y x controls (x = Lx_iv), fe cluster(id)

注意：滞后项必须满足外生性——当期扰动项不包含滞后项影响。

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③ 必须报告的三项检验

检验	命令	判断标准
第一阶段 F	estat firststage	F>10（弱工具）
不可识别 LM	estat firststage, forcenonrobust	p<0.05
过度识别 Hansen J	estat overid	p>0.1

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④ 常见误区提醒

误区 1：直接把 1998 年数值塞进面板模型做 IV → 第一阶段 F 极低。
解决：务必通过交互或差分使其随时间变化。

误区 2：认为“历史数据一定外生” → 需论证该年值与当期 ε 无关（政策外生、技术外生）。

误区 3：既做交互又做分组 → 方法重复，择一即可。

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一句话总结
“某年值”只有与时变动量结合或滞后处理后才能成为有效面板 IV，否则第一阶段会失效；写论文时务必给出相关性 + 外生性 + 三项检验的完整证据链。