只提供参考，不一定正确。

1.  这很正常，一种可能是，作者写ssm时，根本就没想那么多，mfx根本不是他认为的重点，
     二是2006年以前的paper，说不定在ssm写成的时，比本论坛还古老，margins是绝对不考虑，
     作者不可能得知11版有margins这好东西。
     据本人了解，这只能根据 predictnl 自行计算边际效果。

2.  oprobit当然不能转换成工资数量，我知道不少人希望算出这个数量，如果能计算出对工资的影响很棒，
     我见过是不要用那么难的oprobit或模型，直接当作一般ols执行，然后计算。【也许您觉得很奇怪】
     请参见 HEALTH ECONOMICS 20: 1468–1486 (2011)
     作者就是这样计算美国女性罹患糖尿病diabetes对于earnings的影响有多大。
     【注意，美国的NHIS(国民健康访问调查)，在薪资资料，也是像1,2,3…这样分类的】
     【具体计算，您可以参见1477页的注30】
      按道理，人家好期刊都这样算，国内有必要难为自己吗？
      不过，国内审委有时很爱整人，以证明自己有学问，看运气罗。

1、我想你也是学过计量经济学的。
假如现在没有stata软件，只有excel；同时，你估计的方程也估计完了，所有的参数也有了。
那么，你会不会求边际影响呢。

软件计算边际影响也是需要根据公式来计算的。这个公式是在你没有数据的时候就能推导出来的。
如线性模型：系数beta就是边际影响，如果是logit或probit模型，则变量边际magrinal effect影响为   f(beta*X)*beta。
你只要推导出公式，又知道参数，自己算都是可以的。
一个软件不可能把所有的都包括了，所以有的时候不能直接计算，就需要你单独编程计算。

多谢，多谢，那篇文章中，作者把逆米尔斯比放到方程里面，这个跟heckman两步法有什么区别？

之所以用ssm就是想着先用tobit，然后用heckman两步法解决选择偏误，然后ssm可以估计oprobit的，所以就想着ssm的回归系数如果能转化成数量的话就会比较容易比较。

嘿嘿，怎么说呢，我的计量算是半吊子，经常是用到什么就读一段教材，然后stata journal上读读文章就开整，所以之前根本没想到能手动计算。。。
而且一直觉得人大论坛stata版都是有问必答，特别是你，h3327156，还有sungmoo，所以有的时候自己就不愿意踏实下来读读书和paper，直接上来问：）

理论还是需要懂的，能够推导公式。特别是复杂的模型的使用。
为什么用这个命令，而不用那个命令，都是有一定的前提的。
如审查数据，可以用tobit模型，也可以用heckman模型来处理，等等。
许多东西是需要多看，多思考的。

否则，你不知道为什么 边际影响不是系数beta，
边际影响不是现在才有的问题，以前还没有stata软件，还没有现成的命令的呢，人家是怎么做的呢。
还不是根据理论手动计算。