2SLS 是一类估计方法的统称，也即我们平时所言的两阶段最小二乘法，我想细节和过程不必赘述。
Treatment Effect Model 可以视为一个特殊的内生性问题，其特征是内生变量为 0/1 变量。因此，第一阶段的回归不能再用 OLS，而是使用了 Logit 或 Probit，并以此为基础得到所谓的 hazard ratio；在第二步的回归中，在原有模型设定的基础上，加入 Hazard ratio 来调整内生性导致的偏误（详情 help treatreg，查看电子说明书中有关 Method 部分的说明）。
所以，你提到的文献中的处理方法，从严格意义上来讲，是不对的。至于二者之间的偏差有多大，由于没有做过相关的模拟，也没有看到相关的文献，目前还不得而知。
*==============Appendix===================
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*-4.2.1.2 处理效应 Treatment effect
*- Y = X*b1 + D*b2 + U
* D is 0/1 变量, 内生
*
*-本质：一个内生的 0/1 变量 (一个特殊的 IV 问题)
* 例 1：Y=ROA, D=是否实施股权激励(Yes=1, No=0)
* 例 2：Y=Wage,D=是否大学毕业(Yes=1, No=0)
*
* 内生性问题的根源：业绩好的公司更倾向于实施股权激励
* 能力强的人更可能顺利读完大学
*-其它例子：
*- 是否读博士？
*- 是否建立政治关联？(游说, 贿赂, 当选人大代表等)
*- 是否实施多元化经营, 交叉上市, 兼并收购？
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*-4.2.3 处理效应模型 Treatment Effect Model
*--------
*-4.2.3.1 二元模型设定
help treatreg // Also see | Manual: [R] treatreg
shellout "$R\Stata_Treatreg.pdf"
*-Primary regression equation:
*
* y_j = X_j*b1 + T_j*b2 + e_j (1) e_j~N(0,sigma^2)
*
*-Treatment equation
*
* T_j* = W_j*gamma + u_j (2) Latent variable
* u_j~N(0,1)
*-Decision rule:
*
* { 1 if (T_j*>0)
* T_j = { Note: T_j 是可以观察到的
* { 0 otherwise
*
* Corr(e_j, u_j) = rho // 内生性的根源
*
*- rho<0，表明 OLS 低估了 T_j 对 y_j 的边际影响;
*- rho>0，表明 OLS 高估了 T_j 对 y_j 的边际影响;
*--------
*-4.2.3.2 估计方法
*-最大似然估计 (Maxlikelihood Estimation, MLE)
*-基于二元联合正态分布函数
*-两步法 (Two-step Estimation)
*-Step1: Probit (Treat Equation) --> Prob(Z=1)
* probit T w
* { H = normden(wb)/normal(wb) if T=1
* Hazard: {
* { H = -normalden(wb)/(1-normal(wb)) if T=0
*-Step2: reg y X z H // regression Equation 中加入 hazard
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