在Heckman两步法（亦称为Heckman矫正选择偏差模型）中遇到“model would simplify to OLS regression”这样的错误信息，通常意味着你的数据和模型设定存在一定的问题。具体而言，在这种情况下可能是因为你所使用的因变量（ROA）对于所有观察值都有定义，即没有被选择过程影响而产生非随机的缺失或零报告——也就是说，不论是否是CL企业，你都有其资产收益率的数据。

Heckman两步法主要用于处理选择偏差问题。其核心在于通过两个步骤：1) 利用probit模型估计一个选择方程；2) 在第二阶段回归中加入逆米尔斯比（Inverse Mills Ratio, IMR）作为控制变量以矫正选择偏差。当第一阶段的选择过程对因变量的观测没有影响时，Heckman两步法将退化为普通的OLS回归。

你提到在第一步筛选企业类型之后，第二步执行时CL系数未显示结果，这可能是因为逆米尔斯比（IMR）与你的自变量之一高度相关，导致模型存在多重共线性问题。在这种情况下，Stata可能会自动排除一个或多个变量以避免模型的不稳定性。

解决这一问题的方法有几种：

1. **检查数据**：确认所有样本在ROA上都有定义是正确选择Heckman两步法的前提。如果ROA对于非CL企业本应缺失但实际上却包含数据，那么你可能需要重新考虑使用Heckman模型是否合适。

2. **调整模型设定**：如果确实存在选择偏差问题但又遇到上述错误信息，尝试修改模型的自变量列表以避免多重共线性。例如，可以逐一排除那些与IMR高度相关的变量看是否能够解决问题。

3. **数据预处理**：对于你提到的情况，“我把非CL企业的ROA数据清空（让因变量Dependent variable成为设限变量censored variable）”，这实际上是人为制造了选择偏差，以符合Heckman两步法的假设。然而，这样做可能并不是最优解决方案，因为它改变了你的研究问题的本质。

总之，在进行Heckman两步回归时，首先要确保模型设定与数据特征相匹配；其次，仔细检查并调整自变量列表避免多重共线性；最后，考虑研究设计本身是否真正需要使用此类矫正偏差的模型。如果选择偏差不明显或不存在，则直接采用OLS回归可能更合适且结果更为可靠。

在处理具体问题时，建议你详细阅读Heckman两步法的相关文献和Stata官方提供的示例与指导，以便更深入地理解并正确应用这一统计方法。

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