采用组内去心方法去除个体效应后的变量的滞后项是无法做工具变量的，原因就是你说的，违反了严格外生假设。然而在动态面板模型中，假设干扰项与解释变量不相关，且干扰项不存在序列相关，并采用一阶差分去除个体效应，此时两阶以及两阶以上的滞后项可以作为一阶滞后项的查分项的工具变量。我在 Stata 高级视频动态面板部分对此有详细解释。
简言之，即使使用滞后项 作为工具变量也是有前提假设条件的，只是我在课程中介绍了这种思路，而没有深入说明。

麻烦告知 “在找到iv很难或者是弱工具变量时，用x的滞后项是一个好的选择，这已经得到一些计量学者的验证”。是那些学者或者参考文献呢！

伍德里奇和汉森都做过这个方面的论述。放心用

前提条件不能忘：假设干扰项不存在序列相关。

它们说的是用在动态面板，还是IV-FE或IV-2sls中呢？
我在伍德里奇的现代观点中没有找到相关的说法！

采用组内去心方法去除个体效应后的变量的滞后项是无法做工具变量的，原因就是你说的，违反了严格外生假设。然而在动态面板模型中，假设干扰项与解释变量不相关，且干扰项不存在序列相关，并采用一阶差分去除个体效应，此时两阶以及两阶以上的滞后项可以作为一阶滞后项的查分项的工具变量。我在 Stata 高级视频动态面板部分对此有详细解释。
简言之，即使使用滞后项 作为工具变量也是有前提假设条件的，只是我在课程中介绍了这种思路，而没有深入说明。

其实动态面板可以视为一个包含了内生变量的面板模型，因此，你所言的 IV-GMM 之类的都以用在动态面板分析中。同理，动态面板分析中使用 Y 的两阶以及两阶以上滞后项作为工具变量的做法也可以移植到其他包含内生变量的面板模型中。只是上面的条件不要忘记即可。