如果X1与X2不相关，则X1系数估计量仍然是一致的。否则，不一致，小样本下有偏。

非常感谢！

再补问一个，是不是说，如果我主要关心的是X1的系数，我可以不去理会X2和y之间的内生问题？

谢谢。

[此贴子已经被作者于2009-2-4 20:56:40编辑过]

以下是引用sqzdk在2009-2-3 20:56:00的发言：

请熟悉内生性问题处理的同学帮忙解答一下：

模型： y= X0 + aX1 + bX2 + cX3 + ... + miu

如果只有 y 和 X2 之间存在内生性问题，而我关注的是 y 和 X1 的关系，有没有必要一定对内生性进行处理呢？换句话说，如果X2的参数估计有偏的话， 会不会影响其它变量的参数估计呢？谢谢。问这个问题主要是找不到合适的工具变量替代X2.

看看wooldridge的书：

As we saw in Chapter 4, OLS estimation of equation (5.1) generally results in inconsistent estimators of all the  bj if  Cov(Xk,U)不等于0. Further, without more information, we cannot consistently estimate any of the parameters in equation (5.1).

Wooldridge， Jeffrey M. (2001) “Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data.” The MIT Press. P83

看来事情不好办了:(

Anyway, 3x a lot.