在Stata中处理面板Probit模型中的内生性问题时，确实如你所说，并没有直接的`xtivprobit`命令。不过你可以尝试使用其他方法来解决这个问题。
一种方式是先进行第一阶段回归（类似于OLS或2SLS），然后把第一阶段得到的预测值作为第二阶段Probit回归中的解释变量之一。具体操作中，可以首先运行一个包含工具变量的面板数据回归模型，提取出残差，并将这些残差作为内生解释变量在原模型中的代理变量。这样做的基本思路是，如果残差与内生解释变量相关，则它们也应与因变量相关。
以下是一个示例命令序列：
```stata
xtreg y z iv, fe vce(cluster id) // 第一阶段回归，其中iv为工具变量，z为其他控制变量
predict resid, residuals // 预测残差
probit depvar x1 x2 resid if e(sample), robust cluster(id) // 第二阶段Probit模型，将残差resid作为代理的内生解释变量
```
这里的`depvar`是你的因变量，`x1`, `x2`等是你模型中的其他外生解释变量。
关于固定效应问题，在Probit模型中直接控制固定效应是比较棘手的。在标准的横截面Probit模型中确实不包含固定效应项，因为这会涉及到识别问题。然而，在面板数据情境下，你可以尝试通过将个体效应作为模型的一部分来间接控制固定效应（比如使用`xtprobit, fe`命令），但这通常需要一些假设和近似处理，并且在Stata中并不直接支持。
一种可行的替代策略是在Probit回归中包括一系列虚拟变量，这些虚拟变量代表不同的时间点或个体单位。这样做的实质是在模型中控制了固定效应，尽管它不是严格意义上的面板数据固定效应估计方法。例如：
```stata
probit depvar x1 x2 i.year i.industry i.region, robust cluster(id)
```
这里`i.year`, `i.industry`, 和`i.region`分别表示年份、行业和地区的虚拟变量，用来控制这些方面的固定效应。
但请注意，当面板数据的单位数目（比如公司或个体）非常多时，包括所有时间点的固定效应可能不太实际。在这种情况下，可以考虑使用混合模型或其他更高级的方法来处理复杂的面板结构问题。
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