直观上看,(2)式一定是不可识别的，因为任何一个包含所有变量的结构式与其它任意结构式的线性组合都与其自身的统计形式相同。

   设G=内生变量（X,Y）的数量

     K=外生变量（a1,a2,a3）的数量

     g=结构式所包含内生变量的个数

     k=结构式所包含外生变量的个数

  那么，按照楼主的逻辑——“该方程所排除的外生变量个数不小于其排除的内生变量的个数
”，即K-k>=G-g,在（2）式中就是2-2=3-3，应该是符合条件的，可以识别的呀？楼主似乎有点自相矛盾。我不知道楼主所谓的判别标准是从何处得来的。

   我所知道的阶判断条件是“在G阶模型中，任何一个结构式如果是可以识别的，那么其所排除的变量个数不少于G-1个”，即(G+K)-(g+k)>=G-1 得 g+k<=K+1.显然（2）式不符合条件，不可识别。

o ,是我对这个联立性识别问题理解错误了呀。

我想问一下，如果我想研究x对y的影响，而且x与y间存在内生性，那么我建立的模型为了符合识别要求，是不是要求

x=f（y，a1，a2，。。。）所包含的外生变量个数要大于y=f（x，a1，a2，。。。。）的外生变量的个数，并且两个方程选择的外生变量可以交叉也可以不同？