这种情况通常出现在使用两阶段最小二乘法（2SLS）时，可能是由于以下几个原因导致的：

1. **工具变量弱**：如果用来识别因果效应的工具变量与关键解释变量的相关性较弱，则第二阶段回归中可能会出现原本显著的关键变量变得不显著的情况。这是因为第一阶段估计的内生解释变量预测值（即“拟合值”）可能无法准确反映原始数据中的变量关系，导致第二阶段的估计结果偏弱或不再显著。

2. **遗漏变量**：即使在使用工具变量的情况下，如果模型中还存在与关键解释变量相关的其他重要但未被控制的变量，则可能导致原本显著的关键变量在加入更多信息后变得不显著。这是因为这些遗漏变量可能吸收了部分变异性，降低了关键解释变量的统计显著性。

3. **多共线性问题**：如果工具变量与模型中的其他控制变量存在高度相关性（即多共线性），那么即使工具变量是有效的，也可能导致第二阶段回归中原本显著的关键变量变得不显著。这是因为多共线性会增加标准误的大小，从而降低t统计量的值。

解决方法：

- **检查和改进工具变量**：寻找更有力且与关键解释变量高度相关的工具变量；确保工具变量仅与因变量通过其对关键解释变量的影响相关联，即满足外生性和关联性的要求。
  
- **增加模型的控制变量**：在第一阶段和第二阶段中加入更多控制变量以减少遗漏变量偏差。但要注意避免引入与关键解释变量或多共线性问题相关的额外变量。

- **使用不同的估计方法**：如果可能的话，考虑使用其他更复杂或更适合处理内生性和多共线性的估计技术，如GMM（广义矩法）或其他更先进的因果推断模型。
  
总之，在面对2SLS结果中关键解释变量显著性变化时，应该深入检查模型设定、工具变量选择以及潜在的统计问题，并根据具体情况进行相应的调整和改进。

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