sureg 估计的是似无相关模型，它假设模型中所有解释变量均为外生变量，通过设定干扰项的方差-协方差矩阵来反映模型中各个方程之间的相关性。简言之，该模型的主要目的是联合估计多个“表面上看起来不相关”的方程，但假设这些方程的干扰项彼此相关。

reg3除了具有上述特征外，还有一个重要的特点使之区别于sureg：reg3假设模型中包含内生变量。由于我们采用reg3估计联立方程模型，所以，这里所谓的“内生变量”其实就是指某些方程的被解释变量可能作为其它方程的解释变量。也正是因为如此，才需要采用三阶段估计法来克服内生性问题。

如果相对上述两个命令的区别有更深入的了解，建议从本论坛下载stata帮助手册，仔细阅读一下sureg和reg3这两条命令的帮助文件。

那么，如果模型是如下情况，还可以用SUR么？

Y1 = X1 X2 X3

X2 = X1 X4 X5

感觉上这样一来就不是“unrelated" 了，但是某篇发表了的文章还是用了SUR啊!?

这个模型可以用SUR估计，可是我觉得没有必要，因为这个模型可以变行为：

y1 = x1 x3 x4 x5

除此之外，你可以另外分析：

x2 = x1 x4 x5

当然，如果用SUR估计，可以反映出y1 和 x2可能同时受到相同干扰项的影响这一问题。