请问楼主后面知道了吗？

  我的命令如下：把工具变量检验做了。
ivreg2 cbem_intensity   r_zhpgvszhpgxieyi    lneduexp_pc_a    rt_3to2   lngdppc_a   lnpopdens_a   i.prov i.year (lnfixinve_a= lnscietechexp_pc_a), first robust

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Underidentification test (Kleibergen-Paap rk LM statistic):            168.444
                                                   Chi-sq(1) P-val =    0.0000
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Weak identification test (Cragg-Donald Wald F statistic):              301.783
                         (Kleibergen-Paap rk Wald F statistic):        237.696
Stock-Yogo weak ID test critical values: 10% maximal IV size             16.38
                                         15% maximal IV size              8.96
                                         20% maximal IV size              6.66
                                         25% maximal IV size              5.53
Source: Stock-Yogo (2005).  Reproduced by permission.
NB: Critical values are for Cragg-Donald F statistic and i.i.d. errors.
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Hansen J statistic (overidentification test of all instruments):         0.000
                                                 (equation exactly identified)

在Stata中，`ivprobit`命令用于估计带有内生解释变量的Probit模型。完成`ivprobit`估计后，你可以使用以下两个命令来分别进行Hansen J和Kleibergen-Paap rk LM统计量的检验：

1. **Hansen J 检验**：这是过度识别检验的一部分，用于检查工具变量是否是有效的。在运行了`ivprobit`之后，可以输入`overid`命令来执行这一检验。

   ```stata
   ivprobit yvar (x1 = z1 z2) x2 [other variables] if cond [weight] [, options]
   overid
   ```

2. **Kleibergen-Paap rk LM 统计量**：这是一种弱工具变量检验，检查模型中的工具变量是否足够强。使用`varblup`命令后加`ivendog()`选项来完成。

    但是，请注意Stata并没有直接提供一个命令来进行Kleibergen-Paap rk LM统计量的检验。你可能需要手工计算这一统计量或使用用户编写的程序，如`ivreg2`。`ivreg2`是一个增强型的工具变量回归命令，它也适用于`ivprobit`模型，并提供了更多关于内生性、过度识别和弱工具变量的诊断信息。

   ```stata
   ivreg2 yvar (x1 = z1 z2) x2 [other variables], first
   ```

在使用这些命令之前，请确保你已经加载了相应的数据集并正确指定了你的模型。如果你的数据集中包含缺失值，`if cond`可以帮助你在估计时排除它们。

**注：**Stata社区经常更新工具和命令，因此建议定期检查是否有新的或改进的程序可用，特别是在处理复杂检验如上述统计量的时候。

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想问问老师 使用overid命令报错是哪里出现问题了呀？这个应该怎么修正呀