求问，看到有参考文献用了但是网上没有搜相关代码

你好，请问现在解决了吗

在Stata中使用负二项回归并结合工具变量进行内生性检验，可以采用gsem命令或者使用三阶段最小二乘法（3SLS）的一种变体。但是，最直接且常用的方法是通过两步法来进行，尽管这可能不是最理想或最有效的统计方法。

### 使用`gsem`命令的通用方法

如果你的数据满足多项式分布假设，并且你想要直接在模型中包含工具变量以处理潜在的内生性问题，可以尝试使用`gsem`（广义结构方程模型）命令。这个命令比较灵活，可以处理复杂的模型设置。

#### 示例代码：

```stata
* 假设你的因变量是y，自变量是x1和x2，其中你怀疑x2可能内生。
* z 是你选择的工具变量

gsem y x1 (x2 <- z), family(negative_binomial)

```

但是请注意，`gsem`命令下的负二项回归功能在Stata中相对较新，且可能不是所有版本都支持。因此，在尝试之前，请确保你的Stata版本是最新的。

### 使用两步法

对于更早期的Stata版本或者如果你不希望使用`gsem`命令，你可以采用传统的两步法，这实际上是一种简化形式的2SLS方法在负二项回归框架下的应用。

#### 步骤1：第一阶段
- 回归你的内生变量（x2）对工具变量和其他外生变量：
```stata
ivregress 2sls x2 (z) x1
predict double xb, xb
```

这里我们用`ivregress`命令进行第一阶段回归，然后预测出拟合值（xb），这将用于第二阶段。

#### 步骤2：第二阶段
- 使用第一阶段的预测值作为新的自变量，并且执行负二项回归。
```stata
glm y x1 xb, family(negative_binomial) link(log)
```

但是，`glm`命令可能需要调整以适应你的具体数据和模型需求。你可能需要使用`nbreg`或其他专门针对负二项分布的命令来代替。

请注意，两步法虽然在实践中被广泛采用，但其有效性和偏误校正是有争议的。尤其是在非线性模型（如负二项回归）中应用时，预测值用于第二阶段可能导致额外的偏差和标准误差估计不正确。因此，在使用这些方法时，请考虑模型的具体假设，并查阅最新的统计文献以获得最佳实践建议。

### 总结

在进行工具变量法与负二项回归结合分析时，确保你充分理解每个步骤背后的统计原理，以及所选择的方法是否适合你的数据和研究问题。如果可能的话，咨询有经验的统计顾问或使用专业软件包中的高级功能可能会更合适。

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