大家好！最近我们上微观计量课，老师要求用微观计量数据（如CHIP、CHNS等）建模，我想建一个关于考察“中国农村已婚妇女受教育水平对家庭收入差距的影响”的模型，希望通过在考察非单亲家庭（其他条件略）的条件下，选择已婚女性（妻子）受教育年限、丈夫受教育年限、家庭人口规模等对收入有比较大的影响的变量作为自变量（当然也会考察影响收入的一些其他控制变量）来说明已婚女性对农村家庭收入差距的影响。现在让我疑惑的是，上课时老师曾经有举工资与受教育水平之间的关系，来说明工资与该模型的随机扰动项之间存在内生性，比如说我们可以用“能力”来衡量工资，但“能力”又不能衡量，且不能完全用受教育水平来代表，会在随机扰动项中体现，从而产生内生性。解决之道就是用工具变量或是增加变量等方法（以上是根据上课内容理解的，也许这段文字中也有错误，请见谅并指出）。
我想问的是假如我建立农村已婚妇女受教育年限对家庭收入差距影响的模型，并运用CHIP中的面板数据，按上述我所设计的自变量（已婚女性（妻子）受教育年限、丈夫受教育年限、家庭人口规模等等），模型中是否同样没有解决内生性的问题?该如何改进呢？
在工资与受教育水平之间关系模型中引入“能力”的工具变量的话，它的工具变量是一般IQ，但我们知道，在CHIP中并没有IQ的描述统计，所以在我想建立的模型中如此处理是不成立的！
另外，影响收入的一些其他控制变量还可以有哪些呢？这个模型本身是否还有其他问题？或是各位还有更精彩的关于运用微观剂量数据的模型都请赐教！先谢谢了！！