问题1：分组回归的结果如何进行严谨的比较？查阅一些资料，发现处理办法主要分为两种：一是引入交叉项来做比较（即Chow检验法），二是基于似无相关模型的检验方法（suest）。第一种方法较为常用，但不太适合我希望处理的情形；第二种方法似乎只能在OLS回归基础上作使用，但我想比较的是2SLS情形下的结果。对此，老师有没有什么较好的建议？

回答1：可以使用三阶段最小二乘来做，在Stata中命令是reg3。

问题2：在使用工具变量进行估计后核心解释变量的系数取值变化较小但却变得不显著了，同时Hausman检验表明并不存在内生性。那么此时，应该以OLS的估计结果为准，还是以工具变量的估计结果为准呢？是什么原因导致两者估计系数的统计显著性存在如此大的差异呢？

回答2：即使Hausman检验不显著，也不能完全排除内生性。在统计里面，显著可以认为存在，但是不显著不能认为不存在，不显著仅仅可能是因为工具变量估计的方差太大了，没有足够的power来拒绝原假设。如果工具变量的估计跟OLS估计的系数几乎相同的话，可能不是好事情，因为弱工具、太多工具也会导致两者相差不大。