怎样用stata做两阶段回归?2SLS？
用命令ivregress 2sls y x1 x2, robust。y2是内生变量，z1、z2是工具变量。
不过建议使用ivregress2。先安装：ssc install ivregress2。
Stata操作：工具变量法的难点在于找到一个合适的工具变量并说明其合理性，Stata操作其实相当简单，只需一行命令就可以搞定，我们通常使用的工具变量法的Stata命令主要就是ivregress命令和ivreg2命令。
stata如何进行最小二乘法回归方法步骤？
一般做2sls，使用语句ivreg y （x1=z） x2 x3……xn。假定工具变量为z，控制变量有n-1个，就使用这个就好了。如果你非要自己编程序的话，首先reg x1 z x2……xn。
然后把X1的拟合值predict出来(假定为x11)，在做第二阶段的回归。 reg y x11 x2……xn； 这样得到的结果就是两阶段的回归结果，但是方差是有问题的。最好使用ivreg，如果还不会用的话，直接help ivreg。
ivregress命令
ivregress命令是Stata自带的命令，支持两阶段最小二乘（2SLS）、广义矩估计（GMM）和有限信息最大似然估计（LIML）三种工具变量估计方法，我们最常使用的是两阶段最小二乘法（2SLS），因为2SLS最能体现工具变量的实质，并且在球形扰动项的情况下，2SLS是最有效率的工具变量法。
顾名思义，两阶段最小二乘法（2SLS）需要做两个回归：
（1）第一阶段回归：用内生解释变量对工具变量和控制变量回归，得到拟合值。
（2）第二阶段回归：用被解释变量对第一阶段回归的拟合值和控制变量进行回归。
如果要使用2SLS方法，我们只需在ivregress后面加上2sls即可，然后将内生解释变量lnjinshipop和工具变量bprvdist放在一个小括号中，用=号连接。选项first表示报告第一阶段回归结果，选项cluster()表示使用聚类稳健的标准误。
