heckman的第二步是到底是一个truncation还是一个censor的过程？

heckman 用于sample selecting bias问题。也即tobin 2 模型。

举个例子，考察亚洲人勤劳的问题，就不能单用美国亚裔的样本，因为只有吃苦冒险精神的亚裔，才会自我选择（self selection）去美国.

heckman 解决的是sample selection或incidental truncation的问题（来自陈强老师的书P218）

但是我们运行heckman的stata程序时。程序会报告censored obs和uncensored obs？heckman的第一步是一个choice的过程，第二步是到底是一个truncation还是一个censor的过程？如果是一个censor的过程，dependent variable应该会有很多角点解(比如0)，不是很多missing value啊？

对这个问题不是很清楚，正想学习，盼牛人回复。。。。。。

这个问题这么难吗，怎么没人回答啊。。。。。悬赏不低啊。。。。。。。。版主请人吧。。。

http://deathstar.tamu.edu/upload_images/43/STATA9.htm
里面有提到，This file demonstrates some of STATA's procedures for doing censored and truncated regression.
In particular, we estimate a lower limit censored regression (i.e., Tobit), Cragg's model that assumes a heterogenous censoring process, Heckman's incidential truncation model for dealing with sample selection bias, and truncated regression.

truncated的吧，觉得stata上出现的censor只是表达而已。

个人以为，无必要纠缠于"truncation"与"censor"的意义，只要了解到Heckman模型的假设就足够了（两个方程的扰动项服从怎样的分布）。