工具变量估计中有多个内生变量和虚拟变量，如何输入命令？

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大家好！我由两个难题希望能得到大家帮助。
我在做面板数据的GMM估计，使用的是 ivreg2 命令:  ivreg2 depvar [varlist1] (varlist2=varlist_iv) , gmm2s

第一：模型中有一个内生变量，并且这个内生变量和虚拟变量有交互项，该如何处理？
模型：Y= X + M+M*East     
M为内生变量，对应的工具变量为Z，East为地区虚拟变量，X为其他控制变量
请问在 ivreg2命令中如何处理M*East。

第二：模型中有3个内生变量，该如何处理？
模型：Y= X + M1+M2+M3
M1、M2、M3为不同的内生变量，对应的工具变量为Z1，Z2，Z3，X为其他控制变量
请问在 ivreg2命令中如何处理M1、M2、M3这三不同的内生变量？

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关键词：工具变量 虚拟变量 内生变量 varlist IVREG 如何

同想知道！求问楼主解决这个问题了吗？

同问，楼主能指教一下吗？

第一个问题，原模型中应该还有East这一项吧？
gen ME=M*East
gen ZE=Z*East
ivreg2 Y X East (M ME=Z ZE), gmm2s

同问，请问下这个问题解决了吗，能否共享下代码？

不能的，可以看一下处理效应模型（treat effect），是一个类似于heckman两步法的思路，你看哈，你的内生性变量是虚拟变量，就可以分成控制组和处理组，再考虑一个处理效应的问题比较0-1的区别。这种方法也是需要工具变量的，怎么操作呀，还真不好说，是需要手工算的哦。

了解一下