用工具变量是否要差分处理？

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在面板数据中，有时候用到工具变量。我在做wooldridge 第15章15.8例子时，要用到jtrain.dta。在这个例子中，2sls用于面板数据。wooldridge在处理时，首先对废品率和受培训时间分别做了差分，消除了不随时间变化的不可观测效应，但还存在随时间变化的不可观测效应。他采用了企业获得职业培训许可与否作为工具变量。在差分后（注意：是自变量和因变量差分之后而不是之前）的模型中，把是否获得职业培训许可的差分变量作为差分后自变量的工具变量。我这里的问题是：
是否要把工具变量差分？我发现不差分也能得到一样的回归结论。可能用差分后的工具变量更直观，但实际上的回归结果是一样的。
是否这样？您的观点呢？谢谢！

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关键词：工具变量 wooldridge dridge Ridge Train 职业培训 因变量 自变量 模型

你好，我也有类似的问题，你这篇文章是哪里的，可否告知

我也有相同的疑问，请问您现在知道怎么回答吗？谢谢啦