求助，想利用同行业同地区离职的平均值作为本企业resign的的工具变量，问题如下

行业是按照12年证监会分类，有1，2，3……15
地区是按省份1，2，3……30
如何按照同行业同地区其他企业员工教育程度的平均值作为本企业员工离职的工具变量进行两阶段最小二乘回归，员工离职是0-1变量，因变量是y，控制变量controlvar。初学者真心求助，谢谢！
ps:霍斯曼检验结果是

于果 发表于 2017-1-17 11:41
行业是按照12年证监会分类，有1，2，3……15
地区是按省份1，2，3……30
如何按照同行业同地区其他企业员 ...

请问您解决了吗？我也想知道这个问题

在应用两阶段最小二乘（2SLS）回归方法时，选择一个有效的工具变量是非常关键的步骤。你希望利用同行业、同地区的其他企业员工教育程度的平均值作为本企业员工离职率的工具变量，这需要构建数据并进行相应的统计检验来确保该工具变量的有效性。

以下是一般的操作步骤：

### 1. 构建工具变量

- 首先，你需要对数据进行预处理，将所有企业的行业和地区信息与对应的教育程度平均值关联起来。可以使用`merge()`或者SQL中的JOIN语句根据企业ID、地区和行业编码来合并不同来源的数据。
  
- 然后，计算每个行业和地区内除了目标企业之外其他企业员工的教育程度均值作为工具变量（IV）。这一步可能需要使用GROUP BY语句或特定的数据分析软件函数。

### 2. 检查工具变量的有效性

在进行回归之前，你需要确认这个工具变量是否满足弱相关性和排他性的条件：

- 弱相关性：工具变量必须与内生解释变量（即你关注的员工教育程度）有显著的相关性。可以通过第一阶段回归来检验这一点。
  
- 排他性：工具变量应该只通过影响教育程度进而间接影响因变量y，而不能直接作用于y。

### 3. 执行2SLS

在确认了工具变量的有效性后，你可以进行两阶段最小二乘回归：

#### 第一阶段：
将员工的平均教育程度作为解释变量，并使用你构建的工具变量进行回归。这一步是估计内生性的来源。

#### 第二阶段：
使用第一阶段得到的预测值（即员工教育程度的“清洁”版本）去替换原始数据中的教育程度，然后将其与控制变量一起用于预测因变量y。

### 4. 霍斯曼检验

你提到了进行霍斯曼检验的结果没有详细说明。在2SLS中，霍斯曼检验（Hausman test）通常用来判断估计值是否一致，即检查第一阶段和第二阶段的系数是否存在显著差异。如果p值小于0.05，这表明你的工具变量可能不是有效的。

### 实际操作建议

使用统计软件如Stata、R或Python进行数据处理与回归分析时，请确保理解每一步骤背后的原理，并参照相关文献来确定具体的操作流程和命令语句。对于初学者而言，查阅官方文档以及在线教程会非常有帮助。此外，在学术研究中采用任何复杂的统计方法之前，建议先咨询领域内的专家或指导老师。

希望这能帮到你！如果有更具体的软件操作问题或数据分析难点，欢迎继续提问。

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