克服样本自选择有哪些方法

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读到一些外资技术外溢的实证研究。发现有些文章经常不注意样本自选择问题（self-selection）,即很可能外资会选择一些生产力比较高的企业或产业，而不是论文中所发现的技术溢出。要克服这样效应主要有哪些方法？我知道联立方程组是一个，但它其实是一种工具变量方法，而工具变量的寻找具有一定的困难。

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关键词：Selection Election Select Elect 联立方程组 方程组 生产力 文章 样本 技术

Hechman两阶段法

Hechman两阶段法
哦

样本自选择问题（self-selection）,可能我的翻译的点偏差。heckman好像不是针对这种情形的。即解释变量与被解释变量可能存在双向因果关系。

只能找工具变量，因为lz你的问题是双向的，模型就相当于:
C*_i=Y_i*b1+u_i   (1)
C_i=1 if  C*_i>=0 else C_i=0   (2)
Y_i=C_i*b2+e_i=I(C*_i>=0)*b2+e_i  (3)
其中C*_i是外商进行选择的效用函数，大于等于0则选择该行业，C_i是选择与否的dummy变量，Y是生产力，(1)和(3)是两个完全不同经济含义的式子，但如果没有其他外生变量帮助identify，如何能确定估计的式子是(1)还是(3)？从现实角度来理解，外商选择和行业生产力变高，如果把它们看做横截面数据同时发生，是无法区分是a引起b或者是b引起a的，解决方法只有两个，第一，引入其他外生变量，比如一些会引起生产力变化但不会引起外商选择变化的变量；第二，引入时间。

一般好像理解为内生性。

想了一下，还可以用treatment model，在stata里就是treatreg，模型是
C*_i=mu+u_i   (1)
C_i=1 if  C*_i>=0 else C_i=0   (2)
Y_i=C_i*b+e_i  (3)
corr(u_i,e_i)=rho
它的含义就是说，有某种未知的影响Y_i的因素也会影响到C*_i，外在表现就是生产力会影响外商的行业选择。但这个模型要求残差分布为正态，而且个人认为如果没有其他外生变量，这个模型之所以能估算出结果也只是因为(1)的非线性设定和(3)的线性设定刚好可以把它们区分开来，换个角度说，我随意对(1)的设定换个形式，只要不是线性的，总能得到结果。所以这种方法有很强的主观性，不推荐。

讲的挺有意思

谢谢。学习中。

感觉有用