工具变量法及STATA代码

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       1、工具变量法使用原因：存在内生变量
       2、工具变量法满足条件：（1）相关性，工具变量与内生解释变量相关；（2）外生性，工具变量与扰动项不相关。
       3、基本回归代码：y=a0+a1*x1+a2*x2+a3*x3+e
                                  其中x1位内生变量，其工具变量为z1、z2.
                                stata:.ivregress 2sls y x2 x3 (x1=z1 z2), r first
      4、过度识别检验：.estat overid
      5、弱工具变量检验：.estat firststage
                                  要求F值大于10，则不存在弱工具变量问题
      6、内生性检验：实际应用中存在问题，一般不汇报
                     （1）同方差：.quietly reg y x1 x2 x3
                                          .estimate store OLS
                                          .quietly ivregress 2sls y x2 x3 (x1=z1 z2)
                                          .estimate store iv
                                          .hausman iv ols, constant sigmamore
                      （2）异方差：DWH检验
                                          .estat endogenous
     7、GMM估计（异方差情况下比2SLS更有效）
                             .ivregress gmm y x2 x3 (x1=z1 z2)

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我用PSM方法研究出来的结果是被解释变量与核心解释变量是正向显著的
为了解决内生性问题，考虑核心解释变量为内生变量，因为被解释变量是有序分类的变量，核心解释变量又是二元选择变量，所以用了eoprobit模型进行研究的。
但是结果发现工具变量与核心解释变量是负向显著相关的，此时的被解释变量与核心解释变量变成了负向显著。
这结果是不是对的呢，还是说负负得正，结果和之前PSM法的结论一致呢

812280974@qq.com，谢谢

请问面板数据可以用吗