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老师好：我刚接触STATA，也看了您传的Roodman 的文章，试着用了下：
xtabond2 stae l.stae nsoe ie l.ie egap gov lnensc lnagdp foap l.foap,
gmm(l.stae)
iv(l2.stae  l(0/1).(nsoe gov ie foap))
robust nocon twostep small nomata

stae：内资企业研发经费
nsoe：非国有经济发展水平（*）
ie：进出口占比（*）
egap：中外企业效率差距
gov：ZF质量
lnensc：企业规模
lnagdp：人均GDP
foap：外资研发强度

这样设置命令，是看到这样的设置所得到的回归结果中关键变量（*）的系数显著度较高。
1.第一次想问您的是，看到很多中文文献都说“二步估计”会导致标准差的下偏，因此可用Windermeijer（2005）的方法来纠正，按照Roodman的文章应该是标准误（S.E）的下偏吧?后来用上述命令，结果中说Computing Windmeijer finite-sample correction，是否说明结果中的S.E已经是Windermeijer纠正了的？
2.第二个问题是由于刚用时没有输入l.stae，因此，没有得到滞后因变量的系数结果。
3.现在的问题是，gmm()和iv()的使用不太清楚，哪些应该放在GMM（），哪些应该放在iv()中，而且滞后的期数如何选择呢？
是不是内生变量放在gmm()中，但一般滞后几期较好呢？是不是外生变量放在iv()中，滞后的期数如果选择？
4.还有一个问题如果我认为nsoe（非国有经济发展水平）也是一个内生变量，需要模型以外的一个变量的作为它的工具变量，这个在命令中如何表达？
感谢老师的耐心！

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关键词：arlion lion ARL Correction computing 文章 规模

所有的内生变量都放入 gmm() 选项中，而外生变量则放入 iv() 选项中。

如果将内生变量都加入GMM（）中，导致工具变量数量过多，超过截面数量时，怎么办呢？

另外，如何判断哪些是内生变量和哪些是外生变量呢？一般我们的直观感觉大多数都具有内生性。