论文讨论Timothy Besley，1995 JPE

以避免内生性（或相互因果关系），作者找到的变量包括（在计量论文中，最精妙的地方还在于寻找合适的工具变量）：地块是否个有转移契约，土地是否发生法律纠纷，土地的获取方式，土地拥有的年限。这里可以作为第一阶段的回归。

饱读论文，你才能够写出具有深厚功力的论文。

另外一个问题是，论文中所收集到的数据是离散结构，为二元变量。因而需要找到合适方法。此外，还可能存在样本选择，即 ，即进行投资的农户肯定存在正的净收益（如果符合经济理性的话，但现实中，也存在大量的亏损）。

注意，这是基础每个地块的讨论！作者在这里采用的是线性回归方法，而非传统的probit或logit模型，给出的原因为：线性方法可以考虑农户的个体异质性。而一些改进的传统方法，如有条件的logit方法（conditional logit）使用起来较为繁琐，作者为了使生活容易，选用线性回归。

注意，这是基础每个地块的讨论！作者在这里采用的是线性回归方法，而非传统的probit或logit模型，给出的原因为：线性方法可以考虑农户的个体异质性。而一些改进的传统方法，如有条件的logit方法（conditional logit）使用起来较为繁琐，作者为了使生活容易，选用线性回归。

而线性回归存在一个弱点是，一些预测值会越过[0,1]防线，但作者发现这种现象并不严重，而当被解释变量平均值不接近于0与1时，线性回归在理论上还是可取的（Maddala ,1983）。

另外，回头对比没有引入农户异质性的probit与logit模型，可以发现关键参数的回归结果差异产不大（杀个回马枪，是一种常用的策略）。所以，作者有信心使用线性回归模型。但必须说明的是，引入农户异质性是有必要的（还待观察）。

于是模型变为： ，z为农户的个人特征。但还有一个问题，即R可能与一些不可观察的变量相关，如投资的能力与知识，即存在内生性问题，作者干脆将农户特征用一个虚拟变量来代替，以内涵所有的农户特征，显然，这种方法不能使我们看到农户特征的结构影响。

回归式变为 ，a为农户的虚拟变量。加入这个虚拟变量所带来的成本是，如果只是平均的农户产权对投资有影响（一农户拥有多块土地），那么土块产权对于投资没有影响。这与土地抵押合同制的结论一致。最后，一些土地的特征也会影响投资，作者对此也进行了控制。

实证结果
        因此作者的回归方程分为两个，一个是包含农户特征结构，一个用一个虚拟变量来刻画农户的个体特征。产权变量同时包括需要或不需要通过允许转移的产权，并采用工具变量回归，与非工具变量回归进行对比。