IV（2SLS）处理内生变量后外生解释变量系数的可靠性疑问

首先明确核心结论：2SLS对外生变量的系数估计是否比OLS更可靠，取决于两个关键前提——外生变量本身的严格外生性，以及工具变量的有效性。

• 如果你的外生变量确实满足严格外生性（即与回归误差项无相关性），且工具变量合格（与内生变量强相关、与误差项无关）：
  OLS中，由于内生变量与误差项相关，且内生变量可能和外生变量存在相关性，这会间接导致外生变量的OLS系数出现偏差。而2SLS通过工具变量剥离了内生变量的内生部分，消除了这种传导偏差，此时外生变量的2SLS估计是一致的，比OLS更可靠。不过要注意，2SLS的外生变量系数方差通常比OLS大，因为工具变量会损失部分信息。

• 如果外生变量本身也存在内生性（只是你未察觉）：
  2SLS无法解决这类变量的偏差问题，此时OLS和2SLS的估计都不可靠，需要为这些变量额外寻找合适的工具变量。

• 如果工具变量不合格（比如弱工具变量，即与内生变量相关性极低）：
  不仅内生变量的系数估计会严重偏误，外生变量的2SLS估计也会出现偏差，甚至可能比OLS的结果更差。

简单来说：只有当外生变量真的外生、且工具变量有效时，2SLS的外生变量系数才比OLS更可靠；否则结果未必更优。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mikhail