想要请问一下一个搞了很久一直搞不定的问题： 在下论文的主题与自选择（self selection）有关 所以选用heckman two stage model 并以stata的heckprob指令来跑....跑出结果 主要研究x1对於y的影响 第一阶段是选择模型 为probit model x1是dummy variable 且因涉及到个人的选择 所以以x1为因变数 其他x2 x3 x4 x5 x6为自变数 估计出一个lambda 来修正自选择问题 第二阶段是主要模型 用MLE y为因变数 其他x1 x2 x3 x4 x5 lambda （很多书都强调至少要有一个变数和第一阶段不同，所以既然x6对y不显着 就不放） ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 问题是： 用SAS也好 STATA也好 x1在第二阶段都会被drop掉 stata 是说 because of collinearity sas 是说 x1 = intercept 那麽我不就没有办法研究x1对y的影响了吗？ （我看皮耳森相关系数 x1 与 x2 x3 x4的p值都是0.000 是否是这个缘故呢？？） --

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