工具变量法肩负着解决“内生性”问题的重任，内生性即指解释变量和扰动项相关。当内生性存在时，OLS估计量将会是不一致的，即无论样本容量多大，OLS估计量也不会收敛到真实的总体参数。
内生性的主要来源包括
其中“遗漏变量偏差”前面已经讨论过了，下面讨论联立方程偏差和测量误差偏差。
考虑以下的农产品市场均衡模型：
模型
进一步得：
模型
如果直接做回归，则得到的OLS估计值不是一致估计量
我们从数据生成的角度看：
数据生成
因此OLS不一致，称为“联立方程偏差”或“内生性偏差”
模型假设如下：
模型
代入有：
代入
可证得新扰动项和解释变量存在相关性：
相关性
因此OLS估计不一致，这种由于解释变量测量误差所导致的OLS估计偏差，称为“测量误差偏差”
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本文标题：Stata系列-内生性哪里来？
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