本文于 2024-01-21 01:30 更新，已是最新版。
两阶段最小二乘法（2SLS）和工具变量回归（IV回归）是紧密相连的，可以说在实践中它们通常是不可分割的。但是，理解它们之间的区别也是重要的：
工具变量回归（IV）是一种概念或方法论框架，用于解决统计模型中的内生性问题。这种方法依赖于一个或多个工具变量，这些工具变量与模型中的内生解释变量相关，但与误差项不相关。
两阶段最小二乘法（2SLS）是实现IV回归的一种具体技术。它是在IV框架内处理内生性问题的一种实践方法。2SLS通过两个计算步骤（两个“阶段”）来使用工具变量。
第一阶段：使用工具变量预测内生变量。
第二阶段：使用第一阶段预测的值作为解释变量来估计主要的回归模型。
因此，虽然2SLS是IV回归的一种实现方法，但它们在概念上是不同的：IV是一种方法论原则，而2SLS是这种原则的具体应用。在实践中，2SLS通常是处理内生性问题时使用IV方法的主要方式之一，所以它们经常被一起提及并应用。但理论上，IV回归并不限于只能通过2SLS来实现，还有其他方法可以在不同的上下文和数据条件下实现IV估计。
