主题：【原创】经济学的经验研究方法 -- Dracula

Instrumental Variable不会导致multilinearity吧。当然如果你的IV比较弱，standard error会变得很大。如何取舍取决于你研究的目的是什么。如果你想证明一个hypothesis，或者想发文章在很好的刊物，那么就想办法多找数据，或者找更好的instruments。如果你是搞政策分析或者搞预测，必须要有个答案，那就是个根据具体情况主观判断的问题，不过你可以根据数据对distribution作一些假设，然后用Montocalo simulation来看一下bias可能有多大，帮你作出决定。

2SLS是GMM的一个特例。我读过的使用IV的研究中，好象都是使用2SLS，没有使用LIML的。它们的asymptotic distribution我记得是一样的，因此只要你数据比较多，结果应该是很接近的，使用哪个没有实际区别。如果结果相差很大，说明你的instruments有问题，很可能哪个离真实的结果都相差比较远。因为我从来没有用过LIML,如何取舍我也不清楚。就发表文章来说，reduced-form那一派关心的是你研究的design，identification，具体的统计方法并不重要。我的建议是随大流，使用2SLS，如果使用LIML，又没有特别的理由，审稿人可能认为你是data mining，2SLS得不到你想要的结果才换方法。

关于用structural办法估计return to schooling，这是一篇综述文章，发表在European Economic Review.

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