资料主要包括示例数据，操作代码以及相关参考文献，其中操作代码和示例数据是相互对应的，一键即可运行成功，
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Heckman两阶段模型适用于解决由样本选择偏差（sample selection bias）造成的内生性问题。在经济学领域，样本选择偏差的典型例子是研究女性的受教育情况对女性工资的影响。按照这个思路，一般会去问卷收集或在哪个网站下载部分女性的受教育情况，工资，及其他特征数据，例如年龄，毕业院校等级等个人特征，然后做回归。不过这样做有一个问题，就是登记的女性，都是在工作的，但是许多受教育程度较高的女性不工作，选择做家庭主妇，这部分样本就没有算在内，样本失去随机性。这就导致模型只是用到了在工作的女性，这样得出的结论是有偏差的。在管理学领域，一个典型的问题是企业的某个特征，或者董事/CEO的某个特征，对企业R&D投入的影响。也是同样的问题，企业的R&D投入是企业自愿披露的内容，有的企业不披露，这时你做回归时就不能包括这部分样本，也会造成样本选择偏差，结果有偏。
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