1. ivreg2 VS xtivreg2
stata官网中的回答：
ivreg2 和 xtivreg2 之间的差异，与reg 和 xtreg 之间的差异大体类似。
说人话：
嘛，就是OLS和FE/FD模型的差别啦~
（xtivreg2要求必须使用FE/FD模型）
举个栗子：
我们知道，OLS加入虚拟变量（LSDV）等价于FE模型。运行以下命令
ivreg2 ... i.Year i.ID
xtivreg2 ... i.Year，fe
你会惊喜地发现——Wow，估计量完全一致！
2. xtivreg2 VS ivregress
作为IV-GMM估计的利器，xtivreg2 还有另外一个强大的竞争者 ivregress。运行以下命令
xi: xtivreg2 ... i.Year，fe gmm
ivregress gmm ... i.Year i.ID
你又会惊喜地发现——Wow，估计系数完全一致！虽然xtivreg2标准误稍微大一些，但统计显著性也基本一致！
从报告结果的角度考虑，当然是选择xtivreg2啦！一个命令直接报告工具变量的3个假设检验统计量！多么优秀！看看愚蠢的ivregress gmm，还需要手动estat overid，也只报告了一个Hansen J，太不人性化了！
而且xtivreg2 还可以实现双重聚类，同时聚类到截面和时间，这是对ivregress gmm的终极碾压！
3. However...
然而，即便拥有不用写截面虚拟变量的绝对优势， xtivreg2 却有一个令人难以忍受的缺点，那就是
xtivreg2 does not estimate or report a constant with the fixed effects model fe.
Source: Schaffer, M.E., 2010. xtivreg2: Stata module to perform extended IV/2SLS, GMM and AC/HAC, LIML and k-class regression for panel data models.
......What??? 竟然不报告常数项！
这对于论文结果的报告简直是晴天霹雳！
你就不能把ivreg2和 ivregress的常数项抄过来，再自己估计个标准误吗！
希望stata有关部门能好好管管这个bug。
End
To
xtivreg2:
你已经是个成熟的命令了，该学会自己报告常数项了。
