2SLS（Two-stage Least Squares）回歸是一種統計學中的回歸分析方法，主要用於處理普通最小二乘法（OLS）回歸分析中存在的內生性問題。內生性問題指的是自變數可能受到其他未觀測變數影響的情況，這會導致OLS估計的結果有偏或不一致。
2SLS回歸的實現步驟如下：
選擇工具變數：首先，選擇與內生自變數相關，但與誤差項無關的變數作為工具變數。工具變數必須滿足兩個條件：與內生變數相關，但不與誤差項相關。
第一階段回歸：使用工具變數對內生自變數進行預測，建立「第一階段回歸方程」。
第二階段回歸：將第一階段回歸中內生自變數的預測值作為新的自變數，代入原始的回歸模型中，進行OLS回歸分析，得到2SLS估計值。
檢驗與診斷：最後，對2SLS估計值進行顯著性檢驗和誤差項的診斷，以確保模型的適用性和準確性。
總的來說，2SLS回歸通過建立工具變數來解決內生性問題，可以有效提高回歸分析的準確性。