R 新lfe/felm语法，变量专用工具

我想用两个外生变量，两个内生变量和一对固定效应来估计一个回归。每个内生变量都有自己的工具

Y=b0+b1*X1+b2*X2+b3*Q+b4*W+C1*系数（id）+C2*系数（固定）

W=d0+d1*X3

Q=e0+e1*X4

这里是我为Y，X，Q，W使用生成数据的部分

require(lfe)
oldopts <- options(lfe.threads=1)
x <- rnorm(1000)
x2 <- rnorm(length(x))
id <- factor(sample(20,length(x),replace=TRUE))
firm <- factor(sample(13,length(x),replace=TRUE))
id.eff <- rnorm(nlevels(id))
firm.eff <- rnorm(nlevels(firm))
u <- rnorm(length(x))
y <- x + 0.5*x2 + id.eff[id] + firm.eff[firm] + u
x3 <- rnorm(length(x))
x4 <- 5*rnorm(length(x))^2
Q <- 0.3*x3 - 0.3*rnorm(length(x),sd=0.3) - 0.7*id.eff[id]
W <- 0.3*log(x4)- 2*x + 0.1*x2  - 0.2*y+ rnorm(length(x),sd=0.6)
y <- y + Q + W

require（lfe）
很抱歉，我没有及时答复。作为lfe软件包的作者，我不知道有什么理论可以为不同的内生变量使用不同的工具集。在旧语法中也不应该允许它。如果其中一个工具与其中一个内生变量不相关，其第一阶段的系数将简单地估计为零。通过两阶段回归进行IV估计的理论只是使用一些矩阵恒等式将IV估计分为普通回归的两个阶段，以方便和简化为众所周知的方法。据我所知，对于内生变量，没有一套单独的IV工具

例如，请参见维基百科的条目：
非常感谢你，西门。当然，你是绝对正确的。我的问题毫无意义。不幸的是，在我了解了第一阶段的更多细节之后，我没有更新它。
reg <- felm(y~x+x2+G(id)+G(firm),iv=list(Q~x3,W~x4))

reg_new <- felm(y ~ x + x2 | id+firm | (Q|W ~x3 + x4))