内生性检验不一定必须做，但它在经济学和计量经济学的研究中是非常重要的。
内生性问题是指回归模型中的解释变量与被解释变量之间可能存在的相关关系，这种关系可能不是由因果关系引起的，而是由于共同的影响因素导致的。内生性问题的存在会导致估计的参数出现偏误，从而影响研究结论的可靠性。因此，在进行实证研究时，内生性检验是一个重要的步骤。
然而，是否进行内生性检验取决于以下几个因素：
1. 研究问题和数据特点：如果研究问题是因果推断，并且数据中存在明显的内生性问题，那么内生性检验是必须的。如果研究问题侧重于描述性分析，或者数据本身就不太可能存在内生性问题，那么内生性检验可能不是必要的。
2. 研究方法的适用性：不同的研究方法对内生性问题的处理能力不同。例如，工具变量法、双重差分法等是处理内生性问题常用的方法，但它们的使用前提和适用范围有限。
3. 研究者的经验和知识：研究者对内生性问题的理解和处理能力也会影响是否进行内生性检验的决策。
1. 内生性检验的方法：除了上述提到的工具变量法和双重差分法，还有固定效应模型、随机效应模型、面板数据分析等方法可以用来处理内生性问题。
2. 内生性问题的类型：内生性问题可以分为选择性内生性和 simultaneity 内生性。选择性内生性是指样本选择问题，而 simultaneity 内生性是指解释变量和被解释变量同时决定的问题。
3. 内生性检验的工具变量选择：在选择工具变量时，需要确保工具变量与内生解释变量相关，但与误差项不相关，且满足其他一些统计性质。
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