我们提出并实现了一个具有二进制内生变量和结果方程中非加性误差的相关随机系数模型的可识别特征估计器。例如，它适用于估计大学教育的平均回报，当它们在个体之间是异质的，并且与学校选择相关时。估计的特征是经济学家的中心兴趣，并与政策评估中的边际和平均治疗效果直接相关。本文采用的方法的优点是它允许非平凡的选择模式。识别依赖于弱于典型功能形式的假设和经典工具变量分析中使用的排除限制。在实证应用中，我们将工资水平、大学学位带来的工资收益和进入大学的选择与不可观察的能力联系起来。我们的研究结果加深了对个体异质性的理解，这与教育政策的设计有关。