在结果方程中，我们提出并实现了具有二元内生变量和非加性误差的相关随机系数模型可识别特征的估计量。它适用于，例如，当大学教育的平均回报在个体之间是异质的，并与学校选择相关时，它的估计。估计的特征是经济学家最感兴趣的，并与政策评价中的边际和平均处理效果直接相关。本文采用的方法的优点是它允许非平凡的选择模式。识别依赖于比经典工具变量分析中使用的典型函数形式和排除限制更弱的假设。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未观察到的能力联系起来。我们的研究结果加深了对与教育政策设计相关的个体异质性的理解。