有序probit模型是处理有序分类数据的常用方法，传统的参数估计方法依赖于严格的分布假设，可能导致模型误设和估计偏差。半参数估计方法通过放松对误差项分布的强假设，提高了模型的稳健性和灵活性。本文探讨有序probit模型的半参数估计方法，分析其在大样本性质下的统计特性，并通过蒙特卡洛模拟比较其与传统参数估计的优劣。实证结果表明，半参数估计在分布假设不满足时具有更好的表现，为实际应用提供了更可靠的分析工具。