在断点回归中，如果我们认为在断点附近一个小带宽范围内配置变量在两侧没有区别，那么即使存在某些可见的遗漏变量，它们也应该对结果产生相似的影响，因为它们不会在断点附近导致配置变量发生突然变化。

然而，对于不可见的遗漏变量，即使在小带宽范围内，我们也无法确定它们是否对结果产生了不同的影响。不可见的遗漏变量可能对结果产生严重影响，尤其是在断点附近。控制不可见的遗漏变量是一项具有挑战性的任务，因为我们无法直接观察或测量它们。

在处理不可见遗漏变量时，以下几种方法可能会有所帮助：

敏感性分析（Sensitivity Analysis）：进行敏感性分析可以评估不可见遗漏变量对结果的影响程度。通过在模型中引入一些假设，比如假设遗漏变量的效应大小，然后观察结果的变化情况，来评估这些不确定因素对结果的影响。
利用相关变量（Proxy Variables）：如果存在与不可见遗漏变量相关的可观察变量，可以将这些可观察变量作为代理变量放入回归模型中，以尽量控制不可见遗漏变量的影响。
使用工具变量（Instrumental Variables）：如果存在一些变量可以作为工具变量，且这些工具变量与不可见遗漏变量无关，那么可以使用工具变量来估计回归模型，以减轻不可见遗漏变量带来的偏误。
采用纵向数据或面板数据：如果有可利用的纵向数据或面板数据，可以通过这些数据中的个体间的变化来控制一些不可见的时间不变因素。
灵活的模型拟合：可以尝试使用灵活的模型拟合方法，如非参数回归或半参数模型，以更好地适应潜在的非线性关系或未知的变量结构。
总的来说，处理不可见的遗漏变量是一项复杂的任务，需要综合考虑数据的特点、研究的背景和假设条件，并结合适当的方法进行控制和分析。

谢谢老师的回复！那我应该先进行基准断点回归，然后在敏感性分析中估计一下遗漏变量影响的大小，这样。