主模型：因变量为t时的公司股票变量A，自变量为t-1时的公司决策B（连续变量），控制变量包括t-1时的A、其他控制变量、年份及行业固定效应。回归结果显示，B的系数显著为负。
为了验证是否存在反向因果关系，又将t时的B作为因变量，t-1时的A作为自变量、控制变量包括t-1时的B、其他控制变量、年份及行业固定效应。回归结果显示，A的系数不显著。从而证明了是B影响A，而不是A影响B。

但是审稿人表示这样处理不能完全解决内生性问题，依然可能存在共同影响A和B的因素。要求使用其他处理内生性的方法。请问有哪些方法适用于这种情况？

如果采用工具变量法，我能想到的工具变量就是B的行业平均值。这样的话，是不是就不能在控制变量中加入行业固定效应了？

至于审稿人建议的什么多重差分法、断点回归法，难道它们比OLS回归更能有效解决内生性吗？？