缓解内生性问题主要涉及到模型的构建和识别上，通常不通过直接调整样本量或简单地增加项的方式来解决。正确的解决内生性问题的方法之一是寻找合适的工具变量（Instrumental Variables, IV），或者使用特定的建模技术来控制潜在的内生性。

因此，从选项 A、B、C、D 中，没有直接可以缓解内生性问题的选项。下面是对常见方法的分析：

1. **增大样本量 (A) 和减小样本量 (B)**：
- 增大样本量可以提高估计的精度，但并不能解决内生性问题，因为内生性问题是关于变量间的因果关系，而不是样本大小。
- 减小样本量通常不会带来优势，且可能会降低估计的可靠性。

2. **增加高次项 (C) 和增加交互项 (D)**：
- 增加高次项和交互项可以增加模型的拟合能力，但并不能消除内生性问题。内生性问题涉及因果关系的偏误，只通过简单的项的变化可能无法解决。

### 常见的缓解内生性问题的方法：
- **工具变量法（IV）**： 选择一个与内生变量相关但与误差项无关的变量作为工具变量。
- **面板数据模型**： 利用固定效应或随机效应模型消除一些潜在的内生性。
- **双重差分法（DID）**： 在自然实验或准实验环境中使用。

因此，要真正解决内生性问题，需要从理论和模型构建上进行深入分析，找出合理的方法和技术来进行调整和修正。