面对您提出的问题，尽管直接将企业的创新与同一期的供应商创新进行因果关系分析存在困难，因为缺乏一个自然的时间滞后来分离内生性问题，但可以通过一些策略和方法来克服这一难题。以下是一些可能的研究设计思路：

1. **工具变量法（Instrumental Variables, IV）**：寻找一个与企业创新相关，但直接对供应商的当前期创新没有直接影响的因素作为工具变量。例如，可以考虑使用该企业在过去某一时期的专利申请量、研发投入占总收入的比例等作为潜在的工具变量。

2. **面板数据模型和固定效应（Panel Data Models with Fixed Effects）**：如果您拥有多个企业及其供应商在不同时间点的数据，可以通过构建面板数据模型来控制企业和供应商的不可观测异质性。使用个体固定效应或双向固定效应模型可以进一步减少遗漏变量偏差的影响。

3. **倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）**：如果您的样本中包含创新与未创新企业以及它们的供应商，可以通过PSM方法来创建一个更平衡的数据集，从而比较这两组企业在相似条件下对供应商创新的影响。这种方法有助于减少选择性偏差。

4. **双重差分法（Difference-in-Differences, DID）**：如果能够识别出企业创新活动开始的时间点，并且有前后时间的面板数据，可以使用DID方法来评估在实施创新策略前后的供应商创新能力变化情况。

5. **断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）**：如果有某个清晰的阈值或政策变动，使得部分企业的创新行为发生突变，而其他企业则未受影响，那么可以通过RDD分析这个“断裂”点对供应商创新的影响。

在具体实施上述任何一种方法之前，需要确保所选方法适用于您的数据类型和研究背景，并且能够合理地解决内生性问题。此外，进行充分的文献回顾，以了解该领域先前的研究如何处理类似的问题也是十分重要的。

请注意，每种方法都有其局限性和假设条件，因此在应用时应谨慎考虑并适当解释结果。

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把数据拆分开，构造一个滞后一期的企业创新 再和原来的组合在一起