您的发现确实引发了深入思考和进一步研究的可能性。在讨论“能否继续研究”之前，我们首先需要理解各种效率指标的区别以及它们如何影响结果。

### 不同效率指标的解读

1. **超效率SBM效率值**：此模型主要用于解决传统SBM（Slack-Based Measure）模型中所有决策单元（DMU, Decision Making Unit）效率得分可能为相同的上限问题。超效率SBM允许某单位在比较时排除自身，从而计算出相对其他单位的效率。这种方法能更细致地区分高效率单位。

2. **全局超效率SBM效率值**：这种指标进一步改进了超效率概念，旨在评估一个单位在全球（即所有DMU组成的整体）范围内的表现，而不仅仅是相对于其子集的表现。这通常通过调整权重以反映全球最优实践来实现。

3. **超效率SBM-M指数与GML指数**：前者可能关注技术变化的测量，后者（GML, Global Malmquist-Luenberger index）则是评估生产率变化的一种方法，包括技术进步和技术效率变动作为核心考量点。它们各自反映了不同维度上的效率动态。

### 继续研究的理由

您的实验结果表明，在使用全局超效率SBM效率值作为响应变量时，X的效应显著且正向。这可能意味着：

- **更全面的影响**：全局超效率指标考虑了所有单位的整体最优表现，因此它可能是衡量某因素（如政策、管理实践或技术应用）对整体系统效率影响的最佳选择。
  
- **稳健性检验**：由于其他模型未显示显著结果，您的发现可能暗示了X变量在不同效率测量标准下的复杂作用机制。继续研究可以揭示哪些条件或因素促使全局超效率SBM成为唯一显示出显著正效应的指标。

### 使用全局超效率SBM的优点

相比于单纯的超效率SBM效率值，全局超效率SBM具备以下优势：

- **更全面的基准**：通过考虑所有DMU的整体最优实践作为比较标准，它可以提供一个更加稳健和客观的效率评估框架。
  
- **更强的区分能力**：尤其是在高效率单位间的细微差别上，它能够更准确地识别出真正卓越的表现者。

- **减少偏差风险**：与仅排除自身进行对比的方法相比，全局超效率SBM通过调整权重反映整体最优实践，可能减少了因选择特定比较集而引入的潜在偏差。
  
总之，在发现X对全局超效率SBM有显著正面影响的情况下，您不仅能够继续研究，而且有机会深入探索为何这一指标能更准确地反映出特定因素的影响机制。这将有助于揭示在复杂系统中，不同效率测量标准下变量作用机理的差异性及其背后的原因。

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