超效率DEA（Data Envelopment Analysis）模型确实可能产生超过1的效率值。这是因为超效率DEA允许决策单元在自身对比时获得更高的效率评分，从而区分表现同样优秀的单位之间的细微差别。然而，这与Tobit回归分析并不直接冲突。

Tobit回归，也称为限界模型（censored regression model），通常用于处理有下限或上限的数据集，在这种情况下数据的值被截断在某一阈值上。如果使用DEA效率评分作为因变量，并且这些评分中有一部分等于1（完全有效）而没有自然的上限高于1，那么Tobit模型可能是一个合适的选择来分析这些数据。

然而，将超效率DEA得到的大于1的效率值直接用于Tobit回归可能会引起一些问题。因为Tobit模型假定因变量存在一个固定的上界，而对于超效率DEA结果来说，这个"上界"是变动的，并且可能大于1。这就意味着需要对数据进行适当的预处理或转换，比如通过某种方式将所有效率值重新缩放到0到1之间。

总之，虽然直接使用超效率DEA的结果作为Tobit回归的因变量可能会遇到理论上的挑战，但是通过对数据进行适当的变换和调整后，仍然可以考虑使用类似的方法来分析这些效率值。具体是否适用以及如何操作需要基于研究的具体目的、数据特点及统计假设来进行详细考量。

此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用