在实证研究中，我们通常将感兴趣的主要变量设定为解释变量或因变量（dependent variable），而其他可能影响结果的变量则设为控制变量（control variables）。控制变量的作用是帮助我们更准确地估计解释变量对被解释变量的影响，通过控制这些变量来消除它们的干扰。
关于您提到的情况，如果某个指标是使用熵值法计算得出，并且这个指标本身并不是研究的主要关注点（即不是主要的解释变量或因变量），而是可能影响到其他变量关系的因素时，那么理论上是可以将它作为控制变量使用的。例如，在分析企业绩效与研发投入的关系时，如果企业的规模（用熵值法计算的一个指标）也会影响其研发能力或绩效表现，那么在模型中加入这个“企业规模”的熵值指标作为控制变量是有意义的。
然而，需要指出的是：
1. 熵值法是一种数据标准化和权重确定的方法，常用于多指标评价体系。使用这种方法得出的指标本身已经综合了多个原始指标的信息，并赋予了相应的权重。
2. 在将这样的指标用作控制变量时，应确保它与研究的主要解释变量和被解释变量在概念上是独立且相关的（即它确实能影响或被因变量所影响）。
最后，在构建模型时引入任何控制变量都需要基于理论基础和实证文献支持。盲目添加控制变量可能会导致模型过拟合或引入其他类型的偏误，因此应当谨慎选择并合理解释这些控制变量的使用。
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