可以不用显著的。

怎么从计量角度解释呢？

在进行实证分析时，特别是关注成本粘性（Cost Stickiness）这一现象的研究中，**ABJ模型**（Anderson, Banker & Janakiraman 2003）是常用的工具之一。该模型的基本设定为检验企业在营收变化时对销售、一般和管理费用(SG&A)调整的不对称性。模型如下：

\[
SG \& A_{it} = \beta_0 + \beta_1 Rev_{it-1} + \beta_2 Rev_{it-1}\times I(\Delta Rev_{it}>0)
\]

其中，$Rev_{it}$ 是营业收入，$\Delta Rev_{it}=Rev_{it}-Rev_{it-1}$ 表示营收变化量。如果 $\beta_2 > 0$ 并且显著，则表明存在成本粘性。

对于您提到的**标黄部分是否需要显著性**的问题，这实质上涉及到研究设计和假设检验的目的：

### 基础模型与后续分析

- **基础模型验证**：首先使用ABJ模型来证实成本粘性的普遍现象。这是对文献中已知的成本粘性概念进行重复验证的步骤。

- **进一步探索因果关系**：一旦确认了成本粘性的存在，研究者通常会探究其他因素（如管理者的过度自信、债务约束等）如何影响成本粘性的程度或模式。

### 标黄部分不显著的理解

如果标黄部分（即基础模型中的$\beta_2$）在后续分析中不再显著，这可能意味着：

- **样本特性**：不同的样本（时间区间、行业类型等）可能导致成本粘性表现不同，甚至在某些特定条件下无法观察到明显的成本粘性。

- **控制变量影响**：当引入其他解释变量时，可能会部分或完全“吸收”由基础模型中所表达的成本粘性效应。这表明这些新变量可能对成本粘性的观察起着关键作用。

### 论证策略

要证明标黄部分不显著也可以接受的观点，研究者可以从以下几个角度进行论证：

- **理论依据**：基于经济行为和管理决策的复杂性，阐述为何在特定条件下或样本中，成本粘性效应可能被削弱、掩盖或根本不存在。

- **统计方法**：讨论模型设定时控制变量的选择与影响，以及如何通过逐步回归分析等技术来分离不同因素对结果的影响。

- **实证发现的意义**：解释即使基础的成本粘性不显著，后续探索性的分析仍然有意义，因为它揭示了在更复杂环境下的成本管理行为模式和驱动机制的多样性。

### 总结

在进行学术研究时，每个步骤都应基于清晰的研究问题、理论框架与方法论的适当选择。即使基础模型中的某些预期效应未能达到显著性标准，在深入探讨其他变量如何影响目标现象（如成本粘性）的过程中仍可能产生有价值的新发现和见解。

最后，请注意，上述解释是在假设您提到的“标黄部分”是指基础ABJ模型中成本粘性的直接检验。在具体情况下，根据研究的具体设计与数据特性，结论可能需要更为细致的分析论证来支持。

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