在存在异方差的情况下，传统的OLS（普通最小二乘法）估计的标准误可能不再准确。怀特稳健标准误是一种用来修正这种问题的方法，它通过考虑观测值间的异方差性来调整标准误的计算方式。

然而，在使用了怀特稳健标准误之后得到的估计量并不再满足BLUE（Best Linear Unbiased Estimator，最佳线性无偏估计）的所有条件。BLUE是由高斯-马尔科夫定理定义的，要求误差项具有相同的方差（即不存在异方差），这是其效率部分的前提。

当使用怀特稳健标准误时，虽然我们可以得到一个无偏的估计量，并且这些估计量的标准误更准确地反映了实际的变异情况，但是这个方法并不改变模型系数估计本身。也就是说，即使在调整了标准误之后，OLS估计量仍然是线性和无偏的，但它们不再是最小方差（即不再是有效的）除非原本就没有异方差。

总的来说，使用怀特稳健标准误后得到的估计量仍然保持了线性与无偏性，但在存在异方差的情况下失去了最小方差性质。因此，这些估计量不能被称为BLUE，而应视为RSE（Robust Standard Errors）。

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