不顯著通常意味著統計檢驗的結果表明兩個變數之間沒有顯著的因果關係。具體來說，當我們在進行假設檢驗時，如果得出的p值大於我們預設的顯著性水平（如0.05），那麼我們就認為結果不顯著。這可能意味著我們的樣本數據不足以支持我們拒絕原假設，即兩個變數之間沒有因果關係。
不顯著的含義：
表明估計的係數沒有達到統計上的顯著性水平，即沒有足夠的證據表明變數之間存在顯著的因果關係。
可能意味著數據處理存在問題或者存在缺失變數，導致模型不能準確反映變數之間的真實關係。
不顯著的後果：
在經濟學研究中，不顯著性可能導致研究者懷疑模型的有效性，需要重新考慮模型設定或數據收集。
不顯著的結論：
儘管不顯著可能不提供直接的因果證據，但它至少告訴我們，在當前的樣本和模型設定下，兩個變數之間沒有顯著的因果關係。這是一個有用的結論，因為它幫助我們縮小了可能的因果關係範圍。
綜上所述，不顯著是一個重要的統計概念，它告訴我們，在當前的證據下，我們不能確定兩個變數之間存在顯著的因果關係。這可能要求我們重新評估模型或數據，以更準確地理解變數之間的關係。