自20世纪60年代以来,计量经济学家开始关注面板数据,特别是近20年,随着计量经济学理论、统计方法及计量分析软件的发展,面板数据计量经济分析已经成为计量积极学研究最重要的分支之一。经过多年发展,目前面板数据模型已经在线性领域取得了一系列十分成熟的结果,但在时间长度较长,数据呈现出来非平稳时,如何建立模型,依然是现在前沿的热门领域。如果忽略这种非平稳过程,直接进行建模,则有可能导致最终结果估计的不一致,进而导致出现统计推断错误。非平稳领域中,有两种研究观点:一种是关注于随机项,例如单位根过程;另一种是关注于推翻原有模型设定的非线性模型,如本文研究的均值漂移模型。本文基于均值漂移面板数据模型进行多变点的估计。第一章通过文献综述,论述了国内外对于均值漂移的研究背景、研究现状,阐述了变点估计从时间序列到面板数据的方法演变,并在前人的研究上提出自己的选题动机和意义。第二章详细阐述了本文估计方法的具体过程,将多变点的估计问题分成了位置估计和个数估计两个问题,并针对这两个问题分别提出了最小二乘（LS）序贯估计和比值法。对于变点位置的估计,本文将Bai（2010）单变点均值漂移的估计过程推广到了多个变点的情,提出了最小二乘序贯估计,在变点个数r₀给定的情况下,可以得到变点位置的相合估计。在变点个数未定的情况下,发现最小二乘序贯估计会先把所有真实变点估计出来,再估计出来虚假变点,而真实变点和虚假变点导致的残差平方和下降量存在量纲上的差异。在这个发现的基础上,借鉴因子模型中确定因子个数的“拐点”思想,提出了比值法来估计变点个数,这是本文最为核心的内容。理论结果表明,变点个数的估计是相合的。第三章采用蒙特卡洛模拟实验,从N和T两个角度,对位置估计和个数估计两种方法进行了模拟。实验结果表明,本文方法能够在有限样本的情况下得到很好的估计性质。第四章是实证分析。从模型符合和现实意义两个角度出发,选取我国1949-2019年31个省份的出生率数据,进行实证分析。结果表明,我国的生育率存在5个时间变点,可以划分为6个阶段。结合现实情况,按照限制我国生育率背后的主要原因从自然因素、政策因素再到经济因素,将6个阶段归纳为3个时期,以体现建国以来人民生育情况的变动。