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自上世纪70年代以来,单位根检验成为当代计量经济学研究热点之一,其应用遍及经济学研究的各个领域,对当代计量经济学的发展具有重要的意义。单位根检验的研究大体经历了从时间序列单位根检验到截面独立的(第一代)面板数据单位根检验再到截面相依(第二代)面板单位根检验的发展历程。在众多的第二代面板单位根检验研究中,Bootstrap方法成为为一种解决截面相依问题的有效方法。对于截面相依结构允许复杂的面板数据,Block Bootstrap面板单位根检验方法是一个不错的选择,正引起理论研究和应用研究者的关注和重视。注意到之前提出的Bootstrap法和Block Bootstrap法等面板单位根检验均要求误差项沿时间指标是独立的,这一条件在实际应用时未必能得到满足,比如具有重尾性的经济、金融数据就难于满足这一条件。当面板数据既具有截面相依性,又具有GARCH效应等重尾性时,如何进行单位根检验文献中还未见相关理论研究。已有研究表明：当误差项存在条件异方差时,Wild Bootstrap法时间序列单位根检验方法相比基于独立同分布假设下的其它Bootstrap时间序列单位根检验方法有更好的有限样本性质。为此,本文将Wild Bootstrap法的应用从时间序列的单位根检验扩展到面板数据的单位根检验中来,构建Vild Bootstrap面板单位根检验基本理论体系,用以解决既具有截面相依性,又具有GARCH效应等重尾的面板单位根检验问题,并通过Monte Carlo模拟比较了Wild Bootstrap和Block Bootstrap两种面板单位根检验方法在多种情形下的检验水平和检验功效。Monte Carlo模拟结果表明,当重尾性存在时,Wild Bootstrap检验相对Block Bootstrap检验有更小的水平扭曲和更高的功效；并且在N较大或者T和N均很大时,也表现出良好的有限样本性质,而Block Bootstrap方法则存在较严重的水平扭曲和较低的功效。应用方面,利用文献中常见的几个检验以及本文提出的Wild Bootstrap检验对中国股市弱有效性进行实证检验,结果表明LLC检验和IPS检验均拒绝存在单位根的原假设,Wild Bootstrap检验和Block Bootstrap检验结果则接受了存在单位根的原假设。而这两者之间,基于Wild Bootstrap检验得到接受原假设结论的“强度”要高于基于Block Bootstrap检验得到的结论。据此,可认为中国股票市场已经达到弱式有效。