为了避免伪回归现象,对非平稳数据建模前需要先进行协整检验,以确定变量之间是否存在长期稳定的均衡关系。其实,协整分析技术是二十世纪八十年代以来计量经济学方法论的一个重大突破,并在实证中得到广泛的应用。另一方面,由于面板数据从时间和截面两个维度来反映数据变化的规律,提供了更多的信息,因而面板数据也逐渐成为现代计量经济学研究的热点之一。所以,研究非平稳面板数据的协整理论得到学者们的高度关注。很明显,如果进行单序列分析很可能产生错误的结论,因此需要提出新的统计量和检验方法。事实上,面板协整理论从二十世纪九十年代开始得到快速发展。早期的面板协整检验都是基于结构稳定和截面独立的假设下进行的,然而,理论上,协整概念并不能排除长期关系中的协整向量和确定性成分随着研究时期而改变的可能性,即协整向量和确定性成分可能不稳定,而且实际中,随着时间序列的增长,外界冲击、干扰以及经济体制的改变都会使得数据结构不稳定,同时,在资金流动如此频繁的当代经济体下,各地区间的经济都是相关联的,因而截面间都是相关的。所以,基于两个假定的传统面板协整检验是失效的,在研究面板协整检验时考虑结构突变和截面相关无论在理论上还是在实际中都很有价值,这也是本文研究的重点。本文在较为全面梳理面板协整检验方法的基础上,对截面相关下的变结构面板协整检验进行深入研究。Westerlund和Edgerton(2008)提出了两个统计量以检验在无协整关系的原假设下的面板协整关系。该检验考虑了异质序列相关误差、个体时间趋势、截面相关以及各截面在截距和协整斜率上存在多个未知时点的突变。本文引入了该检验,并对其进行其拓展,使之能够应用于没有时间趋势的面板协整方程中,同时给出了其在原假设下的极限正态分布。为了选择最适合的面板模型,本文还拓展了SIC准则。通过蒙特卡洛模拟,得到如下结论：(1)总体而言,两个统计量都具有较小的水平扭曲和较高的检验势,不过,由于基于t比率的统计量Zt(N)在具有与基于系数的统计量Zp(N)较为接近的检验势的同时,具有更好的检验水平性质,因而Zt(N)优于Zp(N);(2)将模型拓展到不含有趋势项的情形是必要的,这不但是因为两者的极限分布不同,而且误设后统计量检验水平和检验势都会受到影响,同时,忽视结构突变会导致统计量的检验势严重失真：(3)本文提出的SIC*准则能很好地选择正确模型；(4)对于不同比例的N/T样本(其中N为截面个数,T为时间个数),统计量仍然有很好的有限样本性质,而且统计量的收敛速度很快。最后,在实证分析中,本文使用了基于动态最小二乘(DOLS)估计量的新统计量来检验20个国家1960～2008年的CO2排放和经济增长之间的关系,结果显示,在考虑了突变和截面相关的情况下,两者确实存在长期均衡关系,而且两者的协整方程中不含有趋势项。