本文为面板数据的空间相关性的结构转变提供了一种检验方法。将Hawkins(1987)和Andrews(1993)对时间序列数据进行结构转变检验的方法扩展到空间面板数据。当面板数据中的不同个体之间存在相关性时，原有的sup-Wald统计量在原假设下的渐进分布不再是受限制的贝塞尔过程。虽然暂时不能从理论上得到统计量的极限分布，但是通过数值模拟的方法可以得到给定权重矩阵下sup-Wald统计量的模拟分布，从而可以利用模拟分布的临界值代替真实分布的临界值来检验空间相关性的结构转变。使用上述方法对2007年-2010年间北京18个区县的分区月度平均成交价格间的相关性的结构转变进行了检验:对于二进制连接的权重矩阵，各区县房价间的相关性在给定样本区间中存在显著的全局性结构转变;对于不同收缩系数的Cliff-Ord的权重矩阵，发现全局性结构转变的检验结果仍是显著的;但是当引入加权平均的Cliff-Ord权重矩阵以讨论局部性结构转变时，发现全局性结构转变不再显著，而代表权重矩阵变动程度的参数α又显著不为零。这说明样本中确实存在空间相关性的结构转变，但是这种转变表现在权重矩阵随时间的变化上，而不是空间相关系数p的变化上。