在时间序列分析中，如果单位根检验通过，说明序列是平稳的或一阶差分后平稳，这是进行回归的基础。然而，协整检验是用来判断多个非平稳序列是否存在长期稳定关系的。如果你的协整检验不通过，这意味着这些变量之间可能不存在协整关系，即它们在长期中没有稳定的均衡关系。
在这种情况下，直接做回归可能不是最佳选择，因为这样得到的模型可能无法捕捉到数据的动态关联性，导致解释变量不显著。如果确实想要进行回归分析，你可以考虑以下几点：
1. 检查数据：确保数据质量和处理无误，可能存在异常值或缺失值。
2. 尝试其他协整检验：不同的协整检验方法（如Johansen检验、Engle-Granger两步法等）可能会得到不同的结果。
3. 考虑使用VAR（向量自回归）模型：即使没有协整关系，变量间可能存在短期动态交互影响，VAR模型可以捕捉这种关系。
4. 添加其他可能的解释变量或者变换现有变量，寻找潜在的协整关系。
如果回归的结果不理想，建议重新审视你的研究问题和数据选择，确保模型设定符合经济理论或实际情况。
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