1. 請看一下這些數據是時間序列數據還是面板數據
這要看你的數據是選取的是1998-2010年單一某地碳排放量（Y）和GDP（X）的數據，還是多個地方的數據了。前者是時間序列數據後者是面板數據（時間序列數據是指同一解釋變數在不同時點上同一地點的觀測值，簡單來講就是僅僅是某地的Y和X的數據；而面板數據指的是同一解釋變數在不同時點上多個地點的觀測值，比如Y和X選的是多個省的數據）。應該能看懂吧。
對於第二個問題：協整性檢驗和平穩性檢驗選取的變數是一樣的。
協整分析需要首先檢驗各個序列的平穩性，即進行單位根檢驗。對多變數來說一般可以用ADF檢驗和PP檢驗。
其次，再進行各個變數之間的協整檢驗。協整檢驗的方法有EG兩步法和JJ檢驗法。EG兩步法一般是針對兩個變數之間的協整關系進行檢驗，對於3個或以上的變數一般採用JJ檢驗法。
再次，利用向量誤差修正模型(VECM)建立各個變數之間的短期均衡關系，將長期均衡關系作為誤差糾正項納人方程中，以反應短期波動偏離長期均衡的程度。接著，可以利用Wald檢驗對誤差修正模型各方程系數的顯著性進行聯合檢驗，從而判別各變數因果關系的方向。
2. 什麼是面板數據什麼是截面數據
面板數據，也叫「平行數據」，是指在時間序列上取多個截面，在這些截面上同時選取樣本觀測值所構成的樣本數據。或者說他是一個m*n的數據矩陣，記載的是n個時間節點上，m個對象的某一數據指標。
其有時間序列和截面兩個維度，當這類數據按兩個維度排列時，是排在一個平面上，與只有一個維度的數據排在一條線上有著明顯的不同，整個表格像是一個面板,所以把panel data譯作「面板數據」。但是,如果從其內在含義上講,把panel data譯為「時間序列—截面數據」 更能揭示這類數據的本質上的特點。也有譯作「平行數據」或「TS-CS數據。
截面數據是不同主體在同一時間點或同一時間段的數據，也稱靜態數據，是樣本數據中的常見類型之一。
截面數據是指在同一時間（時期或時點）截面上反映一個總體的一批（或全部）個體的同一特徵變數的觀測值，是樣本數據中的常見類型之一。例如，工業普查數據、人口普查數據、家庭收入調查數據。在數學，計量經濟學中應用廣泛。
經濟計量學專用名詞。橫截面數據是在同一時間，不同統計單位相同統計指標組成的數據列。與時序數據相比較，其區別在與組成數據列的各個數據的排列標准不同，時序數據是按時間順序排列的，橫截面數據是按照統計單位排列的。因此，橫截面數據不要求統計對象及其范圍相同，但要求統計的時間相同。也就是說必須是同一時間截面上的數據。與時間數據完全一樣，橫截面數據的統計口徑和計算方法（包括價值量的計算方法）也應當是可比的。
3. 計量經濟學中，什麼是面板數據
面板數據，即Panel Data，是截面數據與時間序列綜合起來的一種數據資源。
如：城市名：北京、上海、重慶、天津的GDP分別為10、11、9、8（單位億元）。這就是截面數據，在一個時間點處切開，看各個城市的不同就是截面數據。
如：2000、2001、2002、2003、2004各年的北京市GDP分別為8、9、10、11、12（單位億元）。這就是時間序列，選一個城市，看各個樣本時間點的不同就是時間序列。
如：2000、2001、2002、2003、2004各年中國所有直轄市的GDP分別為：
北京市分別為8、9、10、11、12；
上海市分別為9、10、11、12、13；
天津市分別為5、6、7、8、9；
重慶市分別為7、8、9、10、11（單位億元）。
這就是面板數據。
面板數據是按照英文的直譯，也有人將Panel data翻譯成綜列數據、平行數據等。由於國內沒有統一的說法，因此直接使用Panel data這種英文說法應該更准確一些。說面板數據也是比較通用的，但是面板數據並不能從名稱上反映出該種數據的實際意義，故很多研究者不願使用。
4. 啥是橫截面數據 啥是面板數據
面板數據是時間序列數據與截面數據的結合
凡是關於時間序列數據必須通過單位根檢驗數據平穩性
這是計量的前提 否則可能出現偽回歸 出現數據出錯
5. 什麼是面板數據
面板數據，即Panel Data，也叫「平行數據」，是指在時間序列上取多個截面，在這些截面上同時選取樣本觀測值所構成的樣本數據。或者說他是一個m*n的數據矩陣，記載的是n個時間節點上，m個對象的某一數據指標。
概念
其有時間序列和截面兩個維度，當這類數據按兩個維度排列時，是排在一個平面上，與只有一個維度的數據排在一條線上有著明顯的不同，整個表格像是一個面板,所以把panel data譯作「面板數據」。但是,如果從其內在含義上講,把panel data譯為「時間序列—截面數據」 更能揭示這類數據的本質上的特點。也有譯作「平行數據」或「TS-CS數據（Time Series - Cross Section）」。
實證分析
1.指標選取和數據來源
經濟增長：本文使用地區生產總值，以1999年為基期，根據各地區生產總值指數折算成實際 ，單位：億元。
能源消費：考慮到近年來我國能源消費總量中，煤炭和石油供需存在著明顯低估，而電力消費數據相當准確。因此使用電力消費更能准確反映能源消費與經濟增長之間的內在聯系（林伯強，2003）。所以本文使用各地區電力消費量 作為能源消費量，單位：億千瓦小時。
環境污染：污染物以氣休、液體、固體形態存在，本文選取工業廢水排放量作為環境污染的量化指標，單位：萬噸。
本文採用1999-2006年全國30個省（直轄市，自治區）的地區生產總值 、電力消費量 和工業廢水排放量 的數據構建面板數據集。30個省（直轄市，自治區）包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、山西、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、海南、廣西、重慶、四川、貴州、雲南、陝西、西藏、甘肅、青海、寧夏、新疆，由於西藏數據不全故不包括在內。數據來源於《中國統計年鑒2000-2007》。為了消除變數間可能存在的異方差，本文先對地區生產總值 、地區電力消費量和工業廢水排放量進行自然對數變換。
6. 什麼叫面板數據分析
面板數據，即Panel Data，也叫「平行數據」，是指在時間序列上取多個截面，在這些截面上同時選取樣本觀測值所構成的樣本數據。或者說他是一個m*n的數據矩陣，記載的是n個時間節點上，m個對象的某一數據指標。
其有時間序列和截面兩個維度，當這類數據按兩個維度排列時，是排在一個平面上，與只有一個維度的數據排在一條線上有著明顯的不同，整個表格像是一個面板,所以把panel data譯作「面板數據」。但是,如果從其內在含義上講,把panel data譯為「時間序列—截面數據」 更能揭示這類數據的本質上的特點。也有譯作「平行數據」或「TS-CS數據（Time Series - Cross Section）」。
1如
城市名：北京、上海、重慶、天津的GDP分別為10、11、9、8（單位億元）。這就是截面數據，在一個時間點處切開，看各個城市的不同就是截面數據。
如：2000、2001、2002、2003、2004各年的北京市GDP分別為8、9、10、11、12（單位億元）。這就是時間序列，選一個城市，看各個樣本時間點的不同就是時間序列。
2如
2000、2001、2002、2003、2004各年中國所有直轄市的GDP分別為：
北京市分別為8、9、10、11、12；
上海市分別為9、10、11、12、13；
天津市分別為5、6、7、8、9；
重慶市分別為7、8、9、10、11（單位億元）。
這就是面板數據。
面板數據是按照英文的直譯，也有人將Panel data翻譯成綜列數據、平行數據等。由於國內沒有統一的說法，因此直接使用Panel data這種英文說法應該更准確一些。說面板數據也是比較通用的，但是面板數據並不能從名稱上反映出該種數據的實際意義，故很多研究者不願使用。
面板數據分析方法是最近幾十年來發展起來的新的統計方法，面板數據可以克服時間序列分析受多重共線性的困擾,能夠提供更多的信息、更多的變化、更少共線性、更多的自由度和更高的估計效率，而面板數據的單位根檢驗和協整分析是當前最前沿的領域之一。
面板數據的單位根檢驗的方法主要有 Levin,Lin and CHU(2002)提出的LLC檢驗方法[5]。Im,Pesearn,Shin(2003)提出的IPS檢驗[6] , Maddala和Wu(1999)，Choi（2001）提出的ADF和PP檢驗[7]等。面板數據的協整檢驗的方法主要有Pedroni[8] (1999，2004)和Kao[9](1999)提出的檢驗方法，這兩種檢驗方法的原假設均為不存在協整關系，從面板數據中得到殘差統計量進行檢驗。Luciano(2003)中運用Monte Carlo模擬[10]對協整檢驗的幾種方法進行比較，說明在T較小（大）時，Kao檢驗比Pedroni檢驗更高（低）的功效。
1.指標選取和數據來源
經濟增長：本文使用地區生產總值 ，以1999年為基期，根據各地區生產總值指數折算成實際 ，單位：億元。
能源消費：考慮到近年來我國能源消費總量中，煤炭和石油供需存在著明顯低估，而電力消費數據相當准確。因此使用電力消費更能准確反映能源消費與經濟增長之間的內在聯系（林伯強，2003）。所以本文使用各地區電力消費量 作為能源消費量，單位：億千瓦小時。
環境污染：污染物以氣休、液體、固體形態存在，本文選取工業廢水排放量作為環境污染的量化指標，單位：萬噸。
本文採用1999-2006年全國30個省（直轄市，自治區）的地區生產總值 、電力消費量 和工業廢水排放量 的數據構建面板數據集。30個省（直轄市，自治區）包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、山西、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、海南、廣西、重慶、四川、貴州、雲南、陝西、西藏、甘肅、青海、寧夏、新疆，由於西藏數據不全故不包括在內。數據來源於《中國統計年鑒2000-2007》。為了消除變數間可能存在的異方差，本文先對地區生產總值 、地區電力消費量和工業廢水排放量進行自然對數變換。
7. 我現有的數據是不是面板數據，明白人進來看一下
CODE TIME ROA ROE INCOME
A 2009
A 2010
A 2011
A 2012
A 2013
B 2009
B 2010
B 2011
B 2012
B 2013
你的數據整理出來應該就是這個樣子的吧！ 這就是面板數據！
不過要注意一點，就是你的這些個指標，是否都有數據！如果全都有，不是N/A，那麼就是平衡面板！如果有缺失值，就是非平衡面板！ 平衡和非平衡，在做方差分析的時候有些差別！尤其是用EVIEWS做分析的時候，選擇方法有點差別！
至於因變數，肯定要和自變數一樣才能配套不！不然怎麼配套做分析啊！所以，因變數也得和自變數一個類型嘛！
希望此回答有用！
8. spss 面板數據
我不知道SPSS是否可以分析面板數據，
但Eiews軟體更專業。
固定效應模型和隨機效應模型是面板數據分析的兩種類型，取決於你模型的設定，具體可以參考易丹輝《數據分析與Eviews應用》。
具體的可以點我用戶名上海神州培訓中心
9. 這些數據是否是面板數據
不屬於，這個是多指標時間序列。面板數據是時間序列在空間上的擴展或者是截面數據在時間上的擴展。
如果是全國32個省（市）2002-2008年的旅遊收入、旅店飯店數，旅行社數，從業人員。這樣是面板數據。有32個截面有2002-2008年時間維度。這才是面板數據。
而你說的不是面板數據。只有廣東省一個截面。怎麼能是呢？
你要是想研究廣東省，可以考慮把廣東省21個地級市做為截面，時間為2002-2008這也可以是面板數據。21個地級市是21個截面。但是中國地級市的數據找到是需要花費些功夫的。
10. 許多論文用SPSS處理數據，類似股權結構對上市公司績效的影響。這些數據不是面板數據嗎
是面板數據，做面板數據分析的回歸，大部分垃圾論文是用spss，專業論文不是的