1. 请看一下这些数据是时间序列数据还是面板数据
这要看你的数据是选取的是1998-2010年单一某地碳排放量（Y）和GDP（X）的数据，还是多个地方的数据了。前者是时间序列数据后者是面板数据（时间序列数据是指同一解释变量在不同时点上同一地点的观测值，简单来讲就是仅仅是某地的Y和X的数据；而面板数据指的是同一解释变量在不同时点上多个地点的观测值，比如Y和X选的是多个省的数据）。应该能看懂吧。
对于第二个问题：协整性检验和平稳性检验选取的变量是一样的。
协整分析需要首先检验各个序列的平稳性，即进行单位根检验。对多变量来说一般可以用ADF检验和PP检验。
其次，再进行各个变量之间的协整检验。协整检验的方法有EG两步法和JJ检验法。EG两步法一般是针对两个变量之间的协整关系进行检验，对于3个或以上的变量一般采用JJ检验法。
再次，利用向量误差修正模型(VECM)建立各个变量之间的短期均衡关系，将长期均衡关系作为误差纠正项纳人方程中，以反应短期波动偏离长期均衡的程度。接着，可以利用Wald检验对误差修正模型各方程系数的显著性进行联合检验，从而判别各变量因果关系的方向。
2. 什么是面板数据什么是截面数据
面板数据，也叫“平行数据”，是指在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。或者说他是一个m*n的数据矩阵，记载的是n个时间节点上，m个对象的某一数据指标。
其有时间序列和截面两个维度，当这类数据按两个维度排列时，是排在一个平面上，与只有一个维度的数据排在一条线上有着明显的不同，整个表格像是一个面板,所以把panel data译作“面板数据”。但是,如果从其内在含义上讲,把panel data译为“时间序列—截面数据” 更能揭示这类数据的本质上的特点。也有译作“平行数据”或“TS-CS数据。
截面数据是不同主体在同一时间点或同一时间段的数据，也称静态数据，是样本数据中的常见类型之一。
截面数据是指在同一时间（时期或时点）截面上反映一个总体的一批（或全部）个体的同一特征变量的观测值，是样本数据中的常见类型之一。例如，工业普查数据、人口普查数据、家庭收入调查数据。在数学，计量经济学中应用广泛。
经济计量学专用名词。横截面数据是在同一时间，不同统计单位相同统计指标组成的数据列。与时序数据相比较，其区别在与组成数据列的各个数据的排列标准不同，时序数据是按时间顺序排列的，横截面数据是按照统计单位排列的。因此，横截面数据不要求统计对象及其范围相同，但要求统计的时间相同。也就是说必须是同一时间截面上的数据。与时间数据完全一样，横截面数据的统计口径和计算方法（包括价值量的计算方法）也应当是可比的。
3. 计量经济学中，什么是面板数据
面板数据，即Panel Data，是截面数据与时间序列综合起来的一种数据资源。
如：城市名：北京、上海、重庆、天津的GDP分别为10、11、9、8（单位亿元）。这就是截面数据，在一个时间点处切开，看各个城市的不同就是截面数据。
如：2000、2001、2002、2003、2004各年的北京市GDP分别为8、9、10、11、12（单位亿元）。这就是时间序列，选一个城市，看各个样本时间点的不同就是时间序列。
如：2000、2001、2002、2003、2004各年中国所有直辖市的GDP分别为：
北京市分别为8、9、10、11、12；
上海市分别为9、10、11、12、13；
天津市分别为5、6、7、8、9；
重庆市分别为7、8、9、10、11（单位亿元）。
这就是面板数据。
面板数据是按照英文的直译，也有人将Panel data翻译成综列数据、平行数据等。由于国内没有统一的说法，因此直接使用Panel data这种英文说法应该更准确一些。说面板数据也是比较通用的，但是面板数据并不能从名称上反映出该种数据的实际意义，故很多研究者不愿使用。
4. 啥是横截面数据 啥是面板数据
面板数据是时间序列数据与截面数据的结合
凡是关于时间序列数据必须通过单位根检验数据平稳性
这是计量的前提 否则可能出现伪回归 出现数据出错
5. 什么是面板数据
面板数据，即Panel Data，也叫“平行数据”，是指在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。或者说他是一个m*n的数据矩阵，记载的是n个时间节点上，m个对象的某一数据指标。
概念
其有时间序列和截面两个维度，当这类数据按两个维度排列时，是排在一个平面上，与只有一个维度的数据排在一条线上有着明显的不同，整个表格像是一个面板,所以把panel data译作“面板数据”。但是,如果从其内在含义上讲,把panel data译为“时间序列—截面数据” 更能揭示这类数据的本质上的特点。也有译作“平行数据”或“TS-CS数据（Time Series - Cross Section）”。
实证分析
1.指标选取和数据来源
经济增长：本文使用地区生产总值，以1999年为基期，根据各地区生产总值指数折算成实际 ，单位：亿元。
能源消费：考虑到近年来我国能源消费总量中，煤炭和石油供需存在着明显低估，而电力消费数据相当准确。因此使用电力消费更能准确反映能源消费与经济增长之间的内在联系（林伯强，2003）。所以本文使用各地区电力消费量 作为能源消费量，单位：亿千瓦小时。
环境污染：污染物以气休、液体、固体形态存在，本文选取工业废水排放量作为环境污染的量化指标，单位：万吨。
本文采用1999-2006年全国30个省（直辖市，自治区）的地区生产总值 、电力消费量 和工业废水排放量 的数据构建面板数据集。30个省（直辖市，自治区）包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、海南、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、西藏、甘肃、青海、宁夏、新疆，由于西藏数据不全故不包括在内。数据来源于《中国统计年鉴2000-2007》。为了消除变量间可能存在的异方差，本文先对地区生产总值 、地区电力消费量和工业废水排放量进行自然对数变换。
6. 什么叫面板数据分析
面板数据，即Panel Data，也叫“平行数据”，是指在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。或者说他是一个m*n的数据矩阵，记载的是n个时间节点上，m个对象的某一数据指标。
其有时间序列和截面两个维度，当这类数据按两个维度排列时，是排在一个平面上，与只有一个维度的数据排在一条线上有着明显的不同，整个表格像是一个面板,所以把panel data译作“面板数据”。但是,如果从其内在含义上讲,把panel data译为“时间序列—截面数据” 更能揭示这类数据的本质上的特点。也有译作“平行数据”或“TS-CS数据（Time Series - Cross Section）”。
1如
城市名：北京、上海、重庆、天津的GDP分别为10、11、9、8（单位亿元）。这就是截面数据，在一个时间点处切开，看各个城市的不同就是截面数据。
如：2000、2001、2002、2003、2004各年的北京市GDP分别为8、9、10、11、12（单位亿元）。这就是时间序列，选一个城市，看各个样本时间点的不同就是时间序列。
2如
2000、2001、2002、2003、2004各年中国所有直辖市的GDP分别为：
北京市分别为8、9、10、11、12；
上海市分别为9、10、11、12、13；
天津市分别为5、6、7、8、9；
重庆市分别为7、8、9、10、11（单位亿元）。
这就是面板数据。
面板数据是按照英文的直译，也有人将Panel data翻译成综列数据、平行数据等。由于国内没有统一的说法，因此直接使用Panel data这种英文说法应该更准确一些。说面板数据也是比较通用的，但是面板数据并不能从名称上反映出该种数据的实际意义，故很多研究者不愿使用。
面板数据分析方法是最近几十年来发展起来的新的统计方法，面板数据可以克服时间序列分析受多重共线性的困扰,能够提供更多的信息、更多的变化、更少共线性、更多的自由度和更高的估计效率，而面板数据的单位根检验和协整分析是当前最前沿的领域之一。
面板数据的单位根检验的方法主要有 Levin,Lin and CHU(2002)提出的LLC检验方法[5]。Im,Pesearn,Shin(2003)提出的IPS检验[6] , Maddala和Wu(1999)，Choi（2001）提出的ADF和PP检验[7]等。面板数据的协整检验的方法主要有Pedroni[8] (1999，2004)和Kao[9](1999)提出的检验方法，这两种检验方法的原假设均为不存在协整关系，从面板数据中得到残差统计量进行检验。Luciano(2003)中运用Monte Carlo模拟[10]对协整检验的几种方法进行比较，说明在T较小（大）时，Kao检验比Pedroni检验更高（低）的功效。
1.指标选取和数据来源
经济增长：本文使用地区生产总值 ，以1999年为基期，根据各地区生产总值指数折算成实际 ，单位：亿元。
能源消费：考虑到近年来我国能源消费总量中，煤炭和石油供需存在着明显低估，而电力消费数据相当准确。因此使用电力消费更能准确反映能源消费与经济增长之间的内在联系（林伯强，2003）。所以本文使用各地区电力消费量 作为能源消费量，单位：亿千瓦小时。
环境污染：污染物以气休、液体、固体形态存在，本文选取工业废水排放量作为环境污染的量化指标，单位：万吨。
本文采用1999-2006年全国30个省（直辖市，自治区）的地区生产总值 、电力消费量 和工业废水排放量 的数据构建面板数据集。30个省（直辖市，自治区）包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、海南、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、西藏、甘肃、青海、宁夏、新疆，由于西藏数据不全故不包括在内。数据来源于《中国统计年鉴2000-2007》。为了消除变量间可能存在的异方差，本文先对地区生产总值 、地区电力消费量和工业废水排放量进行自然对数变换。
7. 我现有的数据是不是面板数据，明白人进来看一下
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
你的数据整理出来应该就是这个样子的吧！ 这就是面板数据！
不过要注意一点，就是你的这些个指标，是否都有数据！如果全都有，不是N/A，那么就是平衡面板！如果有缺失值，就是非平衡面板！ 平衡和非平衡，在做方差分析的时候有些差别！尤其是用EVIEWS做分析的时候，选择方法有点差别！
至于因变量，肯定要和自变量一样才能配套不！不然怎么配套做分析啊！所以，因变量也得和自变量一个类型嘛！
希望此回答有用！
8. spss 面板数据
我不知道SPSS是否可以分析面板数据，
但Eiews软件更专业。
固定效应模型和随机效应模型是面板数据分析的两种类型，取决于你模型的设定，具体可以参考易丹辉《数据分析与Eviews应用》。
具体的可以点我用户名上海神州培训中心
9. 这些数据是否是面板数据
不属于，这个是多指标时间序列。面板数据是时间序列在空间上的扩展或者是截面数据在时间上的扩展。
如果是全国32个省（市）2002-2008年的旅游收入、旅店饭店数，旅行社数，从业人员。这样是面板数据。有32个截面有2002-2008年时间维度。这才是面板数据。
而你说的不是面板数据。只有广东省一个截面。怎么能是呢？
你要是想研究广东省，可以考虑把广东省21个地级市做为截面，时间为2002-2008这也可以是面板数据。21个地级市是21个截面。但是中国地级市的数据找到是需要花费些功夫的。
10. 许多论文用SPSS处理数据，类似股权结构对上市公司绩效的影响。这些数据不是面板数据吗
是面板数据，做面板数据分析的回归，大部分垃圾论文是用spss，专业论文不是的