基本介紹
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，與隻有一個維度的數據排在一條線上有着明顯的不同，整個表格像是一個面闆,所以把panel data譯作“面闆數據”。但是,如果從其内在含義上講,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）”。
舉例
城市名：北京、上海、重慶、天津的GDP分别為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分别為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。
2000、2001、2002、2003、2004各年中國所有直轄市的GDP分别為：
北京市分别為8、9、10、11、12；
上海市分别為9、10、11、12、13；
天津市分别為5、6、7、8、9；
重慶市分别為7、8、9、10、11（單位億元）。
這就是面闆數據。
面闆數據是按照英文的直譯，也有人将Panel data翻譯成綜列數據、平行數據等。由于國内沒有統一的說法，因此直接使用Panel data這種英文說法應該更準确一些。說面闆數據也是比較通用的，但是面闆數據并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。
研究方法
面闆數據分析方法是最近幾十年來發展起來的新的統計方法，面闆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，而面闆數據的單位根檢驗和協整分析是當前最前沿的領域之一。在本文的研究中，我們首先運用面闆數據的單位根檢驗與協整檢驗來考察能源消費、環境污染與經濟增長之間的長期關系，然後建立計量模型來量化它們之間的内在聯系。
面闆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。Im,Pesearn,Shin(2003)提出的IPS檢驗,Maddala和Wu(1999)，Choi（2001）提出的ADF和PP檢驗等。面闆數據的協整檢驗的方法主要有Pedroni(1999，2004)和Kao(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，從面闆數據中得到殘差統計量進行檢驗。Luciano(2003)中運用Monte Carlo模拟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。具體面闆數據單位根檢驗和協整檢驗的方法見參考文獻[5-10]。
實證分析
經濟增長：本文使用地區生産總值，以1999年為基期，根據各地區生産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着明顯低估，而電力消費數據相當準确。因此使用電力消費更能準确反映能源消費與經濟增長之間的内在聯系（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、固體形态存在，本文選取工業廢水排放量作為環境污染的量化指标，單位：萬噸。
本文采用1999-2006年全國30個省（直轄市，自治區）的地區生産總值、電力消費量和工業廢水排放量的數據構建面闆數據集。30個省（直轄市，自治區）包括北京、天津、河北、遼甯、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、山西、内蒙古、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、甯夏、新疆，由于西藏數據不全故不包括在内。數據來源于《中國統計年鑒2000-2007》。為了消除變量間可能存在的異方差，本文先對地區生産總值、地區電力消費量和工業廢水排放量進行自然對數變換。
