首先，协整检验是用于检验多个时间序列是否存在长期均衡关系的方法，而多重共线性则是指多个自变量之间存在高度的线性相关性。在协整检验中，如果存在多重共线性，可能会导致协整系数显著性降低，从而影响协整关系的判断。

对于超越对数生产函数中的交叉项和平方项存在多重共线性数据的情况，如果这些变量数据无法通过单位根和协整检验，那么可能需要进行进一步的处理或检验。

其中一种方法是使用岭回归模型进行分析。岭回归是一种处理多重共线性的技术，它通过对自变量进行加权来减少多重共线性的影响。不过需要注意的是，岭回归模型只是一种处理多重共线性的方法，它并不能替代单位根和协整检验。

在将数据带入岭回归模型之前，建议进行以下处理和检验：

单位根检验：对每个时间序列进行单位根检验，以确定它们是否具有平稳性。如果数据是非平稳的，可能需要进行差分或取对数等预处理。

协整检验：对多个时间序列进行协整检验，以确定它们之间是否存在长期均衡关系。如果数据不满足协整检验的要求，可能需要进行进一步的调整。

岭回归分析：使用岭回归模型对数据进行拟合和分析，以处理多重共线性问题。

需要注意的是，由于超越对数生产函数中存在对数项、平方项和交叉相乘项等特殊情况，因此在数据检验和处理时可能需要考虑一些特殊的处理方法。例如，在对数据进行取对数或平方处理时，需要注意它们对数据分布的影响，以及对模型拟合的影响。

总之，在进行数据分析时，需要根据具体情况选择合适的方法和步骤。如果存在多重共线性等问题，可以考虑使用岭回归等处理方法来解决问题。同时，在数据检验和处理时也需要考虑具体模型的特殊情况。