时间序列数据或截面数据都是一维数据。时间序列数据是变量按时间得到的数据；截面数据是变量在固定时点的一组数据。面板数据是同时在时间和截面上取得的二维数据。所以，面板数据（panel data）也称作时间序列与截面混合数据（pooled time series and cross section data）。面板数据是截面上个体在不同时点的重复观测数据。从横截面看，面板数据是由若干个体在某一时点构成的截面观测值，并且，从纵剖面看每个个体都是一个时间序列。


       面板数据通常分为两类：
一、由个体调查数据得到的面板数据通常被称为微观面板（micro panels）。微观面板数据的特点是个体数 N 较大（通常是几百或几千个），而时期数T较短（最少是 2 年，最长不超过 10年或 20 年） 。
二、由一段时期内不同国家的数据得到的面板数据通常被称为宏观面板（macro panels） 。这类数据一般具有适度规模的个体 N（从 7到 100或 200 不等，如七国集团，OECD，欧盟，发达国家或发展中国家），时期数 T一般在 20 年到 60 年之间。

看到论坛里有些朋友都在询问面板数据处理方面的问题，我这里略微整理了一些资料，希望能有所帮助！
面板数据非线性回归模型简介（门限回归，马尔可夫体制转换，平滑转换）（作者写的真心不错）
处理空间面板数据的33个MATLAB程序
stata与面板数据实现资料汇总
非常全非常详细的面板数据计量讲义（也许英语好的同学有很大优势）
面板数据分析方法总结
门限回归