не виждам никакъв проблем в твоя пример.

имаш 2-D данни (NxT матрица) - N държави (cross-section), Т години (time series).
Y(i,t) и X(i,t) са променливите където 1<=i<=N, 1<=t<=T.

Къв модел може да използваш с тези данни?
Y(i,t) = a + b*X(i,t) + error(i,t): constant intercept, constant slope across both space & time
Y(i,t) = a(0,t) + b*X(i,t) + error(i,t): constant slope, intercept constant across space and varies in time
Y(i,t) = a(i,0) + b*X(i,t) + error(i,t): constant slope, intercept constant across time and varies in space
Y(i,t) = a(i,t) + b*X(i,t) + error(i,t): constant slope, intercept varies across both space and time

Тези модели се използват най-често в практиката, но кой ще избереш зависи от хипотезите които си решил да тестваш - данните сами няма да ти кажат кой е правилен. А нищо не пречи ти да работиш с някви твои специфични модели, например:
Y(i,t) = a + b(i,t)*X(i,t) + error(i,t): constant intercept, slope varies in space and time

или някой още по-луд:
Y(i,t) = a(i,0) + b(0,t)*X(i,t) + error(i,t): intercept varies in space and constant in time, slope constant in space and varies in time

разгледай си в интернет статии за panel data / pooled cross-sectional data / longitudinal study - има пределно много информация по тези теми, защото тези модели с 2D данни си се ползват редовно в иконометрията, биологията и т.н.