时间序列数据平稳性检验：ADF检验结果分析

针对人均可支配收入('y')的时间序列数据，经过ADF检验发现p值为1.000>0.1，原假设不能被拒绝，因此该序列不平稳。为此，对该序列进行了二阶差分并再次进行了ADF检验。一阶差分后，数据的ADF检验结果显示p=0.029<0.05，有超过95%的置信水平可以拒绝原假设，此时序列已经平稳。

类似地，针对产业结构('is')、政府参与('gi')、城镇化('ur')、财政教育支出('fee')以及科技水平('tl')的时间序列数据，均经过ADF检验后发现p值均>0.1，即原假设无法被拒绝，序列不平稳。针对这些序列，同样进行了二阶差分和ADF检验，结果表明一阶差分后数据的p值均<0.05，有超过95%的置信水平可以拒绝原假设，序列已经平稳。

对于农业机械总动力('x')和农村居民人均GDP('edl')的时间序列数据，经过ADF检验发现p值分别为0.996和1.000>0.1，原假设不能被拒绝，序列不平稳。同样地，对这些序列进行了二阶差分和ADF检验，结果表明一阶差分后数据的p值均<0.05，有超过95%的置信水平可以拒绝原假设，序列已经平稳。

最后，对外开放度('od')、农业受灾情况('ad')和财政支农支出('fae')的时间序列数据，在一阶差分上已经平稳。