时间序列平稳性检验：ADF检验与差分处理

针对人均可支配收入 (y) 的时间序列数据进行 ADF 检验，结果显示 p 值为 1.000，大于 0.1，无法拒绝原假设，序列不平稳。为此，对该序列进行了二阶差分，再次进行 ADF 检验。一阶差分后的数据 ADF 检验结果显示 p 值为 0.029，小于 0.05，有高于 95% 的置信度拒绝原假设，表明序列已经平稳。

类似地，对产业结构 (is)、政府参与 (gi)、城镇化 (ur)、财政教育支出 (fee) 和科技水平 (tl) 的时间序列数据进行了同样的处理。结果显示，这些序列的 p 值均大于 0.1，无法拒绝原假设，序列不平稳。对这些序列进行二阶差分后，一阶差分的数据 ADF 检验结果显示 p 值均小于 0.05，有高于 95% 或 99% 的置信度拒绝原假设，表明这些序列已经平稳。

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，同样进行了 ADF 检验和二阶差分处理。结果显示，这些序列的 p 值均大于 0.1，无法拒绝原假设，序列不平稳。对这些序列进行二阶差分后，一阶差分的数据 ADF 检验结果显示 p 值均小于 0.05，有高于 95% 的置信度拒绝原假设，表明这些序列已经平稳。

而对外开放度 (od)、农业受灾情况 (ad) 和财政支农支出 (fae) 的时间序列数据，在一阶差分后已经表现为平稳序列。