比如第一条：SL不是PGDP的格兰杰原因的概率是0.0066，如果置信度为0.05，那么，0.0066小于0.05，于是，第一条的意思就是“SL是PGDP的格兰杰原因”。
同理，PGDP不是SL的格兰杰原因的概率是0.3207，这个概率很大，超过置信度，所以，意思就是“PGDP不是SL的格兰杰原因”。
下面的相同。
实证检验步骤：
先做单位根检验，看变量序列是否平稳序列，若平稳，可构造回归模型等经典计量经济学模型；若非平稳，进行差分，当进行到第i次差分时序列平稳，则服从i阶单整（注意趋势、截距不同情况选择，根据P值和原假设判定）。
若所有检验序列均服从同阶单整，可构造VAR模型，做协整检验（注意滞后期的选择），判断模型内部变量间是否存在协整关系，即是否存在长期均衡关系。如果有，则可以构造VEC模型或进行Granger因果检验，检验变量之间“谁引起谁变化”，即三者之间的关系为因果关系。
资料拓展：
一、平稳性问题
1、单位根检验是序列的平稳性检验，如果不检验序列的平稳性直接OLS容易导致伪回归。
2、当检验的数据是平稳的（即不存在单位根），要想进一步考察变量的因果联系，可以采用格兰杰因果检验，但要做格兰杰检验的前提是数据必须是平稳的，否则不能做。
3、当检验的数据是非平稳（即存在单位根），并且各个序列是同阶单整（协整检验的前提），想进一步确定变量之间是否存在协整关系，可以进行协整检验，协整检验主要有EG两步法和JJ检验
A、EG两步法是基于回归残差的检验，可以通过建立OLS模型检验其残差平稳性（一般用EG两步法）
B、JJ检验是基于回归系数的检验，前提是建立VAR模型（即模型符合ADL模式）
4、当变量之间存在协整关系时，可以建立ECM进一步考察短期关系，Eviews这里还提供了一个Wald－Granger检验，但此时的格兰杰已经不是因果关系检验，而是变量外生性检验，请注意识别
二、协整性问题
1、格兰杰检验只能用于平稳序列, 这是格兰杰检验的前提，而其因果关系并非我们通常理解的因与果的关系，而是说x的前期变化能有效地解释y的变化，所以称其为“格兰杰原因”。
2、非平稳序列很可能出现伪回归，协整的意义就是检验它们的回归方程所描述的因果关系是否是伪回归，即检验变量之间是否存在稳定的关系。所以，非平稳序列的因果关系检验就是协整检验。
3、平稳性检验有3个作用：（1）检验平稳性，若平稳，做格兰杰检验，非平稳，作协正检验。(2）协整检验中要用到每个序列的单整阶数。(3）判断时间学列的数据生成过程。
三、格兰杰因果问题
第一，格兰杰因果检验是检验统计上的时间先后顺序，并不表示而这真正存在因果关系，是否呈因果关系需要根据理论、经验和模型来判定。
第二，格兰杰因果检验的变量应是平稳的，如果单位根检验发现两个变量是不稳定的，那么不能直接进行格兰杰因果检验。
第三，协整结果仅表示变量间存在长期均衡关系，因为变量不平稳才需要协整，所以先对变量进行差分，平稳后可以用差分项进行格兰杰因果检验，来判定变量变化的先后时序，之后进行协整，看变量是否存在长期均衡。
第四，长期均衡并不意味着分析的结束，还应考虑短期波动，要做误差修正检验。
参考资料：百度百科-单位根检验
简单地说，都不存在格兰杰因果关系。因为在5%的显著性水平上，接受原假设。
你这是用什么软件做的，感觉跟平时见得不大一样....但是你这个Granger都大于0.05基本可以认为不存在因果关系，下面这个如果在显著性水平位0.1时可以认为存在因果关系。
扩展
谢谢，我是用EViews 做的
格兰杰因果关系检验不是检验逻辑上的因果关系，而是看变量间的先后顺序，是否存在一个变量的前期信息会影响到另一个变量的当期。格兰杰定理表明：存在协整关系的变量至少存在一个方向上的格兰杰因果关系。用eviews做也很方便，简单来说，先单位根检验——协整检验——格兰杰因果关系检验。找eviews的书慢慢学，当然我也可以教你
选两列的办法是，先单击选定一列，再按住control键，单击另一列，这样就选定了两列。
来自：求助得到的回答