如果不是发在Top journal的英文文献，建议您参考时要慎重。

格兰杰因果检验，对于平稳数据还好操作。如果真是非平稳，那显然要优先考虑协整，协整存在的话，大家公认的还是ecm项会提供很多信息，但此时就不如直接考虑VECM了。格兰杰因果性通常的操作应该是针对于两个变量，要是有多个变量，你就得考虑condition on其他变量，X和Y是不是有格兰杰因果关系，这样都做一遍，麻烦死了。直接一个VECM，你就看到多个方程的回归结果了，操作顺手，解释也方便。

协整+VECM已经提供了一个非常完整的分析框架，个人认为实在没有必要再退回来考虑格兰杰因果关系。如果您的模型涉及到多于两个变量，也就是可能存在的协整关系多于两个的话，我觉得更重要的应该吧分析的重点放到理解并解释Johansen cointegration test的结果上，并且进一步给出VECM模型中各变量滞后差分项的系数的含义，更重要的是ecm项的系数含义，估算一下调整速度。要是还有余力，不妨在考虑一下variance decomposition和impulse response的分析结果，这些更能让你的论文显得很专业。

高铁梅的那本书上有吧

那本书上没有加进ecm（-1），加了之后检验的话不知道怎么操作了

顶一下，继续等待

没有所谓的长短期葛兰杰因果检验。
另外，你引的那篇文章，内容也有模糊之处。