你的第一个临界值呢，如果比左边的似然比小（或大一点点的话），则拒绝原假设“none”（原假设是不存在协整，r=0,none），否则就得接受原假设。如果拒绝了第一个原假设，就看你的第二个检验，如果临界值远大于似然比的值，表明接受原假设：存在一个协整。由于你只有两个变量，故最多只存在一个协整。不知道你是用什么软件做的，如果是用eviews，按理说还有相伴概率p和是否有（几个）协整的检验结论的，假设显著性水平是5%，若p<=5%,则拒绝原假设，若p>5%,则接受原假设，用p值判断更直接。

实际上还得考虑数据生成过程，不能乱用协整，如果你是用Eviews，那么在做协整检验前，你还得选择是否有截距项和趋势项，否则做的协整检验就是不严密的。