月度CPI 数据，用R语言ur.df做ADF检验，结果是：
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# Augmented Dickey-Fuller Test Unit Root Test #
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Test regression trend


Call:
lm(formula = z.diff ~ z.lag.1 + 1 + tt + z.diff.lag)

Residuals:
     Min       1Q   Median       3Q      Max
-0.93067 -0.26553 -0.02758  0.20786  1.59219

Coefficients:
             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
(Intercept) 50.206022  20.149122   2.492   0.0181 *
z.lag.1     -0.493135   0.198130  -2.489   0.0182 *
tt           0.001870   0.008217   0.228   0.8215  
z.diff.lag  -0.205406   0.181128  -1.134   0.2652  
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.4964 on 32 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.3228,    Adjusted R-squared:  0.2593
F-statistic: 5.084 on 3 and 32 DF,  p-value: 0.005436


Value of test-statistic is: -2.4889 2.1185 3.1766

Critical values for test statistics:
      1pct  5pct 10pct
tau3 -4.15 -3.50 -3.18
phi2  7.02  5.13  4.31
phi3  9.31  6.73  5.61

这一下三个类型的统计量都落在了置信区间内，无法拒绝原假设（存在单位根，存在截距项，存在线性趋势），这下怎么搞？

序列差分之后倒是很正常了

Value of test-statistic is: -4.816 7.8299 11.6497

Critical values for test statistics:
      1pct  5pct 10pct
tau3 -4.15 -3.50 -3.18
phi2  7.02  5.13  4.31
phi3  9.31  6.73  5.61

都拒绝了原假设

该怎么搞？是只做一阶差分，还是联通截距趋势一起建模？？

求指点