proc arima data=a;
identify var=lnx stationarity=(adf=4);
run；

2楼的程序是检验数据平稳性的。
不知道楼主问的是协整检验还是格兰杰因果检验。
如果是协整检验的话可以用以下程序：
proc varmax data=a;
model y x/p=3 cointtest=(johanson=(type=trace));
quit;这里采用的是特征根迹检验。P=num的值可以比较不同滞后阶数的信息准则。
当你确定好以上程序的滞后阶数时，可以通过两个步骤来确定变量之间是不是存在因果关系。
1，考虑没X变量的情况下，Y的历史值对Y 的解释，得到模型的残差平方和（SSE1）
2，考虑X变量的历史值对Y的解释，并得到该模型残差平方和(SSE2），
然后通过F检验判定X的系数是否对Y显著。