在时间序列分析中，ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验是一种常用的方法来测试序列的单位根（即非平稳特性）。对于你提到的情况，如果一个变量需要进行一阶差分才能通过ADF检验而另一个可以直接使用原序列通过ADF检验，这说明两个变量具有不同的平稳性特征。
在实际应用中，选择变量的形式应基于它们自身的特性及其在模型中的作用。以下是一些指导原则：
1. **同阶差分**：如果可能的话，尽量将所有的时间序列转换成相同级别的差分形式以确保它们在同一基础上进行比较和分析。这有助于建立更稳健的统计关系。
2. **理论基础**：考虑经济或业务逻辑。如果理论上预期两个变量都应该有相同的平稳性特征（比如都是由同一类型的经济行为决定），则应通过数据处理（如差分）使二者具备可比性。
3. **模型要求**：具体到你所使用的方法论，有些方法可能对输入序列的平稳性或阶数有明确的要求。例如，在构建向量自回归（VAR）模型时，通常需要所有时间序列都是同阶平稳的。
4. **实证分析**：尝试两种不同的处理方式，并通过检验（如残差的ADF检验、Granger因果关系测试等）来判断哪种形式更合适。比较不同情况下模型的表现和预测能力也是一个重要考量因素。
总结来说，如果你的目标是建立一个包含这两个变量在内的多变量时间序列模型（如VAR），那么将它们转换成相同级别的平稳性是非常重要的。这可能意味着需要对其中一个或两个变量进行差分处理直到两者都在同一个ADF检验条件下显示为平稳序列。这样做可以确保模型的参数估计更加准确，预测效果更佳。
如果仅是为了单独分析每个变量的特性，可以根据各自的ADF检验结果来决定是否使用原序列或是差分后的序列。然而，在联合分析或建模时，则需遵循上述原则以达到最佳的数据处理和分析策略。
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