农业机械化对农民收入的增长、结构与分配效应研究

周益波，何 可，张俊飚，程琳琳

（华中农业大学经济管理学院/湖北农村发展研究中心，武汉 430070）

“三农”问题一直以来是我国经济建设和现代化发展中的重大难题，其中农民收入问题是“三农”问题的核心[1]。促进农民增收不仅关系到农民生活水平的提高，更关系到我国社会稳定和国民经济发展全局。长期以来，国家高度重视“三农”问题，已连续16年颁布了中央一号文件，其最主要目的在于不断促进农民稳定增收。例如，2018年中央一号文件提出“产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕”的乡村振兴战略总要求，始终把农民增收作为政策主线。虽然我国农民收入不断提高，但农民收入增长速度长时间滞后于国民经济增速[2]，农民收入整体水平不高。且由于农民收入的稳定性差，可持续增长的动力不足，缺乏一套完整的长效增收机制[3]，因此在我国经济进入新常态的背景下，对农民收入增长提出严峻挑战，这甚至会影响到我国跨越中等国家收入陷阱。而在国家推进乡村振兴的背景下，农民是推动中国乡村建设和国民经济增长的重要人力资源，有效提高农民收入水平，显然是国家实现脱贫攻坚目标的必要措施，也是全面建成小康社会的应有之义。

农民增收问题是国内外学者广泛关注的热点，现有文献针对农民收入问题的影响因素进行了广泛而深入的研究，主要是从农地制度[4]、农村基础设施[5]、农业技术进步[6]、农村劳动力转移[7]、农村金融发展[8]、农村人力资本[9]、农业政策支持[10]等多个方面展开。由此可见，影响农民增收的因素有很多，其中农业机械化作为农业现代化的重要标志，是农业技术进步的最重要体现，对我国农民增收具有促进作用[11-12]。然而，遗憾的是，虽然农业机械化对农民收入的影响已经引起了部分学者的关注，但是仍有进一步深入研究之处。第一，现有研究大多数仅关注到农业机械化对于农民收入的平均影响。但不同收入群体的农民的资源禀赋各异，对农业机械要素的配置效率也就大不相同，因此需要关注农业机械化对于不同收入群体的影响差异。第二，在当前国家强调共享发展的情况下，仅仅关注到机械化的增收作用是不全面的，要将收入增长、收入结构和收入分配纳入统一的研究框架中进行探讨，进而可以全面系统的探讨农业机械化对农民收入的影响。第三，现有文献以农机总动力作为衡量农业机械化水平的指标有欠严谨，随着农业装备制造业的不断升级，农机动力大小不再是决定农业机械作业能力的决定因素[13]，有些技术含量高的小动力农业机械也会有高效率的机械作业能力。因此，本文将采用农作物耕种收综合机械化率衡量农业机械化水平。第四，农业机械化对农民收入影响可能存在滞后性，且农业机械化与农民收入之间可能存在反向因果关系，但现有文献却很少关注到这一点。

有鉴于此，本文基于全国省级面板数据，利用动态面板固定效应模型和分位数回归模型对本农业机械化对农民收入的增长效应、结构效应和分配效应进行分析，以期为促进农业机械化健康发展、农民增产增收提供理论参考。

1 农业机械化对农户收入的影响机理

在具体实证分析之前，有必要对农业机械化影响农户收入的理论机理进行详细阐述和分析，具体从以下几个方面进行展开。

1.1 农业机械化的收入增长效应与结构效应

农业机械化主要通过促进农民农业经营性收入和工资性收入提高农民整体收入水平，也改变了农民收入结构。

农业机械化促进农民农业经营性收入增长。第一，农业机械化节省了农业成本。农业机械化对于农业劳动力的替代将会大大节省人工成本，且农业机械化水平的提高会减少农业生产资料的使用，从而大大降低了农业生产成本。农业生产受气象变化影响很大，易造成农作物减产或者绝收。农业机械化水平的提高将会有助于农户应对自然灾害等突发事件的不利影响，保障了农业生产收入。第二，农业机械化提高了农业生产率。由于农业生产的季节性特点，获得较高的农业产出就必须投入高强度的体力活动，在当前农村劳动力老龄化和女性化严重的情况下，农村中老年和女性劳动力无法承受高强度的农业生产活动，这就会使得农户倾向于选择粗放的方式经营自己的土地，造成农业生产率下降。农业机械化的普及和推广将会使农业生产的劳动强度大大降低，减少了土地粗放经营的可能性，从而可能实现集约的经营方式，提高了农业生产率。另外，农业机械化能够缩短耕种收作业时间提高耕地利用率，从而提高复种指数，且农业机械化的标准化作业可以减少了农作物生产环节由于人工操作而带来的无效率损失，提高了农业生产率。

农业机械化促进了农民工资性收入的增长。根据费景汉—拉尼斯模型，农业生产率的提高是农业劳动力转移的先决条件。农业机械化水平的提高，带来了农业生产要素的替代，农业生产率大幅提升，降低了农民外出务工的机会成本，促进农村劳动力向城市转移。根据有关研究，农业机械化对于农业劳动力转移的贡献度达到了21.59%[13]。释放的农村劳动力将会大量转入非农部门，完全脱离第一产业，从事第二产业或者第三产业，而在我国二元经济结构中，非农部门的生产效率远大于农业部门，因此非农部门所获得的工资性收入远大于其农业生产的所获得经营性收入，农民的收入就会增加。另外，由于农业机械化的推广，部分从事农业生产的农民将会有大量剩余时间，可以将较多精力分配到非农就业中，从而会增加其工资性收入。

1.2 农业机械化的收入分配效应

农业机械化对不同收入群体农民的增收效应影响不同，从而影响了农民收入分配。

在农民内部，不同收入层次农民的资源禀赋不同，所掌握资源的数量和结构差异明显，高收入农民一般掌握着更多数量和更丰富结构的资源且人力资本水平更高。这就导致农民在农业机械化中获益不同。具体来说：第一，农业机械化会通过技术进步来改变农民的收入差距。农业机械化的普及具有边际生产率拉平作用，由于农村资本市场并不完善，收入较低的农民和收入较高农户在农业生产中投入的机械要素相差很大，从而导致农业生产率相差较大，农业机械化的普及具有生产率拉平作用，从而降低了农民内部收入差距；第二，农业机械化会通过改变土地资源的配置影响农民收入分配。农业机械化对农业劳动力的替代程度较大，降低了因农村劳动力市场不完善导致的高农业雇佣成本，因此那些非农就业机会较少但农业人力资本较为丰富的低收入农户就会从非农就业能力较强的农户转入较多土地，从而降低了由于土地资源禀赋差异导致的收入差距；第三，农业机械化会改变劳动力资源配置影响农民收入分配。目前，城市劳动力市场尚未完全饱和，农业机械化将会为那些因农业生产而被束缚的较高人力资本水平的低收入农户提供更多的外出就业机会，从而获得比从事农业生产更高的非农收入，进而缩小了农民内部收入差距。第四，农业机械化可以通过转移支付影响收入分配。农机补贴扩大了农户农机拥有数量，增加农业服务市场的供给量，从而降低了农业服务的费用，大多数小农并不具备农业机械而是通过购买农机服务实现农业机械化生产，在这种情况下，降低了低收入农户的农业生产成本，从而缩小了收入差距。

综上所述，机械化对于农户收入的作用机制如图1所示。

图1 分析框架Figure 1 The framework of the paper

2 研究设计

2.1 模型设定和估计方法

基于上述分析，本文试图对农业机械化水平与农民收入的全面关系展开深入分析。首先建立起如下基本的静态面板数据模型：

其中，i 和t 分别代表省份和年份；Income 为衡量农民收入状况的一些指标；Mechanization 为农业机械化水平；X 为其他影响农民收入状况的一系列控制变量；为核心解释变量的估计系数；为控制变量的估计系数向量；为个体固定效应；为时间固定效应；为残差项。

考虑到农民收入具有惯性特征，是一个连续动态调整过程，故可能存在滞后效应。因此在静态面板数据模型中加入被解释变量农民收入状况的滞后项，构建如下的动态面板数据模型：

对于估算方法，本文有以下考虑：一般情况来说，采用传统的最小二乘法（OLS）可以估计得到相关的参数。但是，在经济问题研究中，动态面板数据模型往往存在内生性问题。本文从农业机械的供给方来研究农业机械化水平对农民收入状况的影响，而从农业机械的需求方来考虑，农民收入状况亦会反作用于农业机械化水平。因此，农业机械化水平和农民收入状况之间可能存在双向作用。由于广义矩估计方法（GMM）方法很好地克服了以上问题，且考虑到两步GMM 进一步放宽了一步GMM 中残差需要独立和同方差的假设，估计更为有效[14]。因此本文将选取两步系统GMM 方法进行估计。

然而，无论是传统的OLS 方法，还是系统GMM方法都仅能反映农业机械化水平对农民收入的平均影响，无法识别在农民收入不同阶段农业机械化水平对农民收入的影响。刻画不同分位点下农业机械化水平对农民收入状况的边际效应演化过程是厘清两者内在关系的前提条件。为此，本文引入分位数回归的方法进行参数估计。

2.2 变量选取、数据来源与变量的描述性统计分析

2.2.1 变量选取

2.2.1.1 解释变量

为了全面地反映我国农民收入状况，本文将从农民收入水平（income level，IL）、农民收入结构（income structure，IS）和农民内部收入差距（income gap，IG）进行描述与分析。具体而言：①农民总收入。按照学术界普遍的做法，选取农村居民家庭人均纯收入来表示，以充分反映农民的真实生活水平和改善生活的能力。②农民收入结构工资性收入和经营性收入是农民收入两大重要组成部分，两者的变动可以充分反映农民的收入结构变化情况。③农民内部收入差距能反映出农民收入分配差异状况。考虑到基尼系数能较为直观和客观地映农民贫富差距状况，因此本文选取该指标衡量农民内部收入差距状况。具体基尼系数的计算公式如下：

此外，本文参照刘亚琳等[15]的处理方式，还利用了基尼系数的Logistic 函数值，具体公式为

2.2.1.2 关键解释变量

本文重点关注农业机械化水平的影响，因而准确测度各省农业机械化发展水平至关重要。如前所述，农业机械总动力难以较好地反映我国各省农业实际农业机械化作业水平，实际上农业机械化对农民收入影响的作用结果是直接依赖于采用机械作业的程度而非农业机械的存量，故参照周振等[13]的做法，采用农业农村部使用的农作物耕种收综合机械化率（mechanization，ME）进行表示。具体操作中，包括机械化耕作水平、机械化播种水平和机械化收获水平三部分，按各自的权重0.4、0.3、0.3 加权相加①机耕水平是指机耕面积占农作物总播种面积中应耕作面积的百分比（农作物播种面积中应耕作面积等于农作物总播种面积减去免耕播种面积）；机播水平是指机播面积占农作物播种总面积的百分比；机收水平等于机收面积占农作物收获总面积的百分比（农作物收获总面积等于农作物总播种面积减去绝收面积）。。

2.2.1.3 控制变量

影响农户收入的因素是众多繁杂的。结合已有研究[16-17]及本文研究目的，选取如下控制变量：

①农村人力资本。农村人力资本直接关系到农民获得就业机会和农业经营水平进而影响农民收入状况，同时它也是造成农民之间收入差距的持久根源。受教育水平人力资本的重要体现，参考骆永民等[16]的研究，以农村平均受教育年限来表示。其具体计算方式是：平均受教育年限=（文盲或半文盲×0+小学×6+初中×9+中专或高中×12+大专及以上×16）/6 岁以上总人口。②城镇化水平。城镇化的推进，将带动农产品市场发展并吸纳更多的劳动力进入非农产业，从而有利于农民收入的提高。本文以各省城镇人口占总人口的比重对其进行表示。③产业结构。产业结构的调整关乎劳动力市场、资本市场的发达程度，进而影响农民的收入。本文用第一产业产值和第二产业产值占GDP 的比例来衡量产业结构调整状况。④财政分权度。财政分权可以通过转移支付、农业基础设施投资等方面影响农民收入。本文采用省级人均财政支出与省级和中央人均财政支出之和的比值衡量财政分权度。⑤土地资源禀赋。土地是农民最重要的资产，反映了农民土地占有状况和资产禀赋，它可通过影响农业生产投入和非农就业机会选择从而影响农民收入。本文用人均播种面积来衡量农民土地拥有状况。⑥公路设施水平。交通设施可以通过提高生产效率、降低交易成本、促进就业等方面影响农民收入状况。本文通过省公路运营里程除以各省份国土面积度量交通设施水平。⑦财政支农水平。政府支农投入有利于改变农业的弱势地位，并具有增加农民收入的积极效应。本文以地方财政农林水事业支出②由于2007年之前没有直接统计地方财政农林水事业支出，因此，为了保证前后统计口径一致，我们将1997—2002年用分项统计的支援农村生产支出、农业综合开发支出、农林水利气象等部门事业支出之和来代替；2003—2006年用分项统计的农业支出、林业支出与农林水利气象等部分事业支出之和代替。占地方财政总支出的比重表示。⑧农村固定资产投资水平。农村生产设施、农业科技服务等固定投资，能够有效改善农业生产条件，进而起到增加农民收入的积极作用。本文采用人均农村农户固定资产投资表示。

2.2.2 数据来源与变量的描述统计分析

本文的研究时间为2000—2016年，研究范围为中国30 个省份。考虑到西藏各项数据完整性较差，同时天津、吉林、山东、湖南、海南、云南按不同收入分组的农村家庭居民收入缺失严重，故在研究分配效应时本文仅涉及中国大陆地区24 个省份，暂不包括港澳台等地。本文中各项指标的数据来自《中国农业机械工业统计年鉴》（2001—2017）《中国农村统计年鉴》（2001—2017）《中国农业年鉴》（2001—2017）《中国统计年鉴》（2001—2017）《中国财政年鉴》（2001—2017）《中国区域统计年鉴》。

在实际操作中，对上述收入、生产总值等指标，均做不变价处理。同时，对人口密度、交通设施水平变量进行对数化处理，以减轻异方差和多重共线性。表1报告了上述变量的描述性统计情况。

表1 变量的描述性统计Table 1 Descriptive statistics of variables

3 结果与分析

3.1 农业机械化对农民收入影响的实证结果分析

为避免宏观面板数据可能存在的非平稳性导致伪回归问题，本文对其进行相应检验对数据进行检验。首先，由 Fisher-ADF 检验、LLC 检验和 IPS 检验结果显示，模型中所涉及变量原始数据一阶差分后表现平稳，即一阶单整。然后，在此基础上对被解释变量和解释变量进行协整检验，由Kao 检验和Pedroni检验结果显示，农业机械化分别与农民总收入、农民经营性收入、农民工资性收入以及农民内部收入差距之间存在协整关系，即存在长期均衡关系。因此，可以不用对变量进行差分处理而直接利用原始数据进行回归。同时，由膨胀方差因子（variance inflation factor，VIF）检验结果来看，各解释变量的VIF 值均小于10。可认为各解释变量间并不存在严重的多重共线性。此外，Hausman 检验结果显示，本文应选择固定效应模型进行估计。而为了得到更为稳健的结果，后文也将采用含Driscoll-Kraay 标准误的SCC模型[18]进行主要估计，并把异方差稳健性估计作为参照。

3.1.1 农业机械化对农民收入的增长效应

表2中报告了农业机械化对农民总收入水平的影响情况。其中，模型1 和模型2 为固定效应模型、SCC 模型的估计结果，模型3 为系统GMM 模型估计结果。从模型3 可以看出，AR（2）接受原假设，说明残差项不存在二阶序列相关。同时，Hansen 检验均拒绝过度识别的原假设，说明工具变量是有效的。因此，可认为动态面板模型的设定是合理的。

表2 农业机械化对农民收入水平的影响Table 2 The Influence of agricultural mechanization on farmers' income level

①从静态面板模型结果来看，在模型1 中，农业机械化的系数为0.001 8，且在5%置信水平下显著。这表明农业机械化对农民收入水平具有正向效应，即农业机械化水平越高，农民总收入水平也越高；在修正标准误后（模型2），农业机械化的回归系数仍显著为正，进一步表明农业机械化对农民总收入提高具有促进作用。

②从动态面板模型结果来看，模型3 中，滞后一阶的农民收入系数为0.777 5，在1%的置信水平下显著，这就表明农民前一期收入水平会对当前收入水平产生较强的正向影响，因此考虑农民收入的动态性是必要的；农业机械化对总收入的影响系数显著为正，系数为0.001 6，与静态面板模型结果较为接近。这表明，无论考虑农民收入的动态性与否，农业机械化均有利于农民总收入的提高。这与前文理论分析预期相一致。

需要说明的是，由于本文重点关注的农业机械化对农民收入的影响，限于篇幅，其余控制变量的具体影响在此不再赘述。

3.1.2 农业机械化对农民收入的结构效应

为进一步揭示农业机械化对农民收入的结构性差异，接下来将以工资性收入和经营性收入为被解释变量进行分析，结果详见表3。与上文相同，本文依次采用固定效应模型、SSC 模型和系统GMM模型进行估计。检验结果表明，动态模型设定是合理的。

①农业机械化对农民经营性收入的影响。在静态面板回归模型中，农业机械化回归系数为正且显著；在动态面板模型中，其系数为0.007 0，且在10%置信水平下显著，说明农业机械化促进了农民经营性收入的提高。可以理解为，在既有种植结构下，得益于农业的机械化作业，农业生产率水平提高并逐渐转向规模化经营，由此更易形成规模效应，从而提高了农民经营性收入水平。

②农业机械化对农民工资性收入的影响。无论采用静态面板模型还是动态面板模型，农业机械化对农民工资性收入均具有显著正向影响。具体在动态面板模型中，系数为0.004 0，即农业机械化作业提高了农民的工资性收入。究其原因，或在于以下两点：其一，以粮棉油糖等为代表的种植业是典型的劳动密集型农业，农业的机械化作业可节约大量劳动力，并为农村剩余劳动力从农业中置换出来提供可能，而这又会极大地增加农民工资性收入；其二，诸多农产品生产的全过程机械化作业，不仅为因农忙限制而就近就业的农民进入发达地区创造机会，且其非农就业的时长与连续性也会大大提高，这亦会推动农民工资性收入的增加。

表3 农业机械化对农民收入结构的影响Table 3 The influence of agricultural mechanization on farmers' income structure

3.1.3 农业机械化对农民收入的分配效应

按照前文研究设计，下面将就农业机械化对农民收入可能存在的分配效应进行分析，相关估计结果见表4。由于使用的估计方法与前文相同，在此不再赘述，观察检验结果证明模型设定正确，可以进行进一步分析。

由表4可知，无论是采用何种模型以及是否考虑被解释变量的变换值，农业机械化对农民收入差距扩大具有稳定和显著的负向影响。以模型15 回归结果为例，农业机械化对农民收入差距的回归系数为-0.006 4。这说明农业机械化的确会缩小农民收入差距。其可能的解释是：其一，低收入农户群体受惠于农业机械化的普及产生的技术溢出作用，其农业生产率得到了极大提升，缩小了与高收入农户群体之间的生产率差距，从而增加了农业收入，缩小了收入差距；其二，农业机械化的普及促进了农业劳动力丰富的低收入群体转入土地，扩大了其种植规模，提高了低收入农民的收入水平，进而缩小了收入差距；其三，农业机械化促进了人力资本水平较高的中低收入群体转出土地，获得租金、工资性收入，进而缩小了农民内部收入差距；其四，随着农业机械化的普及，农业机械化社会化市场逐步完善，低收入群体购买农业服务的成本也相应较少，进而有利于其收入增加，缩小农民内部收入差距。

表4 农业机械化对农民内部收入差距的影响Table 4 The Influence of agricultural mechanization on farmers' internal income gap

3.2 农业机械化对农民收入影响的异质性分析

上文虽然分析了农业机械化对于农民收入的增长效应、结构效应和分配效应，但是并未考虑到农民之间资源禀赋的异质性所带来的影响。为此，本文拟从不同收入群体角度来探讨农业机械化对农民收入的异质性影响。

上文发现农业机械化将会缩小农民内部收入不平等程度，但难以辨别这一作用在高（低）收入群体中的差异性。为此，本文将采用分位数回归方法，考察农业机械化对不同群体收入的影响及其结构性特征。具体操作中，分别设置 0.10、0.25、0.50、0.75、0.90 五个分位点，依次表示低收入群体、中低收入群体、中等收入群体、中高收入群体、高收入群体。表5报告了农业机械化对农民总收入、经营性收入以及工资性收入的分位数回归结果。

从农民总收入来说，表5结果显示无论在哪一个分位点，农业机械化对农民总收入均具有促进作用，尽管各自的影响大小存在差异。具体来看，在0.25 和0.5 的分位点时，农业机械化的系数最大（0.002 3）；在 0.1 和 0.75 分位点时，回归系数依然较大且显著；但在0.90 的高分位点上，农业机械化尽管对农民总收入的正向影响依旧明显，但其影响程度却有所降低。这说明，农业机械化的发展对各收入分为点农民总收入的提升都具有促进作用，且中等及中低收入群体因其更易采用农业机械化作业，其收入改善作用最为明显，高收入群体因其较早采用机械化，其收入改善作用并不强。其中，中等收入群体受益较大将有利于全体农民收入水平的提升。

具体来看，就农民经营性收入来说，随着经营性收入分位点不同，农业机械化对其的影响差异明显。具体来看，表5显示，在 0.1、0.25、0.5、0.75 和0.90 所有分位点上，农业机械化对农民经营性收入的影响均为正，且系数在0.002 9～0.004 3 之间，但在中高分位点上的系数大于中低分位点上的系数。可能的解释是：经营性收入较低的农民的实际土地经营面积通常相对较小，一般会通过购买农机服务来实现农业机械化作业，农业机械化作业带来的增产效应在土地规模较小的情况下并不明显，其对经营性收入的提升作用也较小。但相反的，对于那些经营性收入较高的农民而言，其土地实际经营规模通常相对较大，而在劳工成本不断攀升的情况下，以机械作业替代高价劳动力，不仅可降低农业生产成本且由机械化作业带来的规模化经营还易形成规模经济效应，从而有利于农业经营性收入的提高，且增收效果更为明显。

就农民工资性收入来说，表5结果显示农业机械化对任一分位点的工资性收入均具有显著影响，且最低分位点的影响最小，中低分位点的影响最大，其他分位点的影响处于中间。产生这一现象的原因可能在于：我国农业生产仍存在剩余劳动力，城市就业市场并未完全饱和，农业机械化仍可以转移农业剩余劳动力进入城市进行非农就业，提高各收入层次农民的工资性收入。但收入最低工资性收入的农户在劳动力市场中的并没有明显的竞争优势，人力资本水平很低，一般从事技术含量较低的传统产业，工资水平较低且不稳定，而且农业收入仍是其主要收入来源，其往往不能完全脱离农业生产，也在一定程度上阻碍了农民从事非农工作的连续性，进而不利于工资性收入的更大提升。中低收入农民群体和中等收入农民群体可以完全脱离农业生产，从事非农生产，人力资本水平相对较高，因此增收效应好于最低工资收入农民群体。另外因农业机械化转移的中高收入农民群体和最高收入农民群体虽然人力资本水平较于农民群体内部较高，但是相比于城市高人力资本水平的就业者来说仍较低，这就造成其在城市中仍从事低收入工作，增收效应低于中等收入农民群体以及中低收入农民群体。

4 研究结论和政策含义

本研究在理论分析农业机械化对农民收入可能存在的增长效应、结构效应与分配效应的基础上，运用2000—2016年30 个省份③在检验分配效应时为24 个省。的面板数据进行了实证检验，得到如下结论：第一，农业机械化对农民收入具有增长效应，农业机械化促进了农民人均纯收入水平提高；第二，农业机械化对农民收入具有结构效应，农业机械化同时促进了农民经营性收入和工资性收入提高；第三，农业机械化对农民收入具有分配效应，农业机械化缩小农民收入差距，改善了收入不平等，处于各个收入分位点上的农民的增收效果存在差异，处于中低收入群体农民增收效果较好。

本文的研究结论对于科学认识农业机械化对农民增收的各类效应具有重要的政策含义。其可具体表达为：首先，国家需继续实施农机购置惠农政策，在加大农业机械补贴投入力度的同时，将更多类型实用的农业机械纳入补贴范围内，特别是对于大中型农机械，应考虑给予提供金融支持等政策支持，特别是向中低收入水平农户倾斜，提高农户的购机能力，进而进一步发挥农业机械要素在农业生产的作用，促进农民收入提升。其次，政府应当加快发展农机社会化服务体系建设，建立并完善农业服务市场，降低农机服务费用，推进农业机械要素在各地区间的合理流动，解决区域农机分配不均问题，增加农机发展落后地区的农机服务供给，缩小农户间农业生产效率的差距，从而缓解收入农民内部收入差距扩大。最后，建立完善的农机研发和创新体系，加大在农机技术革新的投入，促进农业机械的换挡升级，适应我国各省区复杂的作业环境，推动我国部分农业生产全过程机械化作业，减少农业劳动的参与，进一步释放农业生产各环节的剩余劳动力，从而促进农民非农收入提升。