農業機械化對農民收入的增長、結構與分配效應研究

周益波，何 可，張俊飚，程琳琳

（華中農業大學經濟管理學院/湖北農村發展研究中心，武漢 430070）

“三農”問題一直以來是我國經濟建設和現代化發展中的重大難題，其中農民收入問題是“三農”問題的核心[1]。促進農民增收不僅關系到農民生活水平的提高，更關系到我國社會穩定和國民經濟發展全局。長期以來，國家高度重視“三農”問題，已連續16年頒布了中央一號文件，其最主要目的在于不斷促進農民穩定增收。例如，2018年中央一號文件提出“產業興旺、生態宜居、鄉風文明、治理有效、生活富裕”的鄉村振興戰略總要求，始終把農民增收作為政策主線。雖然我國農民收入不斷提高，但農民收入增長速度長時間滯后于國民經濟增速[2]，農民收入整體水平不高。且由于農民收入的穩定性差，可持續增長的動力不足，缺乏一套完整的長效增收機制[3]，因此在我國經濟進入新常態的背景下，對農民收入增長提出嚴峻挑戰，這甚至會影響到我國跨越中等國家收入陷阱。而在國家推進鄉村振興的背景下，農民是推動中國鄉村建設和國民經濟增長的重要人力資源，有效提高農民收入水平，顯然是國家實現脫貧攻堅目標的必要措施，也是全面建成小康社會的應有之義。

農民增收問題是國內外學者廣泛關注的熱點，現有文獻針對農民收入問題的影響因素進行了廣泛而深入的研究，主要是從農地制度[4]、農村基礎設施[5]、農業技術進步[6]、農村勞動力轉移[7]、農村金融發展[8]、農村人力資本[9]、農業政策支持[10]等多個方面展開。由此可見，影響農民增收的因素有很多，其中農業機械化作為農業現代化的重要標志，是農業技術進步的最重要體現，對我國農民增收具有促進作用[11-12]。然而，遺憾的是，雖然農業機械化對農民收入的影響已經引起了部分學者的關注，但是仍有進一步深入研究之處。第一，現有研究大多數僅關注到農業機械化對于農民收入的平均影響。但不同收入群體的農民的資源稟賦各異，對農業機械要素的配置效率也就大不相同，因此需要關注農業機械化對于不同收入群體的影響差異。第二，在當前國家強調共享發展的情況下，僅僅關注到機械化的增收作用是不全面的，要將收入增長、收入結構和收入分配納入統一的研究框架中進行探討，進而可以全面系統的探討農業機械化對農民收入的影響。第三，現有文獻以農機總動力作為衡量農業機械化水平的指標有欠嚴謹，隨著農業裝備制造業的不斷升級，農機動力大小不再是決定農業機械作業能力的決定因素[13]，有些技術含量高的小動力農業機械也會有高效率的機械作業能力。因此，本文將采用農作物耕種收綜合機械化率衡量農業機械化水平。第四，農業機械化對農民收入影響可能存在滯后性，且農業機械化與農民收入之間可能存在反向因果關系，但現有文獻卻很少關注到這一點。

有鑒于此，本文基于全國省級面板數據，利用動態面板固定效應模型和分位數回歸模型對本農業機械化對農民收入的增長效應、結構效應和分配效應進行分析，以期為促進農業機械化健康發展、農民增產增收提供理論參考。

1 農業機械化對農戶收入的影響機理

在具體實證分析之前，有必要對農業機械化影響農戶收入的理論機理進行詳細闡述和分析，具體從以下幾個方面進行展開。

1.1 農業機械化的收入增長效應與結構效應

農業機械化主要通過促進農民農業經營性收入和工資性收入提高農民整體收入水平，也改變了農民收入結構。

農業機械化促進農民農業經營性收入增長。第一，農業機械化節省了農業成本。農業機械化對于農業勞動力的替代將會大大節省人工成本，且農業機械化水平的提高會減少農業生產資料的使用，從而大大降低了農業生產成本。農業生產受氣象變化影響很大，易造成農作物減產或者絕收。農業機械化水平的提高將會有助于農戶應對自然災害等突發事件的不利影響，保障了農業生產收入。第二，農業機械化提高了農業生產率。由于農業生產的季節性特點，獲得較高的農業產出就必須投入高強度的體力活動，在當前農村勞動力老齡化和女性化嚴重的情況下，農村中老年和女性勞動力無法承受高強度的農業生產活動，這就會使得農戶傾向于選擇粗放的方式經營自己的土地，造成農業生產率下降。農業機械化的普及和推廣將會使農業生產的勞動強度大大降低，減少了土地粗放經營的可能性，從而可能實現集約的經營方式，提高了農業生產率。另外，農業機械化能夠縮短耕種收作業時間提高耕地利用率，從而提高復種指數，且農業機械化的標準化作業可以減少了農作物生產環節由于人工操作而帶來的無效率損失，提高了農業生產率。

農業機械化促進了農民工資性收入的增長。根據費景漢—拉尼斯模型，農業生產率的提高是農業勞動力轉移的先決條件。農業機械化水平的提高，帶來了農業生產要素的替代，農業生產率大幅提升，降低了農民外出務工的機會成本，促進農村勞動力向城市轉移。根據有關研究，農業機械化對于農業勞動力轉移的貢獻度達到了21.59%[13]。釋放的農村勞動力將會大量轉入非農部門，完全脫離第一產業，從事第二產業或者第三產業，而在我國二元經濟結構中，非農部門的生產效率遠大于農業部門，因此非農部門所獲得的工資性收入遠大于其農業生產的所獲得經營性收入，農民的收入就會增加。另外，由于農業機械化的推廣，部分從事農業生產的農民將會有大量剩余時間，可以將較多精力分配到非農就業中，從而會增加其工資性收入。

1.2 農業機械化的收入分配效應

農業機械化對不同收入群體農民的增收效應影響不同，從而影響了農民收入分配。

在農民內部，不同收入層次農民的資源稟賦不同，所掌握資源的數量和結構差異明顯，高收入農民一般掌握著更多數量和更豐富結構的資源且人力資本水平更高。這就導致農民在農業機械化中獲益不同。具體來說：第一，農業機械化會通過技術進步來改變農民的收入差距。農業機械化的普及具有邊際生產率拉平作用，由于農村資本市場并不完善，收入較低的農民和收入較高農戶在農業生產中投入的機械要素相差很大，從而導致農業生產率相差較大，農業機械化的普及具有生產率拉平作用，從而降低了農民內部收入差距；第二，農業機械化會通過改變土地資源的配置影響農民收入分配。農業機械化對農業勞動力的替代程度較大，降低了因農村勞動力市場不完善導致的高農業雇傭成本，因此那些非農就業機會較少但農業人力資本較為豐富的低收入農戶就會從非農就業能力較強的農戶轉入較多土地，從而降低了由于土地資源稟賦差異導致的收入差距；第三，農業機械化會改變勞動力資源配置影響農民收入分配。目前，城市勞動力市場尚未完全飽和，農業機械化將會為那些因農業生產而被束縛的較高人力資本水平的低收入農戶提供更多的外出就業機會，從而獲得比從事農業生產更高的非農收入，進而縮小了農民內部收入差距。第四，農業機械化可以通過轉移支付影響收入分配。農機補貼擴大了農戶農機擁有數量，增加農業服務市場的供給量，從而降低了農業服務的費用，大多數小農并不具備農業機械而是通過購買農機服務實現農業機械化生產，在這種情況下，降低了低收入農戶的農業生產成本，從而縮小了收入差距。

綜上所述，機械化對于農戶收入的作用機制如圖1所示。

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

2 研究設計

2.1 模型設定和估計方法

基于上述分析，本文試圖對農業機械化水平與農民收入的全面關系展開深入分析。首先建立起如下基本的靜態面板數據模型：

其中，i 和t 分別代表省份和年份；Income 為衡量農民收入狀況的一些指標；Mechanization 為農業機械化水平；X 為其他影響農民收入狀況的一系列控制變量；為核心解釋變量的估計系數；為控制變量的估計系數向量；為個體固定效應；為時間固定效應；為殘差項。

考慮到農民收入具有慣性特征，是一個連續動態調整過程，故可能存在滯后效應。因此在靜態面板數據模型中加入被解釋變量農民收入狀況的滯后項，構建如下的動態面板數據模型：

對于估算方法，本文有以下考慮：一般情況來說，采用傳統的最小二乘法（OLS）可以估計得到相關的參數。但是，在經濟問題研究中，動態面板數據模型往往存在內生性問題。本文從農業機械的供給方來研究農業機械化水平對農民收入狀況的影響，而從農業機械的需求方來考慮，農民收入狀況亦會反作用于農業機械化水平。因此，農業機械化水平和農民收入狀況之間可能存在雙向作用。由于廣義矩估計方法（GMM）方法很好地克服了以上問題，且考慮到兩步GMM 進一步放寬了一步GMM 中殘差需要獨立和同方差的假設，估計更為有效[14]。因此本文將選取兩步系統GMM 方法進行估計。

然而，無論是傳統的OLS 方法，還是系統GMM方法都僅能反映農業機械化水平對農民收入的平均影響，無法識別在農民收入不同階段農業機械化水平對農民收入的影響。刻畫不同分位點下農業機械化水平對農民收入狀況的邊際效應演化過程是厘清兩者內在關系的前提條件。為此，本文引入分位數回歸的方法進行參數估計。

2.2 變量選取、數據來源與變量的描述性統計分析

2.2.1 變量選取

2.2.1.1 解釋變量

為了全面地反映我國農民收入狀況，本文將從農民收入水平（income level，IL）、農民收入結構（income structure，IS）和農民內部收入差距（income gap，IG）進行描述與分析。具體而言：①農民總收入。按照學術界普遍的做法，選取農村居民家庭人均純收入來表示，以充分反映農民的真實生活水平和改善生活的能力。②農民收入結構工資性收入和經營性收入是農民收入兩大重要組成部分，兩者的變動可以充分反映農民的收入結構變化情況。③農民內部收入差距能反映出農民收入分配差異狀況。考慮到基尼系數能較為直觀和客觀地映農民貧富差距狀況，因此本文選取該指標衡量農民內部收入差距狀況。具體基尼系數的計算公式如下：

此外，本文參照劉亞琳等[15]的處理方式，還利用了基尼系數的Logistic 函數值，具體公式為

2.2.1.2 關鍵解釋變量

本文重點關注農業機械化水平的影響，因而準確測度各省農業機械化發展水平至關重要。如前所述，農業機械總動力難以較好地反映我國各省農業實際農業機械化作業水平，實際上農業機械化對農民收入影響的作用結果是直接依賴于采用機械作業的程度而非農業機械的存量，故參照周振等[13]的做法，采用農業農村部使用的農作物耕種收綜合機械化率（mechanization，ME）進行表示。具體操作中，包括機械化耕作水平、機械化播種水平和機械化收獲水平三部分，按各自的權重0.4、0.3、0.3 加權相加①機耕水平是指機耕面積占農作物總播種面積中應耕作面積的百分比（農作物播種面積中應耕作面積等于農作物總播種面積減去免耕播種面積）；機播水平是指機播面積占農作物播種總面積的百分比；機收水平等于機收面積占農作物收獲總面積的百分比（農作物收獲總面積等于農作物總播種面積減去絕收面積）。。

2.2.1.3 控制變量

影響農戶收入的因素是眾多繁雜的。結合已有研究[16-17]及本文研究目的，選取如下控制變量：

①農村人力資本。農村人力資本直接關系到農民獲得就業機會和農業經營水平進而影響農民收入狀況，同時它也是造成農民之間收入差距的持久根源。受教育水平人力資本的重要體現，參考駱永民等[16]的研究，以農村平均受教育年限來表示。其具體計算方式是：平均受教育年限=（文盲或半文盲×0+小學×6+初中×9+中專或高中×12+大專及以上×16）/6 歲以上總人口。②城鎮化水平。城鎮化的推進，將帶動農產品市場發展并吸納更多的勞動力進入非農產業，從而有利于農民收入的提高。本文以各省城鎮人口占總人口的比重對其進行表示。③產業結構。產業結構的調整關乎勞動力市場、資本市場的發達程度，進而影響農民的收入。本文用第一產業產值和第二產業產值占GDP 的比例來衡量產業結構調整狀況。④財政分權度。財政分權可以通過轉移支付、農業基礎設施投資等方面影響農民收入。本文采用省級人均財政支出與省級和中央人均財政支出之和的比值衡量財政分權度。⑤土地資源稟賦。土地是農民最重要的資產，反映了農民土地占有狀況和資產稟賦，它可通過影響農業生產投入和非農就業機會選擇從而影響農民收入。本文用人均播種面積來衡量農民土地擁有狀況。⑥公路設施水平。交通設施可以通過提高生產效率、降低交易成本、促進就業等方面影響農民收入狀況。本文通過省公路運營里程除以各省份國土面積度量交通設施水平。⑦財政支農水平。政府支農投入有利于改變農業的弱勢地位，并具有增加農民收入的積極效應。本文以地方財政農林水事業支出②由于2007年之前沒有直接統計地方財政農林水事業支出，因此，為了保證前后統計口徑一致，我們將1997—2002年用分項統計的支援農村生產支出、農業綜合開發支出、農林水利氣象等部門事業支出之和來代替；2003—2006年用分項統計的農業支出、林業支出與農林水利氣象等部分事業支出之和代替。占地方財政總支出的比重表示。⑧農村固定資產投資水平。農村生產設施、農業科技服務等固定投資，能夠有效改善農業生產條件，進而起到增加農民收入的積極作用。本文采用人均農村農戶固定資產投資表示。

2.2.2 數據來源與變量的描述統計分析

本文的研究時間為2000—2016年，研究范圍為中國30 個省份。考慮到西藏各項數據完整性較差，同時天津、吉林、山東、湖南、海南、云南按不同收入分組的農村家庭居民收入缺失嚴重，故在研究分配效應時本文僅涉及中國大陸地區24 個省份，暫不包括港澳臺等地。本文中各項指標的數據來自《中國農業機械工業統計年鑒》（2001—2017）《中國農村統計年鑒》（2001—2017）《中國農業年鑒》（2001—2017）《中國統計年鑒》（2001—2017）《中國財政年鑒》（2001—2017）《中國區域統計年鑒》。

在實際操作中，對上述收入、生產總值等指標，均做不變價處理。同時，對人口密度、交通設施水平變量進行對數化處理，以減輕異方差和多重共線性。表1報告了上述變量的描述性統計情況。

表1 變量的描述性統計Table 1 Descriptive statistics of variables

3 結果與分析

3.1 農業機械化對農民收入影響的實證結果分析

為避免宏觀面板數據可能存在的非平穩性導致偽回歸問題，本文對其進行相應檢驗對數據進行檢驗。首先，由 Fisher-ADF 檢驗、LLC 檢驗和 IPS 檢驗結果顯示，模型中所涉及變量原始數據一階差分后表現平穩，即一階單整。然后，在此基礎上對被解釋變量和解釋變量進行協整檢驗，由Kao 檢驗和Pedroni檢驗結果顯示，農業機械化分別與農民總收入、農民經營性收入、農民工資性收入以及農民內部收入差距之間存在協整關系，即存在長期均衡關系。因此，可以不用對變量進行差分處理而直接利用原始數據進行回歸。同時，由膨脹方差因子（variance inflation factor，VIF）檢驗結果來看，各解釋變量的VIF 值均小于10。可認為各解釋變量間并不存在嚴重的多重共線性。此外，Hausman 檢驗結果顯示，本文應選擇固定效應模型進行估計。而為了得到更為穩健的結果，后文也將采用含Driscoll-Kraay 標準誤的SCC模型[18]進行主要估計，并把異方差穩健性估計作為參照。

3.1.1 農業機械化對農民收入的增長效應

表2中報告了農業機械化對農民總收入水平的影響情況。其中，模型1 和模型2 為固定效應模型、SCC 模型的估計結果，模型3 為系統GMM 模型估計結果。從模型3 可以看出，AR（2）接受原假設，說明殘差項不存在二階序列相關。同時，Hansen 檢驗均拒絕過度識別的原假設，說明工具變量是有效的。因此，可認為動態面板模型的設定是合理的。

表2 農業機械化對農民收入水平的影響Table 2 The Influence of agricultural mechanization on farmers' income level

①從靜態面板模型結果來看，在模型1 中，農業機械化的系數為0.001 8，且在5%置信水平下顯著。這表明農業機械化對農民收入水平具有正向效應，即農業機械化水平越高，農民總收入水平也越高；在修正標準誤后（模型2），農業機械化的回歸系數仍顯著為正，進一步表明農業機械化對農民總收入提高具有促進作用。

②從動態面板模型結果來看，模型3 中，滯后一階的農民收入系數為0.777 5，在1%的置信水平下顯著，這就表明農民前一期收入水平會對當前收入水平產生較強的正向影響，因此考慮農民收入的動態性是必要的；農業機械化對總收入的影響系數顯著為正，系數為0.001 6，與靜態面板模型結果較為接近。這表明，無論考慮農民收入的動態性與否，農業機械化均有利于農民總收入的提高。這與前文理論分析預期相一致。

需要說明的是，由于本文重點關注的農業機械化對農民收入的影響，限于篇幅，其余控制變量的具體影響在此不再贅述。

3.1.2 農業機械化對農民收入的結構效應

為進一步揭示農業機械化對農民收入的結構性差異，接下來將以工資性收入和經營性收入為被解釋變量進行分析，結果詳見表3。與上文相同，本文依次采用固定效應模型、SSC 模型和系統GMM模型進行估計。檢驗結果表明，動態模型設定是合理的。

①農業機械化對農民經營性收入的影響。在靜態面板回歸模型中，農業機械化回歸系數為正且顯著；在動態面板模型中，其系數為0.007 0，且在10%置信水平下顯著，說明農業機械化促進了農民經營性收入的提高。可以理解為，在既有種植結構下，得益于農業的機械化作業，農業生產率水平提高并逐漸轉向規模化經營，由此更易形成規模效應，從而提高了農民經營性收入水平。

②農業機械化對農民工資性收入的影響。無論采用靜態面板模型還是動態面板模型，農業機械化對農民工資性收入均具有顯著正向影響。具體在動態面板模型中，系數為0.004 0，即農業機械化作業提高了農民的工資性收入。究其原因，或在于以下兩點：其一，以糧棉油糖等為代表的種植業是典型的勞動密集型農業，農業的機械化作業可節約大量勞動力，并為農村剩余勞動力從農業中置換出來提供可能，而這又會極大地增加農民工資性收入；其二，諸多農產品生產的全過程機械化作業，不僅為因農忙限制而就近就業的農民進入發達地區創造機會，且其非農就業的時長與連續性也會大大提高，這亦會推動農民工資性收入的增加。

表3 農業機械化對農民收入結構的影響Table 3 The influence of agricultural mechanization on farmers' income structure

3.1.3 農業機械化對農民收入的分配效應

按照前文研究設計，下面將就農業機械化對農民收入可能存在的分配效應進行分析，相關估計結果見表4。由于使用的估計方法與前文相同，在此不再贅述，觀察檢驗結果證明模型設定正確，可以進行進一步分析。

由表4可知，無論是采用何種模型以及是否考慮被解釋變量的變換值，農業機械化對農民收入差距擴大具有穩定和顯著的負向影響。以模型15 回歸結果為例，農業機械化對農民收入差距的回歸系數為-0.006 4。這說明農業機械化的確會縮小農民收入差距。其可能的解釋是：其一，低收入農戶群體受惠于農業機械化的普及產生的技術溢出作用，其農業生產率得到了極大提升，縮小了與高收入農戶群體之間的生產率差距，從而增加了農業收入，縮小了收入差距；其二，農業機械化的普及促進了農業勞動力豐富的低收入群體轉入土地，擴大了其種植規模，提高了低收入農民的收入水平，進而縮小了收入差距；其三，農業機械化促進了人力資本水平較高的中低收入群體轉出土地，獲得租金、工資性收入，進而縮小了農民內部收入差距；其四，隨著農業機械化的普及，農業機械化社會化市場逐步完善，低收入群體購買農業服務的成本也相應較少，進而有利于其收入增加，縮小農民內部收入差距。

表4 農業機械化對農民內部收入差距的影響Table 4 The Influence of agricultural mechanization on farmers' internal income gap

3.2 農業機械化對農民收入影響的異質性分析

上文雖然分析了農業機械化對于農民收入的增長效應、結構效應和分配效應，但是并未考慮到農民之間資源稟賦的異質性所帶來的影響。為此，本文擬從不同收入群體角度來探討農業機械化對農民收入的異質性影響。

上文發現農業機械化將會縮小農民內部收入不平等程度，但難以辨別這一作用在高（低）收入群體中的差異性。為此，本文將采用分位數回歸方法，考察農業機械化對不同群體收入的影響及其結構性特征。具體操作中，分別設置 0.10、0.25、0.50、0.75、0.90 五個分位點，依次表示低收入群體、中低收入群體、中等收入群體、中高收入群體、高收入群體。表5報告了農業機械化對農民總收入、經營性收入以及工資性收入的分位數回歸結果。

從農民總收入來說，表5結果顯示無論在哪一個分位點，農業機械化對農民總收入均具有促進作用，盡管各自的影響大小存在差異。具體來看，在0.25 和0.5 的分位點時，農業機械化的系數最大（0.002 3）；在 0.1 和 0.75 分位點時，回歸系數依然較大且顯著；但在0.90 的高分位點上，農業機械化盡管對農民總收入的正向影響依舊明顯，但其影響程度卻有所降低。這說明，農業機械化的發展對各收入分為點農民總收入的提升都具有促進作用，且中等及中低收入群體因其更易采用農業機械化作業，其收入改善作用最為明顯，高收入群體因其較早采用機械化，其收入改善作用并不強。其中，中等收入群體受益較大將有利于全體農民收入水平的提升。

具體來看，就農民經營性收入來說，隨著經營性收入分位點不同，農業機械化對其的影響差異明顯。具體來看，表5顯示，在 0.1、0.25、0.5、0.75 和0.90 所有分位點上，農業機械化對農民經營性收入的影響均為正，且系數在0.002 9～0.004 3 之間，但在中高分位點上的系數大于中低分位點上的系數。可能的解釋是：經營性收入較低的農民的實際土地經營面積通常相對較小，一般會通過購買農機服務來實現農業機械化作業，農業機械化作業帶來的增產效應在土地規模較小的情況下并不明顯，其對經營性收入的提升作用也較小。但相反的，對于那些經營性收入較高的農民而言，其土地實際經營規模通常相對較大，而在勞工成本不斷攀升的情況下，以機械作業替代高價勞動力，不僅可降低農業生產成本且由機械化作業帶來的規模化經營還易形成規模經濟效應，從而有利于農業經營性收入的提高，且增收效果更為明顯。

就農民工資性收入來說，表5結果顯示農業機械化對任一分位點的工資性收入均具有顯著影響，且最低分位點的影響最小，中低分位點的影響最大，其他分位點的影響處于中間。產生這一現象的原因可能在于：我國農業生產仍存在剩余勞動力，城市就業市場并未完全飽和，農業機械化仍可以轉移農業剩余勞動力進入城市進行非農就業，提高各收入層次農民的工資性收入。但收入最低工資性收入的農戶在勞動力市場中的并沒有明顯的競爭優勢，人力資本水平很低，一般從事技術含量較低的傳統產業，工資水平較低且不穩定，而且農業收入仍是其主要收入來源，其往往不能完全脫離農業生產，也在一定程度上阻礙了農民從事非農工作的連續性，進而不利于工資性收入的更大提升。中低收入農民群體和中等收入農民群體可以完全脫離農業生產，從事非農生產，人力資本水平相對較高，因此增收效應好于最低工資收入農民群體。另外因農業機械化轉移的中高收入農民群體和最高收入農民群體雖然人力資本水平較于農民群體內部較高，但是相比于城市高人力資本水平的就業者來說仍較低，這就造成其在城市中仍從事低收入工作，增收效應低于中等收入農民群體以及中低收入農民群體。

4 研究結論和政策含義

本研究在理論分析農業機械化對農民收入可能存在的增長效應、結構效應與分配效應的基礎上，運用2000—2016年30 個省份③在檢驗分配效應時為24 個省。的面板數據進行了實證檢驗，得到如下結論：第一，農業機械化對農民收入具有增長效應，農業機械化促進了農民人均純收入水平提高；第二，農業機械化對農民收入具有結構效應，農業機械化同時促進了農民經營性收入和工資性收入提高；第三，農業機械化對農民收入具有分配效應，農業機械化縮小農民收入差距，改善了收入不平等，處于各個收入分位點上的農民的增收效果存在差異，處于中低收入群體農民增收效果較好。

本文的研究結論對于科學認識農業機械化對農民增收的各類效應具有重要的政策含義。其可具體表達為：首先，國家需繼續實施農機購置惠農政策，在加大農業機械補貼投入力度的同時，將更多類型實用的農業機械納入補貼范圍內，特別是對于大中型農機械，應考慮給予提供金融支持等政策支持，特別是向中低收入水平農戶傾斜，提高農戶的購機能力，進而進一步發揮農業機械要素在農業生產的作用，促進農民收入提升。其次，政府應當加快發展農機社會化服務體系建設，建立并完善農業服務市場，降低農機服務費用，推進農業機械要素在各地區間的合理流動，解決區域農機分配不均問題，增加農機發展落后地區的農機服務供給，縮小農戶間農業生產效率的差距，從而緩解收入農民內部收入差距擴大。最后，建立完善的農機研發和創新體系，加大在農機技術革新的投入，促進農業機械的換擋升級，適應我國各省區復雜的作業環境，推動我國部分農業生產全過程機械化作業，減少農業勞動的參與，進一步釋放農業生產各環節的剩余勞動力，從而促進農民非農收入提升。