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在全球科技竞争日趋激烈的背景下，信息技术创新已经成为国家战略布局的重点领域。其中人工智能技术已经成为推动传统产业升级的关键技术支撑。作为计算机科学的重要研究分支，人工智能本质上是一门通过算法设计让机器具备类人化智能的前沿学科。目前学界存在多种定义方式，本文将其定义为基于机器学习来模拟人类决策机制的技术体系。人工智能已在金融投资风险评估、医疗影像辅助诊断、在线教育智能推荐等多个领域产生实际应用价值，其对社会经济发展具有显著的推动作用。与此同时，由于人工智能凭借其高效性与可控性，可能对传统劳动领域造成颠覆性影响。如引入智能分拣系统可能导致分拣员岗位减少、社交平台使用用户画像技术可能引发隐私泄露争议，以及自动驾驶汽车面临的道德抉择困境，这些都是技术发展过程中亟需应对的挑战。 人工智能对就业产生的影响实际上涉及多个层面的复杂议题。科技的重大革新往往会伴随着技术性失业问题，特别是在技术推广初期这一问题尤为突出，并且可能会长期存在。企业通常会优先采用自动化技术来实现降本增效的目标，而人工智能技术的运用会替代掉具有重复性或者流程标准化的工作，如流水线工人、客服、翻译等职业。劳动力市场在不断进行调整过程中，市场对于新岗位的需求会滞后于技术进步，且相关人员的技能更新需要消耗一定的时间和资源，这可能导致结构性失业问题出现。如果在人工智能运用过程中，传统产业部门逐渐步入衰退期，而新兴产业部门尚未形成规模效应，这容易诱发周期性失业问题。对于农村地区劳动者，人工智能的普及会引发更为显著的改变。世界银行发布的数据显示，美国2023年农业劳动力占总人口比率仅为1.57%，而在19世纪美国农业实现机械化前，这一比例超过60%。国家强调要加快建设农业强国，扎实推动乡村产业、人才、文化、生态、组织振兴。随着农业向智能化发展，我国传统农业领域的劳动力必然会向现代服务业和高附加值产业转移。虽然智能化设备能大幅提高劳动生产率，但也对农业劳动者提出了掌握新技术的要求。如何在推进农业现代化过程中保障劳动力平稳转型，将成为制定相关政策时需要注意考虑的问题。 人工智能带来的生产效率提升为社会经济结构变革提供了基础条件。但通过替代人类劳动创造高额经济价值的方式，可能会引发较为突出的就业岗位流失问题。现有文献研究主要聚焦于人工智能对整体就业市场的影响，而对于农业领域的研究相对缺乏。因此本文基于马克思主义理论框架，通过分析人工智能对农业劳动力的实际影响，并探讨其作用机理，致力于为促进农村劳动力的结构性转型提供切实可行的政策建议。 一、人工智能驱动下我国农业劳动力就业现状与特征（一）人工智能驱动下我国农业劳动力的就业现状智能制造技术在农业领域的渗透使得工业机器人与农用机械的应用范围明显扩大，显著地促进了农业现代化的进程。根据国家统计局与世界银行的统计数据，1995—2023年，我国农机设备的保有量呈增长的态势，而农业领域从业人员占总就业人口的比重逐年下降。这种变化显现出农机设备的普及与农业劳动力规模之间存在负相关关系。周晓时等（2021）的研究结果也表明机器人应用会促使农业人口向其他产业转移。从劳动生产率（农业增加值与农业从业人数之比）来看，其数值从1995年的17.26%大幅跃升至2023年的112.77%，表明农业劳动生产率实现了跨越式增长，同时也说明了技术装备的应用对提升农业生产效率产生了重要作用。从系统性视角来看，技术装备的普及、生产效率的提升以及劳动力结构的优化之间存在着密切的耦合关系，技术装备的普及是效率提升的基础驱动力，而效率的提升又反过来加速了劳动力结构的优化调整，三者共同构成了农业现代化转型的核心动力链。 （二）人工智能驱动下我国农业劳动力的就业特征1. 农业就业群体基本特征我国农业由传统小农经济向现代化、规模化经营转变，劳动力要素也随着变化。首要变化是农业劳动力年龄结构呈老龄化趋势。全国农业普查数据显示，第二次普查中35岁及以下青年劳动力占比为32.3%，相比于第三次普查下降至19.2%，降幅为13.1个百分点。而55岁及以上劳动力占比则从21.9%涨至33.6%，增幅为11.7个百分点。年轻群体更倾向于转向非农领域寻求发展机会，叠加当前人口老龄化加剧的背景，共同导致农业劳动力供给出现结构性失衡。其次，农业从业人员的性别构成出现反转。2006年女性占比超过53%，而2018年降至约47.5%。这主要源于两方面因素：一是农业机械化水平提升，弱化了传统农业对女性劳动力的依赖；二是新型城镇化战略的实施带动服务业岗位增加，对女性劳动力进行显著分流。 2. 农业研发群体素质不断提升尽管农业生产人员整体数量减少，从事农业技术研发的群体整体素质却持续提升。《中国科技统计年鉴（2013—2022）》中的数据显示：本科学历人员占比从2013年约50.24%的高位减至2022年的34.36%。与此同时，硕士学历群体的占比却从35.75%稳步提升至41.98%；具有博士学历的人才比例增长更为显著，由14.01%增至23.66%。这种本科占比下降而硕博学历占比同步上升的演变趋势，反映出农业科技领域对高层次人才的需求在持续扩大，研发队伍的整体知识结构和专业化水平正在不断优化升级。与人才结构优化同步发生的是创新产出的显著增长，我国有效发明专利数量从2013年的3071件逐年攀升至2022年的16098件，这表明我国研发能力和创新水平的提升。专利数量的激增与科研机构在高层次人才培养的持续投入密不可分。高学历研发人员规模的扩大，不仅优化了人才队伍的整体素质结构，其作为知识产出的核心创新力量，还直接推动了技术研发能力的跃升。 二、人工智能对农业劳动力市场重构的作用机理（一）劳动剩余价值创造转变马克思剩余价值理论揭示了剩余价值的来源，其核心在于劳动对价值创造具有独占性。人工智能替代劳动者开展活动引发了人们认识论断裂，这促使我们重新考察价值本体论的基本假设，从而探索新“剩余价值”的来源，进而为传统就业模式的变革提供了理论支撑。 传统剩余价值理论认为，剩余价值源于劳动者超出必要劳动时间以外的无偿劳动。在传统农业生产模式下，剩余价值的计量主要建立在劳动力的价值、总劳动时间和必要劳动时间3个变量的基础上。人工智能技术的应用强化了传统生产要素的效能，展现出类主体的决策能力，但其本质仍属于物化劳动范畴。具体表现为：人工智能具备劳动能力，却不能自主创造价值。尽管在高效率育种、作物监测与管理、精准农业、农业机器人、农业数据分析与预测等农业生产环节能进行无人化操作，但其运行仍依赖预设程序和大数据。人工智能运行的过程本质上是程序开发者抽象劳动的外化。人工智能技术作为不变资本（CAI），其价值通过折旧转移至农产品，但无法创造新的价值增量。 价值创造主体的重构是技术变革的重要表现。传统农业依赖农业劳动者的直接劳动投入，而人工智能技术使主要价值创造的主体由农业劳动者转变为农业资本所有者。例如，山东省寿光市2025年引进了AI巡检设备使生产效率提升了3倍。农业劳动者购置人工智能设备，并对生产要素进行规划配置，其规划过程所投入的智力劳动构成了新型可变资本。规划分为必要规划劳动和剩余规划劳动，前者是维持农业生产基本运行所需的劳动时间（如日常管理），后者是超出必要劳动时间的劳动，形成“溢出价值”。这类“规划劳动”的剩余价值的计量涉及资本所有者的劳动力价值、总规划时长和必要规划时长。但农业区别于其他产业，会受到土地要素的制约。在我国土地兼具小农经济的分散性与经营种植的集约化并存背景下，规划劳动的价值创造效率会受到人工智能技术对土地状况的适配度影响。 追溯剩余价值转变过程和财富积累本质，以及规划劳动创造价值的价值量标准确立。农业资本所有者作为生产过程的规划劳动者，通过规划人工智能进行商品生产。商品价值包括：各种直接材料的价值转移，在这里没有任何新价值创造的因素，只是通过各种加工劳动将其价值转移到新产品上；人工智能、厂房等固定生产资料折旧费用的转移；规划劳动所创造的新价值，其中规划劳动创造的新价值又包括农业资本家本身再生产需要的必要规划劳动价值和非必要劳动规划的价值。在必要规划劳动时间内，农业资本所有者通过规划劳动所创造的新价值中用以弥补自身劳动力再生产所需要的部分；在非必要劳动规划时间，农业资本家规划人工智能在超出必要规划劳动时间以外的时间进行生产，这部分价值将为资本家带来超出再生产需要价值的溢出价值实现财富的积累，也正是雇佣关系的消失，促进了剩余价值到溢出价值的转变。由于人工智能超越了人体机能的上限，可以进行不间断地工作，所以溢出价值的积累无法通过绝对增加劳动时间来实现，只有提高人工智能劳动效率和规划劳动者规划能力，缩短必要规划劳动时间来完成溢出价值的积累。农业资本所有者通过自身规划劳动获取的劳动力价值的价值量则等同于这一社会时期产出同种同量产品所付出的农业劳动者的劳动力价值总和。正是由于这种高效的生产力积累的溢出价值，财富超过了从雇佣劳动者身上积累的剩余价值财富，劳动者被逐步取代的同时也将不再受制于资本家。 （二）技术替代与创造的双重效应与过去主要依靠人力劳动的工业生产方式不同，剩余价值的创造过程逐渐摆脱了对传统劳动力的依赖，转而通过智能化设备来完成社会财富的积累。这种变化不仅会改变社会生产要素的组合方式，更会重构社会经济的运行机制，最终导致劳动力市场出现双重效应特征。这种效应主要体现在以下两个维度。 1. 替代效应：农业劳动力的挤出随着智能设备的广泛应用，传统的农业生产关系会发生根本性的调整。例如，农场主可以通过部署智能监测系统或者自动化收割装置来完成原本需要大量人力的工作。这种替代效应将不可避免地引发社会就业结构的调整，大量农业劳动者的岗位将被智能设备取代，此时传统的雇佣关系被改变，也就意味着传统的劳动要素供给模式被颠覆。然而这种就业替代并非简单的岗位更迭，农业从业者需要重新学习操作智能设备的技术，短期内可能出现就业空窗期，引发结构性失业问题。 2. 补偿效应：就业新岗位的创造从历史比较研究的角度，技术革新对就业产生的促进作用通常需要较长时间才能完全显现。回顾历次产业革命经验可知，每一次技术创新都会经历一个“创造性破坏”的阵痛期，比如蒸汽机发明导致马车夫失业，但催生了新职业岗位。人工智能带来的产业变革也遵循“打破重建”这一基本规律。在产业转型升级过程中，虽然传统行业会面临收缩，但新兴行业将带来大量高质量就业机会。随着智能技术在农业全产业链的深度应用，农业生产链条不断延伸，新型就业岗位将不断涌现，农业劳动力市场会发生结构性优化。以山东寿光引进智能农业系统为例，当地通过引入AI技术不仅实现了大棚温度自动调控，还催生了农业数据分析师等新兴职业，推动了农业劳动力市场结构优化和就业质量提升。这种转型效应虽通常需要较长时间才能显现，但对产业可持续发展具有积极意义。 三、人工智能驱动下农业劳动力就业的对策建议建立健全农村劳动力技能教育体系。在人工智能技术快速迭代的背景下，传统农业劳动力面临被取代的风险，数字化技能已成为农业从业者适应新型生产力发展的重要支撑。政府应加强与高校、职业院校和农业科技企业合作，建立起覆盖城乡的多层次数字化技能教育体系。各地方政府可借鉴农业发达地区经验，建立技能认证与就业服务的对接机制，助力传统农业劳动者向智能化技术管理者转型。新农人应当主动提升农业机械操作、大数据分析及人工智能决策等核心技能，以缓解技术变革引发的就业风险。 完善农村劳动力的跨地域流动机制。鉴于人工智能的替代效应将不可避免地导致部分劳动力向非农领域转移，故必须通过科学的政策引导劳动力有序流动。一方面，各地应因地制宜发展农产品深加工、农村电商及休闲农业等新业态，为农业转移劳动力创造多元化就业路径；另一方面，政府应加快城乡一体化劳动力市场的建设步伐，完善职业指导、岗位匹配及创业扶持等配套服务。鉴于农业研发、智能设备维护及农业数据服务等领域的人才需求持续增长，建议加强定向培养，提升农业劳动力的职业素养和收入水平。 构建农业劳动力政策保障体系。为应对人工智能快速普及可能造成的劳动市场不平等加剧问题，有必要构建一种兼顾效率和公平的制度安排。有关部门应当制定农业人工智能应用领域的劳动保护法规来明晰技术替代的边界条件，防止资本对劳动者权益的过度挤压；地方政府可以设立“农业技术转型保障基金”对因技术替代而失业的劳动者提供临时救助；金融机构可以通过创新农业普惠金融产品为农业劳动者创业转型提供低成本融资以及风险分担，继而增强农业从业者抵御技术冲击的能力。 推动农业与人工智能的深度融合。人工智能对农业劳动者的影响取决于替代效应和补偿效应的大小。因而政府应鼓励农业企业、科技公司与科研机构加强协同创新，重点突破智能农业系统、精准作业技术及农业机器人等关键技术。在智慧农业园区建设中，可培育专业化服务主体，开发知识密集型就业岗位。农村集体经济组织应引导小农生产主体参与智能化转型，通过合作社模式或共享经济等形式降低技术门槛，促进农业技术的普惠化应用，从而弥合技术鸿沟，促进农村内部的收入均衡发展。 参考文献： [1]胡颖.人工智能驱动下我国农业劳动力就业转型的路径分析[J].商业观察,2026,12(09):28-31. 特别提醒：物联网专业交流群欢迎物联网行业相关的人群加入，同时群内欢迎各路社牛、大咖、前辈加入，群内除了不能发敏感内容、色情内容，以及不太建议多次发送推广内容，其他内容皆可畅聊~——交流QQ群724511126，进群的朋友请备注：姓名-单位-研究方向（无备注请恕不通过），由编辑审核后邀请入群！
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发表于 2026-5-10 07:05:09