1. Giới thiệu

Trong bối cảnh CMCN 4.0 và biến đổi khí hậu, nông nghiệp toàn cầu đang chuyển dịch theo hai trục chính: số hóa (AI) và xanh hóa. Theo Acemoglu & Autor (2011) và Autor (2015), tiến bộ công nghệ làm thay đổi cơ cấu cầu lao động theo hướng thiên lệch kỹ năng. Đồng thời, các nghiên cứu của ILO (2019) và UNEP (2021) chỉ ra rằng chuyển đổi xanh làm xuất hiện hệ thống “việc làm xanh” gắn với yêu cầu kỹ năng mới.

Tại Việt Nam, nơi lao động nông nghiệp còn chiếm tỷ trọng lớn và chủ yếu là phi chính thức, hai xu hướng này không chỉ nâng cao năng suất mà còn làm tái cấu trúc thị trường lao động. Tuy nhiên, các nghiên cứu hiện nay chủ yếu phân tích riêng lẻ từng yếu tố, chưa làm rõ tác động đồng thời của AI và chuyển đổi xanh đến cơ cấu lao động. Bài viết này nhằm lấp khoảng trống đó thông qua cách tiếp cận tích hợp.

2. Cơ sở lý thuyết về sự tác động của trí tuệ nhân tạo và chuyển đổi xanh tới lao động nông nghiệp

Dưới tác động của tiến bộ công nghệ, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo (AI) và tự động hóa, thị trường lao động nông nghiệp đang được tái cấu trúc theo khuôn khổ lý thuyết thay đổi công nghệ thiên lệch về kỹ năng (Skill-Biased Technological Change – SBTC) (Berman et al., 1994). Trong mô hình này, tiến bộ công nghệ (A) không chỉ nâng cao năng suất mà còn làm thay đổi độ co giãn thay thế giữa các loại lao động, qua đó dịch chuyển đường cầu lao động theo hướng gia tăng nhu cầu đối với lao động kỹ năng cao (L_h) và thu hẹp nhu cầu đối với lao động kỹ năng thấp (L_l). Việc ứng dụng các công nghệ như cảm biến IoT, hệ thống canh tác chính xác và phân tích dữ liệu lớn đã làm suy giảm các công việc mang tính lặp lại, đồng thời gia tăng các vị trí đòi hỏi năng lực công nghệ và tư duy phân tích. Hệ quả là cầu lao động nông nghiệp không chỉ thay đổi về lượng mà còn được “nâng cấp” về chất, dẫn đến hiện tượng phân cực việc làm và tái phân bổ lao động theo hướng ưu tiên các nhóm kỹ năng cao (Acemoglu & Autor, 2011; Autor, 2015; Acemoglu & Restrepo, 2020) . Trên phương diện cung lao động, quá trình này tạo ra áp lực điều chỉnh mạnh mẽ khi lực lượng lao động truyền thống buộc phải đầu tư vào vốn nhân lực thông qua đào tạo lại và nâng cao kỹ năng; nếu không, họ có nguy cơ bị dịch chuyển sang khu vực phi chính thức hoặc rời khỏi ngành nông nghiệp (World Bank, 2021; FAO, 2022).

Song hành với chuyển đổi số, quá trình chuyển đổi xanh tiếp tục làm sâu sắc thêm sự biến đổi của thị trường lao động nông nghiệp thông qua việc tái định hướng cả cung và cầu theo tiêu chí bền vững. Về phía cầu, sự phát triển của các mô hình nông nghiệp sinh thái, hữu cơ và kinh tế tuần hoàn làm gia tăng nhu cầu đối với “kỹ năng xanh”, bao gồm cả kỹ năng kỹ thuật chuyên biệt (vận hành công nghệ phát thải thấp, quản lý tài nguyên hiệu quả) và kỹ năng xuyên suốt (tư duy hệ thống, khả năng thích ứng và đổi mới sáng tạo) (ILO, 2019; OECD, 2023; UNEP, 2021). Đồng thời, các hoạt động sản xuất thâm dụng tài nguyên và gây ô nhiễm có xu hướng thu hẹp, kéo theo sự suy giảm tương ứng về nhu cầu lao động trong các lĩnh vực này. Về phía cung, khả năng tham gia hiệu quả vào thị trường lao động phụ thuộc ngày càng lớn vào mức độ phù hợp kỹ năng, làm gia tăng rào cản đối với nhóm lao động trình độ thấp. Trong bối cảnh đó, lý thuyết “dịch chuyển công bằng” nhấn mạnh vai trò của đào tạo nghề linh hoạt, chính sách an sinh xã hội và các cơ chế hỗ trợ chuyển đổi việc làm nhằm giảm thiểu chi phí điều chỉnh và đảm bảo tính bao trùm của quá trình phát triển (ILO, 2015; World Bank, 2021). Nếu thiếu vắng các thiết chế này, sự lệch pha giữa cung và cầu lao động có thể dẫn đến thất nghiệp cơ cấu và gia tăng bất bình đẳng, qua đó ảnh hưởng tiêu cực đến tính bền vững của phát triển nông nghiệp trong dài hạn

3. Tác động của trí tuệ nhân tạo và chuyển đổi xanh đến lao động nông nghiệp Việt Nam

3.1. Tác động theo trình độ kỹ năng

Việc ứng dụng AI và tự động hóa đang làm thay đổi rõ rệt cấu trúc kỹ năng của lao động nông nghiệp. Các công nghệ như cảm biến IoT, hệ thống canh tác chính xác và máy bay không người lái (drone) đã thay thế một phần đáng kể các công việc thủ công trong sản xuất. Theo FAO (2022), công nghệ số có thể giúp giảm từ 20–40% nhu cầu lao động trực tiếp trong các khâu cơ bản, đồng thời nâng cao hiệu quả sử dụng đầu vào.

Tại Việt Nam, xu hướng này thể hiện qua việc ứng dụng drone trong canh tác lúa tại Đồng bằng sông Cửu Long, giúp giảm khoảng 30–40% lao động thủ công và tiết kiệm 15–20% chi phí sản xuất (World Bank, 2021). Đồng thời, nhu cầu đối với các vị trí như kỹ thuật viên vận hành thiết bị, phân tích dữ liệu và quản lý hệ thống sản xuất thông minh ngày càng gia tăng. Tỷ lệ lao động nông nghiệp qua đào tạo đã tăng từ 17,6% năm 2020 lên trên 22% năm 2024 (Tổng cục Thống kê, 2024), phản ánh xu hướng nâng cấp chất lượng nguồn nhân lực. Tuy nhiên, sự khác biệt về khả năng tiếp cận công nghệ tiếp tục làm gia tăng khoảng cách kỹ năng giữa các nhóm lao động.

3.2. Tác động theo cơ cấu ngành nghề

AI và chuyển đổi xanh đang thúc đẩy tái cấu trúc lao động trong toàn bộ chuỗi giá trị nông nghiệp. Lao động không còn tập trung chủ yếu ở khâu sản xuất sơ cấp mà dịch chuyển sang các hoạt động có giá trị gia tăng cao hơn như chế biến, logistics, truy xuất nguồn gốc và thương mại số. Theo World Bank (2021), các khâu sau thu hoạch có thể chiếm tới 60–70% giá trị gia tăng trong chuỗi nông sản hiện đại.

Đồng thời, quá trình xanh hóa tạo ra các vị trí việc làm mới như kỹ thuật viên nông nghiệp số,chuyên gia quản lý dữ liệu, logistics bền vững và kiểm định tiêu chuẩn môi trường. Tuy nhiên, sự chuyển dịch này diễn ra không đồng đều: khu vực doanh nghiệp và các tác nhân có khả năng tiếp cận vốn, công nghệ thích ứng nhanh hơn, trong khi phần lớn hộ sản xuất nhỏ vẫn gặp hạn chế về quy mô và liên kết thị trường. Điều này làm gia tăng nguy cơ phân tầng trong chuỗi giá trị nông nghiệp.

3.3. Tác động đến chất lượng việc làm

Chuyển đổi xanh góp phần cải thiện chất lượng việc làm thông qua việc mở rộng các mô hình sản xuất bền vững và tiêu chuẩn hóa quy trình sản xuất. Tại Việt Nam, diện tích canh tác hữu cơ đã tăng hơn 3 lần trong giai đoạn 2016–2022, cho thấy xu hướng phát triển nông nghiệp thân thiện môi trường (Bộ NN&PTNT, 2023). Bên cạnh đó, ứng dụng công nghệ số và truy xuất nguồn gốc giúp nâng thu nhập nông dân khoảng 10–20% và cải thiện tính minh bạch của thị trường (World Bank, 2021).

Tuy nhiên, chất lượng việc làm còn phân hóa đáng kể. Khoảng 60–65% lao động nông nghiệp vẫn làm việc trong khu vực phi chính thức (Tổng cục Thống kê, 2024), với điều kiện lao động và mức độ bảo đảm xã hội còn hạn chế. Ngoài ra, chi phí đầu tư công nghệ và tiêu chuẩn xanh ở mức cao tiếp tục là rào cản đối với các hộ sản xuất nhỏ, làm cho lợi ích của quá trình chuyển đổi chưa được phân bổ đồng đều.

3.4. Tác động đến phân bổ không gian lao động

Cùng với những thay đổi về kỹ năng và cơ cấu ngành, lao động nông nghiệp đang có xu hướng dịch chuyển khỏi sản xuất truyền thống sang các lĩnh vực phi nông nghiệp và các khâu giá trị cao hơn. Tỷ trọng lao động nông, lâm, thủy sản đã giảm từ khoảng 38% năm 2015 xuống còn 26–27% năm 2024, trong khi khu vực công nghiệp và dịch vụ ngày càng mở rộng (Tổng cục Thống kê, 2024). Chênh lệch năng suất giữa các khu vực tiếp tục là động lực quan trọng thúc đẩy xu hướng này.

Sự phát triển của chuỗi giá trị nông sản và kinh tế số cũng tạo điều kiện hình thành các cơ hội việc làm mới tại khu vực nông thôn, đặc biệt trong các lĩnh vực chế biến, logistics và thương mại điện tử. Tuy nhiên, khả năng dịch chuyển còn phụ thuộc vào điều kiện vùng miền và năng lực của người lao động, khiến quá trình này diễn ra không đồng đều và đặt ra yêu cầu đối với các chính sách hỗ trợ chuyển đổi nghề theo hướng bao trùm.

4. Thảo luận và hàm ý chính sách

4.1. Hệ thống chính sách hỗ trợ chuyển dịch lao động và ứng dụng công nghệ

Trong giai đoạn 2020–2025, Chính phủ Việt Nam đã từng bước hình thành một khung chính sách tương đối toàn diện nhằm thúc đẩy quá trình chuyển đổi kép trong nông nghiệp, bao gồm chuyển đổi số và chuyển đổi xanh. Các chính sách này không chỉ tạo hành lang pháp lý cho ứng dụng công nghệ mà còn có tác động trực tiếp đến quá trình tái cấu trúc cơ cấu lao động nông nghiệp, đặc biệt thông qua ba trụ cột: (i) phát triển nguồn nhân lực, (ii) bảo đảm an sinh xã hội và (iii) xây dựng hạ tầng dữ liệu.

(1) Thu hút chuyên gia và phát triển nguồn nhân lực công nghệ cao

Nghị định 249/2025/NĐ-CP đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc giải quyết “điểm nghẽn” về nhân lực chất lượng cao trong nông nghiệp số. Chính sách này tập trung vào việc thu hút đội ngũ chuyên gia khoa học, công nghệ và chuyển đổi số thông qua các cơ chế đãi ngộ vượt trội, bao gồm tiền lương cạnh tranh, điều kiện làm việc thuận lợi và các hỗ trợ toàn diện về phúc lợi xã hội (Chính phủ, 2025a).

Từ góc độ cơ cấu lao động, chính sách này tác động trực tiếp đến phía cầu lao động, khi làm gia tăng nhu cầu đối với lao động kỹ năng cao, đồng thời gián tiếp thúc đẩy phía cung thông qua hiệu ứng lan tỏa tri thức. Tuy nhiên, một hạn chế đáng lưu ý là phạm vi hưởng lợi của chính sách còn tập trung vào nhóm lao động trình độ cao, trong khi chưa có cơ chế đủ mạnh để kết nối nhóm này với khu vực sản xuất nhỏ lẻ - nơi chiếm tỷ trọng lớn trong nông nghiệp Việt Nam.

(2) Chính sách an sinh xã hội và bảo vệ nhóm lao động dễ bị tổn thương

Trong bối cảnh tự động hóa và chuyển đổi xanh có thể làm gia tăng nguy cơ mất việc làm đối với lao động kỹ năng thấp, Nghị định 30/2025/NĐ-CP đóng vai trò như một “cơ chế đệm” nhằm giảm thiểu các tác động tiêu cực. Việc bổ sung tiêu chí xác định người lao động có thu nhập thấp (dưới 2.250.000 đồng/tháng tại khu vực nông thôn) tạo cơ sở để triển khai các chương trình hỗ trợ đào tạo nghề, chuyển đổi việc làm và giảm nghèo bền vững (Chính phủ, 2025b).

Chính sách này có ý nghĩa quan trọng trong việc bảo đảm nguyên tắc “chuyển đổi công bằng”, khi giúp duy trì khả năng tham gia thị trường lao động của các nhóm yếu thế. Về mặt cung lao động, các chương trình đào tạo lại và nâng cao kỹ năng góp phần cải thiện khả năng thích ứng của người lao động trước những thay đổi về cầu lao động do công nghệ và tiêu chuẩn môi trường tạo ra.

Tuy nhiên, hiệu quả thực thi chính sách còn phụ thuộc lớn vào năng lực triển khai tại địa phương. Thực tế cho thấy, nhiều chương trình đào tạo nghề chưa gắn chặt với nhu cầu thực tế của thị trường, đặc biệt là các kỹ năng số và kỹ năng xanh. Điều này dẫn đến tình trạng lệch pha cung – cầu kỹ năng, làm giảm hiệu quả của chính sách trong việc hỗ trợ chuyển dịch lao động.

(3) Chính sách phát triển nông nghiệp xanh và hạ tầng dữ liệu

Bên cạnh các chính sách về lao động, Việt Nam đã triển khai một số chương trình nền tảng nhằm thúc đẩy chuyển đổi số và phát triển nông nghiệp bền vững. Khung kiến trúc số ngành nông nghiệp (Quyết định 5445/QĐ-BNNMT) tạo cơ sở cho quản lý dựa trên dữ liệu, trong khi các nền tảng như AgriStack hỗ trợ số hóa thông tin sản xuất và truy xuất nguồn gốc, góp phần nâng cao tính minh bạch của thị trường. Đồng thời, các chương trình giảm phát thải giai đoạn 2025–2030 thúc đẩy áp dụng tiêu chuẩn môi trường và mở ra cơ hội tham gia thị trường carbon.

Tác động từ góc độ lao động thể hiện theo hai chiều. Về phía cầu, quá trình số hóa và xanh hóa làm gia tăng nhu cầu đối với lao động có kỹ năng công nghệ và kỹ năng xanh, đặc biệt trong các khâu quản lý dữ liệu, truy xuất nguồn gốc và logistics; trong khi đó, các ước tính cho thấy ứng dụng công nghệ số có thể giúp giảm đáng kể nhu cầu lao động thủ công. Về phía cung, việc phổ cập nền tảng số góp phần nâng cao chất lượng nguồn nhân lực, thể hiện qua sự gia tăng tỷ lệ lao động qua đào tạo, dù vẫn còn ở mức thấp. Tuy nhiên, hiệu quả chuyển đổi còn bị hạn chế bởi sự thiếu đồng bộ của hạ tầng dữ liệu và chênh lệch tiếp cận công nghệ giữa các vùng, đặc biệt tại khu vực nông thôn và miền núi, nơi phần lớn sản xuất vẫn do các hộ nhỏ lẻ đảm nhiệm.

Tổng thể, hệ thống chính sách hiện hành đã bước đầu hình thành một khung thể chế hỗ trợ quá trình chuyển dịch lao động nông nghiệp trong bối cảnh chuyển đổi kép. Tuy nhiên, vẫn tồn tại ba vấn đề cốt lõi:

(i) Chính sách phát triển nguồn nhân lực chưa theo kịp tốc độ thay đổi của cơ cấu lao động;

(ii) Khoảng cách tiếp cận công nghệ giữa các nhóm lao động ngày càng gia tăng;

(iii) Hạ tầng dữ liệu và thể chế số chưa đủ hoàn thiện để hỗ trợ ứng dụng AI trên diện rộng.

4.2. Hàm ý chính sách đối với lao động nông nghiệp trong bối cảnh chuyển đổi kép

Trước hết, cần tái cấu trúc hệ thống đào tạo nguồn nhân lực nông nghiệp theo hướng linh hoạt và thích ứng với sự thay đổi nhanh chóng của công nghệ. Trọng tâm không chỉ là phổ cập kỹ năng số cơ bản mà còn phải tích hợp kỹ năng xanh và năng lực quản trị chuỗi giá trị. Việc thiết lập cơ chế phối hợp chặt chẽ giữa Nhà nước, cơ sở đào tạo và doanh nghiệp là điều kiện tiên quyết để đảm bảo tính thực tiễn và khả năng hấp thụ lao động sau đào tạo (OECD, 2023). Đồng thời, các chương trình đào tạo lại cần ưu tiên nhóm lao động lớn tuổi và lao động kỹ năng thấp nhằm giảm thiểu nguy cơ bị loại trừ khỏi thị trường lao động.

Thứ hai, phát triển hạ tầng dữ liệu nông nghiệp cần được xem là nền tảng cốt lõi cho quá trình chuyển đổi số. Việc xây dựng hệ thống dữ liệu mở, chuẩn hóa và liên thông - bao gồm dữ liệu về đất đai, khí hậu, dịch bệnh và thị trường - sẽ tạo điều kiện cho việc triển khai các ứng dụng AI trên diện rộng. Đồng thời, cần thúc đẩy số hóa từ cấp cơ sở thông qua việc phổ cập nhật ký sản xuất điện tử và các nền tảng truy xuất nguồn gốc, nhằm tích lũy dữ liệu phục vụ phân tích và ra quyết định.

Thứ ba, cần thiết kế các công cụ tài chính nhằm giảm rào cản tiếp cận công nghệ, đặc biệt đối với các hộ sản xuất nhỏ. Các chính sách tín dụng xanh, hỗ trợ lãi suất và khuyến khích mô hình AIaaS có thể giúp phân bổ lại chi phí đầu tư, qua đó thu hẹp khoảng cách số giữa các nhóm lao động. Bên cạnh đó, việc ưu tiên phát triển các giải pháp công nghệ “Make in Vietnam” có ý nghĩa quan trọng trong việc giảm chi phí, nâng cao khả năng thích ứng với điều kiện địa phương và bảo đảm chủ quyền công nghệ.

Thứ tư, cần hoàn thiện khung chính sách chuyển đổi công bằng nhằm bảo vệ các nhóm lao động dễ bị tổn thương. Điều này bao gồm việc triển khai hiệu quả các chương trình an sinh xã hội, hỗ trợ đào tạo nghề và xây dựng thị trường lao động nông thôn hiện đại thông qua các nền tảng số kết nối cung – cầu lao động. Việc bảo đảm tính bao trùm của quá trình chuyển đổi không chỉ có ý nghĩa xã hội mà còn là điều kiện để duy trì ổn định và phát triển bền vững của khu vực nông thôn.

5. Kết luận

Trí tuệ nhân tạo và chuyển đổi xanh đang thúc đẩy sự tái cấu trúc sâu sắc thị trường lao động nông nghiệp Việt Nam theo hướng giảm lao động giản đơn và gia tăng nhu cầu đối với lao động có kỹ năng công nghệ và kỹ năng xanh. Quá trình này không chỉ làm thay đổi cơ cấu việc làm mà còn tạo ra sự phân hóa rõ rệt giữa các nhóm lao động theo khả năng tiếp cận và thích ứng với công nghệ. Kết quả nghiên cứu cho thấy tác động của chuyển đổi kép phụ thuộc lớn vào năng lực thích ứng của cung lao động và mức độ hoàn thiện của thể chế hỗ trợ. Do đó, trọng tâm chính sách cần hướng vào phát triển kỹ năng, thu hẹp khoảng cách số và bảo đảm chuyển đổi công bằng, như một điều kiện tiên quyết để chuyển đổi kép trở thành động lực tăng trưởng bao trùm thay vì làm gia tăng phân hóa lao động.

TS Nguyễn Đức Chính - Học viện Chính trị khu vực I

Tài liệu tham khảo

1. Acemoglu, D., & Autor, D. (2011). Skills, tasks and technologies: Implications for employment and earnings. Handbook of Labor Economics, 4, 1043–1171. https://doi.org/10.1016/S0169-7218(11)02410-5
2. Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2020). Robots and jobs: Evidence from US labor markets. Journal of Political Economy, 128(6), 2188–2244.https://doi.org/10.1086/705716
3. Autor, D. H. (2015). Why are there still so many jobs? The history and future of workplace automation. Journal of Economic Perspectives, 29(3), 3–30. https://doi.org/10.1257/jep.29.3.3
4. Becker, G. S. (1993). Human capital: A theoretical and empirical analysis, with special reference to education (3rd ed.). University of Chicago Press.https://doi.org/10.7208/chicago/9780226041223.001.0001
5. Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn. (2023). Báo cáo phát triển nông nghiệp hữu cơ Việt Nam.
6. Chính phủ. (2025a). Nghị định 249/2025/NĐ-CP về chính sách thu hút nhân lực khoa học công nghệ.
7. Chính phủ. (2025b). Nghị định 30/2025/NĐ-CP về chính sách hỗ trợ người lao động thu nhập thấp.
8. Food and Agriculture Organization (FAO). (2022). The State of Food and Agriculture 2022: Leveraging automation in agriculture. https://doi.org/10.4060/cb9479en
9. Goos, M., Manning, A., & Salomons, A. (2014). Explaining job polarization: Routine-biased technological change and offshoring. American Economic Review, 104(8), 2509–2526 https://doi.org/10.1257/aer.104.8.2509
10. International Labour Organization (ILO). (2019). Skills for a greener future: A global view.https://doi.org/10.54394/hhpt8087
11. Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). (2023). Green skills and jobs.https://doi.org/10.1787/1f6f4d3c-en
12. Tổng cục Thống kê. (2024). Niên giám thống kê Việt Nam 2023. NXB Thống kê.
13. United Nations Development Programme (UNDP). (2022). Digital transformation in agriculture in Vietnam.https://doi.org/10.18356/undp-vn-agri-2022
14. United Nations Environment Programme (UNEP). (2021). Towards a green economy: Pathways to sustainable development and poverty eradication. https://doi.org/10.18356/9789210019706
15. World Bank. (2021). Transforming Vietnamese agriculture: Gaining more from less. https://doi.org/10.1596/978-1-4648-1620-6