引言

在人口转型持续深化的背景下，少子化与老龄化的叠加正重塑家庭结构与社会支持体系，并对个体福祉产生深远影响。既有研究主要从宏观层面考察少子化对劳动力供给、经济增长及社会保障体系的影响，而对其在微观层面，尤其是对老年人心理健康的作用机制，仍缺乏系统分析。与此同时，随着老龄人口规模不断扩大，心理健康问题已成为影响老年人生活质量与社会整合的重要维度。

围绕老年人心理健康的决定因素，现有文献主要从家庭支持与社会参与两个维度展开。在家庭层面，子女数量被视为核心变量，其通过经济支持、情感慰藉及照料供给等路径影响老年人心理状态。然而，这一分析框架隐含家庭规模稳定的前提，随着生育率持续下降，家庭规模不断收缩，传统依赖多子女分担养老风险的机制逐渐弱化，老年人获取支持的渠道趋于集中化甚至不稳定化。少子化在通过减少子女数量直接影响支持供给的同时，还通过改变代际互动模式与居住安排产生间接影响。研究表明，与子女同住有助于缓解孤独与抑郁风险，而空巢或独居状态则显著降低心理福祉。隔代照料等代际互动形式能够通过强化角色认同提升心理健康。尽管家庭机制在解释心理健康方面具有重要地位，但随着社会结构转型，社会参与、社区服务及数字技术等“外部支持机制”不断发展。相关研究表明，社会参与能够通过增强社会联系与自我认同显著改善心理健康，社区居家养老服务则通过制度化供给降低心理风险。此外，互联网使用也被证明能够在一定程度上替代传统代际互动，缓解孤独感。

本文聚焦以下三个核心研究问题：第一，少子化是否显著影响老年人心理健康，其作用方向与程度如何；第二，少子化通过何种具体机制影响老年人心理健康，尤其是家庭支持与个体福祉路径在其中扮演何种角色；第三，在不同健康状态与行为特征下，少子化的影响是否存在异质性。相较于既有文献，本文的边际贡献主要体现在将少子化引入老年人心理健康的微观分析框架，弥合了人口转型与个体福祉之间的研究断层，对于理解人口结构转型的深层社会后果具有重要意义。综上，本文在整合既有研究的基础上，从人口结构变迁出发，构建了“人口结构—家庭支持—个体心理结果”的综合分析框架，为理解少子化背景下老年人心理健康问题提供了新的理论视角与经验证据。

一、 理论分析与研究假说

在人口结构转型背景下，少子化通过重塑家庭结构与社会支持体系，对老年人心理健康产生多维度影响。为系统刻画这一作用机制，本文从“直接效应—中介机制—调节机制”三个层面展开理论分析。

（一）少子化与老年人心理健康：直接效应

少子化首先通过减少子女数量，直接改变老年人可获得的家庭支持资源。传统家庭养老模式依赖多子女分担经济供养、生活照料与情感支持，而子女数量减少将导致支持来源收缩，增加老年人面临的养老风险与心理压力。既有研究表明，家庭支持的弱化往往伴随着孤独感上升与抑郁风险增加。在子女数量较少的情况下，一旦主要支持来源受限，老年人面临的风险难以分散，从而对其心理状态产生负面冲击。据此，提出如下假说：

H1：少子化显著降低老年人心理健康水平。

（二）中介机制一：子女经济支持

在家庭支持体系中，经济支持是最为直接且可量化的资源形式。子女数量减少意味着潜在经济支持提供者减少，从而降低老年人获得转移支付的可能性与规模。已有研究指出，子女经济支持对老年人心理健康具有显著正向影响，且不同的收入差异会对老年心理健康有不同的影响。在少子化背景下，家庭内部资源供给能力下降，使老年人更易面临经济不确定性，这种不确定性会进一步转化为心理压力.据此，提出如下假说：

H2：少子化通过降低子女经济支持水平，进而降低老年人心理健康。

（三）中介机制二：生活满意度

生活满意度作为个体对整体生活状况的综合评价，能够反映其心理适应状态。既有研究表明，由子女提供的非正式照料能够显著改善老人的抑郁程度和生活满意度，且较高的生活满意度有助于降低抑郁风险并提升心理健康水平。王萍探讨了照料未成年孙子女对农村老年人生理健康及心理福祉发展的影响，认为显著提升了其生活满意度的发展，有益于其生理健康及心理福祉的发展。闫辰聿等发现互联网应用程序使用会通过提高老年人的生活满意度，改善老年人的心理健康。而少子化通过改变家庭结构与代际互动频率，可能削弱老年人的情感支持与社会联结，从而降低其生活满意度。据此，提出如下假说：

H3：少子化通过降低老年人生活满意度，进而降低其心理健康水平。

（四）调节机制：锻炼行为与是否有养老保险

已有研究表明，锻炼有助于改善身体健康并增强心理韧性，规律锻炼能够缓解抑郁情绪并提升生活满意度，丰富的体育活动方式和内容也有助于改善老年人心理健康。对于锻炼习惯良好的老年人，即使家庭支持减少，其心理健康受到的负面影响可能较小，因此认为锻炼行为具有调节作用。

与个体行为机制对应，养老保险作为制度化社会支持的重要形式，则体现了外生保障在心理健康中的调节作用。研究表明，社会支持体系可分为正式支持与非正式支持，其中家庭支持属于非正式支持，社会保险则是正式支持的重要组成。在少子化背景下，非正式支持供给下降，使制度安排的重要性提升。养老保险通过提供稳定收入，降低对未来不确定性的担忧，缓解医疗和生活焦虑，从而改善心理健康，这一效应在经济地位较低群体更明显。同时，社会保险还能通过提升医疗服务可及性和降低慢性病风险，间接改善心理健康。制度替代理论指出，当家庭支持不足时，制度性支持可部分替代家庭函数，缓解家庭结构变化带来的负面影响。据此，提出如下假说：

H4a：锻炼行为弱化少子化对老年人心理健康的负向影响。

H4b：拥有养老保险弱化少子化对老年人心理健康的负向影响。

二、模型设定与变量定义

（一）模型设定

为识别少子化对老年人心理健康的影响及其作用机制，本文基于面板数据构建双向固定效应模型，以控制不可观测个体异质性与时间冲击。基准模型设定如下：

其中，i表示个体，t表示时间；为老年人心理健康水平；为少子化变量；为控制变量集合；表示个体固定效应，用于控制不随时间变化的个体特征；表示时间固定效应，用于控制宏观冲击；为随机扰动项。

在估计方法上，采用家庭层面聚类稳健标准误，以控制家庭内部相关性对标准误的影响，从而提高估计结果的稳健性。

在此基础上，为检验中介机制，进一步构建如下方程：

其中，分别代表子女经济支持和生活满意度。

为检验调节效应，构建交互项模型：

其中，表示锻炼行为或是否有养老保险。

（二）变量定义

1.被解释变量：心理健康水平（Mental Health）

本文的被解释变量是老年人心理健康水平。心理健康状况由CHARLS调查的抑郁量表(CES-D)计算得到。CHARLS询问了被访者上周的感觉和行为，分别包括“我因一些小事而烦恼”“我在做事时很难集中精力”“我感到情绪低落”“我觉得做任何事都很费劲”“我对未来充满希望”“我感到害怕”“我的睡眠不好”“我很愉快”“我感到孤独”“我觉得我无法继续我的生活”10个问题，每个问题由很少或根本没有、不太多、有时或者说有一半的时间、大多数的时间4个不同层次的选项组成。通过对“我对未来充满希望”和“我很愉快”两个问题进行反向编码和对10个问题的选项重新赋值为0至3。最后将10个问题的分值相加汇总，得到被访者的心理健康得分，分值范围为0至30分，得分越高表示被访者过去一周的心理健康状况越差。

2.核心解释变量：少子化（Low Fertility）

少子化是本文的核心解释变量，采用健在子女数作为少子化的代理变量，即调查时点仍然存活的子女数量。该变量能够更准确刻画家庭层面的“有效支持供给能力”，且直接对应老年人可获得的潜在支持来源，相较于子女总数更具现实意义（李丹等，2018）。其次，健在子女数在个体生命周期中具有相对外生性，有助于降低反向因果问题对估计结果的干扰。

3.中介变量

（1）子女经济支持（Economic support）：子女经济支持指老年人从子女处获得的经济转移支付，可用年度金额或是否获得支持的虚拟变量衡量，本文采用的是家庭总收入的对数。该变量反映家庭内部资源供给能力，对应假说H2。

（2）生活满意度（Satisfaction）：生活满意度为个体对整体生活状况的主观评价，老年人的生活满意指数可作为一项反映其心理健康状态的重要指标，是衡量老年人生主观幸福感的重要指标。通常采用Likert量表（如1–5或1–10），从问卷问题B1-1“您觉得您现在的生活怎么样?”来衡量，答案赋值为“5=很好，4=好，3=一般，2=不好，1=很不好”，对应假说H3。

4.调节变量

锻炼行为（Exercise）：锻炼行为通常用是否进行规律锻炼或锻炼频率衡量，本文选取“是否锻炼”进行衡量，当受访者报告在调查期内存在规律性或至少一定频率的体育锻炼行为时，变量取值为1，否则取值为0，对应假说H4a。

养老保险（Pension）：养老保险作为制度性正式支持的重要体现，被用于刻画外部保障机制在少子化影响老年人心理健康过程中的调节作用。当受访者报告已参加任一形式的养老保险时，变量取值为1，否则取值为0，对应假说H4b。

5.控制变量

本文从人口结构、经济条件与制度环境三个维度对老年人心理健康的重要影响因素进行了系统控制。在人口学特征方面，控制年龄（Age）、性别（Gender，男性=1）与婚姻状况（Married，已婚=1），并引入受教育程度（Education）。在社会经济特征方面，控制家庭总收入（取对数，lnIncome）与家庭人均消费（取对数，lnConsumption），分别反映家庭资源禀赋与实际生活水平。考虑到中国特有的制度背景，还控制户口类型（Hukou，农村=1），以捕捉城乡制度差异对社会保障获取与生活质量的影响。

（三）数据说明

本文的数据来自中国健康与养老追踪调查（CHARLS），在对样本进行了适当筛选与清理，剔除了关键变量缺失值以及异常观测值后，最终形成用于实证分析的有效样本。整体来看，各变量的样本量在不同模型设定中略有差异，主要源于部分变量存在缺失或匹配限制，但总体样本分布较为均衡。考虑到老年群体的研究特征，本文将样本限定为60岁及以上个体。

（四）描述性统计

表1为主要变量的描述性统计结果：老年人健在子女数的均值为3.044，标准差为1.481，最小值为0，最大值达到13，表明样本中不同个体之间的子女数量差异较为显著；心理健康指数的均值为8.580，标准差为6.371，取值范围在0至30之间，显示出老年群体心理健康状况存在较大离散性，部分个体面临较为严重的心理健康问题。人口特征变量中，样本主要集中于低龄老年群体，平均年龄为68.43岁；性别结构中女性占比约为50.1%，整体较为均衡；多数老年人仍处于婚姻关系中，已婚个体占比为80.1%；样本具有明显的城乡结构特征，农村户口占比为76.4%。受教育程度变量均值为1.806，整体教育水平偏低，主要集中在小学及以下水平。经济变量中，家庭总收入（对数）均值为9.387，而家庭人均消费（对数）均值为9.023，不同家庭之间经济条件存在显著差异。此外，参与锻炼的比例为88.1%，拥有养老保险的比例为84.1%，显示出多数老年人有锻炼习惯且我国养老保障体系覆盖率较高。

VARIABLES	Variable Values	N	mean	sd	min	max
Gender	0=Female;1=Male	42,430	0.499	0.500	0	1
Married	0=Other;1=Married	42,425	0.801	0.400	0	1
Hukou	0=Urban;1=Rural	41,456	0.746	0.435	0	1
LowFertility	Number of Living Children (unit: count)	42,432	3.044	1.481	0	13
MentalHealth	Mental Health Level	42,432	8.580	6.371	0	30
Age	Unit:years	42,261	68.43	6.562	60	120
Education	1=Below primary school;2 = Primary school;3 = Secondary school;4 = High school or above	42,408	1.806	0.999	1	4
Exercise	0 = No;1 = Yes	28,767	0.881	0.323	0	1
Pension	0 = No;1 = Yes	38,067	0.841	0.366	0	1
lnIncome	Unit: Yuan	28,546	9.387	1.620	0	17.48
lnfcamt	Unit: Yuan	32,223	7.902	1.414	0	13.53
lnConsumption	Unit: Yuan	31,218	9.023	0.982	1.504	13.82

三、实证结果分析

（一）基准回归结果

表2报告了少子化对老年人心理健康的基准回归结果。结果显示，少子化的估计系数在所有模型设定中均为负，且在逐步加入控制变量后仍保持方向与显著性的稳定性。这表明，随着健在子女数的增加，老年人心理健康水平呈现改善趋势；换言之，少子化程度的加深显著不利于老年人心理健康。这一结果为假说H1提供了初步支持。列（1）是未控制协变量的情况，系数为-0.155，列（2）到列（4）是分别加入个体、家庭经济、社会制度层面后的控制变量，结果均显著。这反映出家庭代际支持结构在老年人心理健康中的关键作用：子女数量的减少意味着潜在经济支持来源的缩减，即压缩了家庭内部风险分担与资源配置的空间，使单个子女面临更高的赡养压力，进而降低其对父母的支持能力；也意味着情感互动与社会联系的弱化，从而在整体上削弱了老年人的心理安全感与生活满意度，进而上升影响心理健康，这一结果与家庭支持理论与社会网络理论的预期相一致。

综上，基准回归结果表明，少子化通过减少家庭支持基础，对老年人心理健康产生显著不利影响，且该结论在不同模型设定下具有较强稳健性。

	(1)	(2)	(3)	(4)
VARIABLES	MentalHealth	MentalHealth	MentalHealth	MentalHealth
LowFertility	-0.155**	-0.136*	-0.411***	-0.388***
	(-2.18)	(-1.91)	(-3.52)	(-3.27)
Age		-0.002	0.002	0.007
		(-0.09)	(0.06)	(0.25)
Married		-0.887***	-0.810***	-0.779**
		(-4.81)	(-2.63)	(-2.52)
Gender		-2.137***	-1.945***	-1.937***
		(-23.16)	(-16.17)	(-15.95)
Education			-0.298***	-0.264***
			(-3.80)	(-3.31)
lnIncome			-0.076*	-0.058
			(-1.66)	(-1.24)
lnConsumption			0.122*	0.132**
			(1.91)	(2.03)
Hukou				0.582**
				(2.52)
Constant	9.039***	10.894***	11.523***	10.332***
	(42.41)	(7.21)	(5.66)	(5.02)
Observations	40,890;40,754;20,684;20,336
R-squared	0.499;0.521;0.579;0.581
householdID FE	YES
Year FE	YES
r2_a	0.380;0.407;0.424;0.426
F	4.774;196.6;80.38;70.03

（二）内生性分析

为识别少子化对老年人心理健康的因果效应，本文采用社区层面生育特征作为工具变量进行两阶段最小二乘（2SLS）估计。结果显示，少子化的影响在统计上依然显著，且方向与基准回归一致。第一阶段中，工具变量对“少子化”的系数显著为正，并通过显著性检验，表明其满足相关性条件。该工具变量基于同一社区其他家庭的子女数量构建，反映了社区层面的生育规范与人口结构，既能有效解释个体家庭子女数差异，又不直接影响老年人心理健康，因而具有合理性。第二阶段回归中，“少子化”的估计系数依然显著且方向稳定，说明子女减少显著降低老年人心理健康水平，进一步支持少子化通过家庭支持渠道影响心理健康的因果机制。此外，第一阶段F统计量达到经验标准，未发现弱工具变量问题，保证了估计的有效性，增强了结论的因果解释力与稳健性。

	(1)	(2)
VARIABLES	LowFertility	MentalHealth
iv	216.637**
	(2.08)
LowFertility		-0.432*
		(-1.92)
Constant	-72.513**
	(-2.00)
Observations	20,448
R-squared	0.958	0.055
Control	YES
householdID FE	YES
Year FE	YES
r2_a	0.943	0.0542
F	1.912	69.13

（三）中介效应分析

表4列（1）与列（2）分别报告了子女经济支持与生活满意度的中介效应。结果显示，健在子女数显著提升老年人获得的经济支持，表明子女数量直接决定代际资源供给规模。少子化导致家庭“资金池”收缩，削弱应对医疗与日常支出的能力，降低经济安全感，并通过不确定性预期转化为心理压力，从而损害心理健康。同时，少子化还通过降低生活满意度产生负向影响。子女数量减少伴随代际互动下降与情感联结弱化，使老年人更易产生孤独感与被边缘化认知，进而降低整体生活评价并恶化心理健康。

	(1)	(2)
VARIABLES	Economic support	Satisfaction
LowFertility	1,004.625***	0.079***
	(4.35)	(4.88)
Constant	-22,982.598***	1.779***
	(-7.88)	(11.29)
Observations	19,810	19,947
R-squared	0.534	0.454
Control	YES
householdID FE	YES
Year FE	YES
r2_a	0.360	0.252
F	31.60	15.64

（四）调节效应分析

表5结果显示，锻炼行为与“健在子女数”的交互项在加入控制变量后显著为正，系数为0.285，且在5% 的水平上显著。表明锻炼行为能够通过改善生理状况、缓解负面情绪，有效缓冲少子化对老年人心理健康的负面影响，支持假说H4a。相比之下，养老保险的交互项虽为负，但在各模型中均不显著，说明其对少子化冲击的调节作用有限，假说H4b未得到支持。制度性保障虽提供基本经济支持，但在缓解由家庭支持弱化引发的心理压力方面仍存在不足。

	(1)	(2)	(3)	(4)
VARIABLES	MentalHealth	MentalHealth	MentalHealth	MentalHealth
LowFertility	-0.171	-0.227	-0.227***	-0.463***
	(-1.59)	(-1.26)	(-2.98)	(-3.81)
Exercise	-0.881***	-0.571***
	(-6.70)	(-3.01)
interact1	0.066	0.285**
	(0.80)	(2.27)
Pension			-0.025
			(-0.28)
interact2			-0.097	-0.067
			(-1.54)	(-0.70)
Constant	9.952***	11.706***	9.174***	10.632***
	(29.70)	(4.70)	(37.84)	(5.02)
Observations	27,332	14,177	36,761	18,469
R-squared	0.540	0.610	0.509	0.586
Control	NO	YES	NO	YES
householdID FE	YES
Year FE	YES
r2_a	0.384	0.429	0.383	0.427
F	16.16	46.68	3.702	58.74

（五）异质性分析

表6显示，少子化对老年人心理健康的影响存在显著城乡与教育异质性。农村样本中，少子化的负面效应显著且更强，而城镇样本系数较小且不显著，表明心理风险在农村呈现明显集中。这主要源于农村地区仍以家庭保障为主，社会保障与替代资源不足，使老年人对“养儿防老”依赖更强，因而对子女减少更为敏感。此外，低学历群体（高中及以下）受冲击更大，而高学历群体影响不显著。这表明教育水平通过提升经济基础、社会网络与认知能力，增强了对少子化冲击的适应与缓冲能力；相反，低学历老年人更依赖家庭支持，因而更易受到子女数量减少的负面影响。

	(1)	(2)	(3)	(4)
VARIABLES	Urban	Rural	Education<12	Education>=12
LowFertility	-0.100	-0.541***	-0.467***	-0.130
	(-0.51)	(-3.94)	(-3.88)	(-0.51)
Constant	2.513	6.883***	5.962***	3.304
	(1.27)	(5.23)	(5.01)	(1.00)
Observations	5,303	14,629	18,203	1,687
R-squared	0.596	0.570	0.578	0.671
Control	YES
householdID FE	YES
Year FE	YES
r2_a	0.430	0.403	0.419	0.490
F	15.99	64.87	65.14	4.959

（六）稳健性检验

为检验稳健性，本文采用更换聚类层级、变量缩尾及调整固定效应三种方法。模型（2）将聚类层级由家庭调整为个人后，“少子化”系数为-0.377，且在1%水平显著，表明少子化对心理健康的负向影响在个体层面依然稳健存在；模型（3）对关键变量进行缩尾处理后，系数为-0.451，仍在1%水平显著，说明结论不受极端值干扰；模型（4）将固定效应由家庭替换为社区后，系数为-0.330，同样显著，表明该负向影响不依赖特定社区环境，而主要源于家庭结构内部。整体来看，少子化对老年人心理健康的负面效应具有较强稳健性。

	(1)	(2)	(3)	(4)
VARIABLES	MentalHealth	MentalHealth	MentalHealth	MentalHealth
LowFertility	-0.442***	-0.377***	-0.451***	-0.330***
	(-3.92)	(-3.15)	(-3.83)	(-7.38)
Constant	5.578***	10.340***	5.516***	12.913***
	(5.01)	(5.65)	(4.92)	(13.48)
Observations	20,448	20,448	20,336	22,216
R-squared	0.578	0.580	0.578	0.179
Control	YES
householdID FE	YES	YES	YES	NO
Year FE	YES
r2_a	0.423	0.426	0.423	0.161
F	77.64	97.42	77.44	135.6
communityID FE	NO			YES

四、结论与建议

基于中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据，本文揭示了少子化背景下家庭结构转型对老年人心理健康具有显著的“侵蚀效应”，推高了老年人的抑郁风险。稳健性检验表明，该结论具有一致性。进一步分析发现，体育锻炼能够有效缓冲这一负面影响，而养老保险的心理调节作用尚不显著。异质性结果显示，农村及低教育群体受冲击更为明显。总体来看，在传统代际支持弱化背景下，家庭规模收缩已成为老年人心理健康风险的重要来源。基于这些发现，本文认为政策应从制度、社会与家庭协同推进。应构建精准化的社会支持体系，特别是针对农村和低学历的心理弱势群体，通过互助养老与社区服务弥补家庭支持不足；其次，优化养老金与长期护理保险制度，增强制度性保障的心理安全功能；同时，推动社区层面的健康老龄化实践，鼓励老年人参与体育与社交活动，以缓解孤独与心理压力。

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