一、引言

大量研究表明，“生命最初的1000天”，也就是从怀孕到出生后2岁这段时间是人类大脑生长发育最重要的阶段，大脑经历了快速发育、突触修剪和髓鞘形成等过程，对儿童未来发展潜能的实现至关重要(Richard，2008；Currie & Almond，2011)，同时也是多数能力(听觉、视觉、语言和认知等)形成的最佳发展期。认知、语言能力和社会情感发展在儿童早期已经出现分化，并且能很好地预测儿童未来的学业表现及成年后的收入水平(Campbell et al., 2001)。不容乐观的是，我国农村贫困地区0-3岁婴幼儿发展存在严重的滞后风险。相关研究指出我国农村贫困地区6-18月龄婴幼儿中有存在48.7%认知发育滞后风险，40.6%存在语言发育滞后风险，35.0%存在社会情感发育滞后风险(Luo et al., 2017)。该阶段农村婴幼儿面临的发展滞后的风险，将不利于缩小我国的城乡教育及人力资本差距。

在影响儿童发展水平的众多因素之中，照养人的心理健康状况是最关键的因素之一。照养人是儿童成长过程中接触最多、联系最紧密的群体(Feil, Severson & Walker，1995；陈福美等，2015)，拥有健康积极心态的照养人有利于儿童健康发展，具有不良心理状态的照养人则不利于儿童的发展(Cabrera et al., 2011)。在影响照养人心理健康的众多因素之中，抑郁是最为不利的因素之一(李艳芳等，2014；Goodman, 2007)。照养人抑郁是指照养人在生活中出现的持续性的失落、悲伤、无望等一种常见的情绪体验(Gotlib & Hammen, 2009; 刘丽莎, 李燕芳，2013)。研究表明母亲抑郁的儿童从婴儿时期到青少年时期的智力、情绪及各方面发展水平均显著落后于不抑郁母亲的儿童(Ainsworth, 2000; Cummings & Kouros, 2009)。0-2岁的儿童往往更依赖照养人为其提供的认知刺激和社会交往环境，因此更容易受到照养人不良心理状态的不利影响，已有研究也发现母亲抑郁对年龄越小的儿童的负面影响越大(Goodman et al., 2011)。

照养人抑郁风险对儿童发展水平的影响可能是因为抑郁风险改变了照养人的养育行为，使其消极养育行为显著增加，积极养育行为显著减少。积极健康的母亲能较为迅速、敏锐地觉察儿童的心理需要，更多的接触和参与儿童活动、为儿童与同伴及成人交流提供机会与指导、向儿童表达积极的情感等(刘爱芳，王美芳, 张杰，2009)。而存在抑郁风险的母亲其养育行为通常表现为更少的时间、精力和情感投入，以及更多的否定拒绝和攻击性(Lovejoy, et al., 2000; Goodman, et al., 2011)。Goodman和Gotlib在母亲抑郁传递的整合模型(The Integrative Model for the Transmission of Risk to Children of Depressed Mother)中指出，消极养育行为是存在抑郁风险的母亲危害儿童发展的主要作用途径(Goodman, 1999)。很多实证研究也发现了抑郁风险对母亲的养育行为存在显著的影响，如李艳芳等调查了北京1877名4至6岁幼儿园儿童的照养人，发现母亲的抑郁风险与母亲对儿童需求的敏感性、积极情感表达、为儿童提供认知指导、为儿童提供社交机会等积极养育行为均显著负相关(李艳芳等，2014)。Smith对美国117名学龄前儿童母亲的养育行为进行研究，张杰和王美芳对中国306名3~6岁儿童母亲进行了调查，均得出了相似的结论(Smith, 2012；张杰, 王美芳，2009)。更有研究表明不同于学龄儿童的照养人可以把一部分养育责任转移给社会支持系统(如幼儿园)，婴幼儿时期的照养人需要更多时间和精力的付出，因此，在婴幼儿时期，照养人抑郁风险对其养育行为的负面影响更大(Lovejoy，2000; Bornstein, 1995)。

综合来看，很多研究都分析了照养人抑郁风险对其养育行为的影响，但仍存在一定的局限。首先，现有研究大多针对母亲这一主要照养人类型，实际上，祖母作为儿童的最主要照养人在我国城市和农村地区都非常普遍(李晓巍，2016)。根据中国老龄科学研究中心2012年的调查，在我国城市地区祖母参与儿童抚养的比例已经高达84.64%(郁琴芳, 林存华，2008)；在我国农村地区，祖母作为儿童最主要照养人的比例在20%至40%之间，且随着儿童年龄的增长而不断升高(Yue et al., 2016)，此时仅研究母亲这一照养人类型不足以概括儿童在成长过程中所面临的照养人层面的风险因素。其次，现有研究方法主要集中在统计性检验和简单的回归分析，未能解决样本的自选择偏误。有鉴于此，该研究旨在了解中国西部农村贫困地区0-3岁儿童母亲及其祖母照养人的抑郁风险现状，并分析其抑郁风险如何影响其养育行为。在数据分析方法上，本研究在以往统计性检验、多元回归分析模型的基础上，加入倾向得分匹配模型(PSM)，以期能在一定程度上修正模型的内生性，得到抑郁风险对照养人养育行为影响的更为准确的估计。

二、研究方法 (一) 数据来源

本研究所使用的数据来自陕西师范大学教育实验经济研究所、北京大学现代农学院和中国科学院农业发展研究中心联合开展的“养育未来：通过科学喂养和教育抚育干预促进农村贫困儿童健康成长”研究项目的调查数据。该项目面向我国集中连片特困区的6至24月龄儿童及其最主要照养人，在基线调查中共收集了我国西部农村贫困地区22个县(其中18个为国定贫困县)115个镇115个村的1798名儿童及其最主要照养人的基本信息。

该项目于2015年12月开始基线调查，并在其后的一年半时间内分四次完成了全部的数据收集工作。在每一次正式施测前，对施测人员进行了为期一周的问卷内容培训及预调研。由高校的研究生担任主试，在乡镇卫生院工作人员及各村村干部的协调下，对儿童的最主要照养人进行一对一的结构式访问。所有问卷在由四个不同主试分别进行彻底检查、确保无误之后交由问卷录入公司，采用双录双核的方式录入数据。最后参考国际上对于大型数据的清理规范，严格地进行数据清理工作。

该项目实施经过斯坦福大学伦理审查委员会(IRB)批准(协议编号：35921)，所有被访者均根据赫尔辛基宣言提供书面的知情同意书。

(二) 研究工具 1. 样本基本信息

主要包括样本家庭经济状况(家庭资产、是否享受最低生活保障政策)、最主要照养人基本情况(性别、年龄、受教育程度、与儿童的关系)、儿童基本情况(性别、月龄、兄弟姐妹数量、认知与语言发展水平)等。

2. 照养人抑郁风险水平

采用Lovibond等人编制的《抑郁-焦虑-压力量表》(DASS-21)来测量照养人的抑郁程度。该量表共有21个题目，由抑郁、焦虑、压力三个因子组成(Lovibond and Lovibond, 1995)。本文使用该量表的抑郁部分，该部分采用4点计分，分别为“0=不符合”、“1=有时符合”、“2=经常符合”以及“3=总是符合”。得分越高说明被试在过去一周出现抑郁倾向行为的频率越高，当得分大于9时，被测定为存在抑郁风险。在本次测量中，该量表抑郁部分的Cronbach系数为0.785，总体来看内部一致性良好。

3. 照养人养育行为

由儿童最主要照养人自己报告自己的养育行为。养育行为根据其性质不同分为消极养育行为与积极养育行为：消极养育行为包括大声呵斥(“在管教宝宝时，你使用提高声调或吼的方式的情况”)、打屁股(“在管教宝宝时，你使用打宝宝屁股的方式的情况”)、以及拿走玩具(“在管教宝宝时，你使用拿走玩具或者其他宝宝想要的东西的情况”)；积极养育行为包括限定时间(“在管教宝宝时，你使用限定时间终止宝宝正在做的事情的情况”)、解释原因(“在管教宝宝时，你使用向宝宝解释为什么他的行为是不适当的这一方式的情况”)、玩游戏(“昨天你使用玩具和宝宝玩游戏了吗？”)、唱儿歌(“昨天你教宝宝唱过儿歌吗？”)、以及讲故事(“昨天你给宝宝讲过故事吗？”)。

(三) 数据分析方法 1. 描述性统计分析

首先，使用描述性统计分析方法对儿童最主要照养人抑郁风险进行分析，分析照养人的抑郁风险比例及不同抑郁程度的比例。根据最主要照养人与婴幼儿的关系，将最主要照养人分成母亲、祖母及其他三种类型，比较不同类型照养人的抑郁风险比例及不同风险程度的比例。统计最主要照养人抑郁风险与家庭特征及儿童特征的关系，比较不同家庭特征或不同儿童特征的照养人风险比例的差异，并利用卡方检验来分析这种差异是否具有显著性。

其次，对照养人的养育行为现状及其在不同抑郁风险等级中的差异进行统计性分析。将八种养育行为均定义为虚拟变量，报告其总体均值和标准差。其次，分别根据最主要照养人是否存在抑郁风险及风险等级将其分组，分别报告不同组别中照养人各个养育行为的均值和标准差；并进行卡方检验，分析不同组之间的差异是否存在统计上的显著性。

2. 相关性分析

在了解照养人抑郁风险及其养育行为现状之后，本文进一步采用多元线性回归的分析方法，研究二者之间的相关关系。本文建立的模型如下：

$ {{Y}_{ij}}={{\beta }_{0}}+{{\beta }_{1}}\ Depressio{{n}_{ij}}+{{X}_{i}}\theta +{{\varepsilon }_{i}} $

其中，Y_ij指照养人的养育行为，即照养人是否存在限定时间、解释原因、玩游戏、讲故事、唱儿歌等五种积极养育行为及拿走玩具、大声呵斥和打屁股等三种消极养育行为；Depression_ij指照养人的抑郁风险等级；X_i为控制变量，包括儿童层面特征及家庭层面特征。ε_i为不可观测因素。

3. 因果分析

多元回归分析虽然可以在很大程度减少其他变量对估计结果造成的偏误，但仍然不能克服自选择问题产生的偏误，即照养人是否抑郁可能在很大程度上并不是随机分配的，而是自选择的结果(如家庭经济状况水平较差的照养人可能抑郁风险也较大)。因此，本研究希望能通过PSM模型在样本数据中为每个存在抑郁风险的照养人(“干预组”)在不存在抑郁风险的照养人群体(“对照组”)中寻找或构造尽可能相似的“双胞胎”，通过比较她们的结果均值，从而尽可能排除样本的自选择性带来的估计偏误，来得到抑郁风险对其养育行为的准确估计。在实际操作中，倾向得分匹配法基于多种因素对干预组和对照组计算倾向得分，通过倾向得分数值来匹配干预组和对照组，找到类似干预组的反事实(即“对照组”)，再比较干预组和对照组的结果变量的差异得到平均处理效应(Average Treatment Effect on the Treatment, ATT)。本研究基本模型如下：

$ \tau _{ATT}^{PSM}={{E}_{P(X)D=1}}\{E[Y(1)|D=1, P(X)]-E[Y(1)|D=0, P(X)]\} $

其中：D=1时代表照养人存在抑郁风险；D=0时代表照养人不存在抑郁风险；X为核心控制变量(与多元回归模型中的控制变量相同)。倾向得分匹配有很多匹配方法，一般采用不同的匹配方法进行比较，如果结果是相似的，则说明结果是稳健的。本文采用的匹配方法为最常用的卡尺匹配法和核匹配。

三、研究结果 (一) 最主要照养人抑郁现状

我国西部农村贫困地区婴幼儿照养人抑郁风险现状如表 1所示。总体而言，近23%的西部农村贫困地区照养人存在抑郁风险，超过10%的照养人存在中度及以上抑郁风险。从不同照养人类型来看，祖母作为最主要照养人时，其风险程度和每一程度下抑郁风险的比例都超过母亲作为最主要照养人时的风险情况。此外，近30%的祖母照养人存在抑郁风险，近20%的祖母照养人存在中度及以上的抑郁风险。

其次分析样本的家庭基本信息及其与照养人抑郁风险的关系，结果如表 2所示。从照养人类型来看，绝大部分的儿童由母亲或者祖母作为最主要照养人，当祖母为最主要照养人时，其抑郁风险的比例比母亲是最主要照养人显著高出10%。超过85%的照养人未受到高中教育，相比于受过高中或者以上教育的照养人，未受过高中教育的照养人其抑郁风险比例显著高出7%。照养人年龄30岁以上和30岁以下分布较为均匀，各占50%左右，并且30岁以上照养人的抑郁风险比例同样比30岁以下照养人的抑郁风险比例显著高出7%左右。随着家庭资产的增加，照养人的抑郁风险比例在显著下降，来自最贫困的25%家庭的照养人，其抑郁风险比例较最富有的25%的家庭的照养人，显著高出15%。有近11%的家庭享受最低生活保障福利，但是否享受最低生活保障福利与抑郁风险比例没有显著的相关性。

婴幼儿基本信息及其与照养人抑郁风险的关系如表 3所示。婴幼儿性别比例基本平衡，男孩的照养人抑郁风险比例比女孩照养人的抑郁风险比例显著高出4%。从月龄来看，照养人抑郁风险比例随着婴幼儿月龄的增加而显著增长，但增长幅度较小。独生子女家庭和非独身子女家庭各占一半，但是否为独生子女与照养人抑郁风险没有显著的相关性。从婴幼儿发展水平来看，有超过50%的婴幼儿存在认知发育迟缓或滞后风险，超过60%的婴幼儿存在语言发育迟缓或滞后风险，其中认知发育迟缓或滞后风险与照养人抑郁风险不存在显著的相关性，但是相比于语言发展水平正常的儿童，存在语言发展迟缓或滞后风险的儿童其照养人出现抑郁风险的比例也显著提高3%至6%。

(二) 养育行为现状

照养人的积极养育行为现状如表 4所示。结果显示照养人较为频繁的养育行为包括解释原因(74%)和玩游戏(50%)，并且这两项养育行为的频率会随着照养人抑郁风险程度的加深而显著减少。限定时间、讲故事和唱儿歌这三种养育行为出现的频率都较低，会给儿童讲故事的照养人不足十分之一。是否会限定时间与照养人抑郁之间没有显示出相关性，讲故事会随着照养人抑郁程度的加深表现出减少的趋势，但这种变化不存在统计上的显著性差异，唱儿歌的频率会随着照养人抑郁程度的加深而显著减少，平均来看存在抑郁风险的照养人其唱儿歌的频率较正常照养人会显著减少7%。

照养人消极养育行为的现状及其与抑郁风险的关系如表 5所示。三种消极养育行为在我国农村地区非常普遍，近一半的照养人在管教儿童时会拿走儿童的玩具或其他儿童想要的东西，大声呵斥和体罚这两种粗暴养育行为则更加普遍，分别占到了74%和67%。同时，三种消极养育行为出现的比例均会随着抑郁风险程度的增加而较大幅度的增长，但这种变化并没有表现出统计上的显著性，这可能是由个别分组样本量过少导致的。当根据照养人是否存在抑郁风险将其分成两组时，消极养育行为均与照养人的抑郁风险显著相关，即当照养人存在抑郁风险时，其消极养育行为将显著上升5%至10%。

(三) 照养人抑郁风险对养育行为的影响

照养人抑郁风险与养育行为的多元线性回归分析结果如表 6所示，抑郁风险对照养人消极养育行为的影响与单因素分析的结果类似，即在控制相关变量之后，照养人三种消极养育行为均与照养人抑郁风险的出现显著正相关，但照养人抑郁风险对其积极养育行为的影响与单因素分析结果存在较大差异，即除解释原因外，其他积极养育行为均与照养人抑郁风险无显著相关性。具体来看，在消极养育行为中，当其他因素保持不变时，照养人抑郁风险的出现会使其拿走玩具的行为出现的频率显著增加5.8%，使其呵斥行为出现的频率显著增加4.3%，使其打屁股行为出现的频率显著增加3.9%。在积极养育行为中，解释原因行为出现的频率会因为照养人抑郁风险的出现而减少5.6%。限定时间、玩游戏和讲故事均对照养人抑郁状态不敏感，没有表现出显著的相关性。

在分析PSM模型的估计结果之前，需要检验其匹配质量。首先，本研究将匹配前后各控制变量的均值进行了对比(见表 7)。结果显示，各控制变量的均值差异经过匹配之后均大幅降低，并且部分变量在匹配之前存在的显著差异，经过匹配之后变得不再显著。其次，本研究比较了存在抑郁风险的照养人和正常照养人匹配前后的倾向得分值(见下图 1)。结果显示，匹配之后两条倾向得分曲线基本重叠，差异较小。表 7和图 1的结果说明，本研究采用的PSM方法通过了数据的平衡性假定，其倾向匹配估计的结果是稳健的，可以用于统计分析及推断。

倾向得分匹配模型的估计结果如表 8所示。从匹配估计结果可得，总体来看除消极养育行为中的呵斥外，倾向得分匹配模型的估计结果与多元线性回归模型基本一致，即抑郁风险对照养人除呵斥外的两种消极养育行为有显著的影响，但对照养人的绝大多数积极养育行为不存在显著的影响。具体来看，照养人抑郁风险会使其积极养育行为中的解释原因下降8.8%至9.1%，使其消极养育行为中的拿走玩具上升3.8%，打屁股行为上升4.1%至4.3%。

四、研究结论

本文首先分析了中国西部农村贫困地区照养人的抑郁风险现状，结果显示该地区照养人抑郁风险比例总体达到22.90%，祖母是最主要照养人时较母亲是最主要照养人时的抑郁风险比例更高，达到29.65%。一般人群中抑郁风险的终身发生率为5.2%~16.2%(安德鲁斯，2002)，世界每年平均有大约11.4%的成年人存在抑郁风险(舒良，1999)。相比之下，中国西部农村贫困妇女相对于其他群体抑郁风险更高，有的甚至达到了近了50%(田丹等，2009)，可能是由该地区妇女文化水平普遍较低，家庭地位不及城市妇女，社会交往少等不利因素所导致的心理适应能力及防御能力较差引起的(Lovejoy，2010)。同时，本文也发现当祖母是最主要照养人时、照养人受教育程度较低时、照养人年龄较大时或者当照养人家庭资产较低时，其抑郁风险比例会显著升高，这些可能与这些群体相对于其他群体而言得到的社会支持较低有关(Lovejoy，2000)。

其次，本文分析了照养人养育行为现状，结果显示照养人对积极养育行为的“解释原因”和“玩游戏”较为敏感，但对于积极养育行为中的其他方面，尤其是“讲故事”还非常不足，这与我国发达城市地区差距较大(王明忠等，2016)。本文也发现粗暴养育在西部农村贫困地区非常普遍，“呵斥”和“打屁股”的比例均超过了60%，而在城市地区，粗暴养育的比例不足3%(王明忠等，2016)。西部农村贫困地区更偏向于传统的等级家庭结构，强调父母的权威和孩子的孝顺，以往的养育行为的研究也发现，中国传统的照养人更多的倾向于较为严厉的养育方式，更喜欢采取较为强势的、较为高压的养育策略(Chao, 1994)。

最后，本文分析了照养人抑郁风险对其养育行为的影响，发现照养人抑郁风险会使其积极养育行为显著减少，使其消极养育行为显著增加。Lovejoy曾用Meta分析研究了46篇照养人抑郁风险与其养育行为的关系的文章，结果发现存在抑郁风险的照养人其消极养育行为及忽视和漠视婴幼儿的行为会明显大幅增加，积极养育行为会有显著但小幅的减少(Lovejoy, 2000)。也有研究指出，相较于正常的母亲，存在抑郁风险的母亲即使与儿童互动，也通常缺乏逻辑性，且表现的更加消极，因此儿童也较难通过与其互动来提高认知、语言能力等各方面的发展水平(Sohr-Preston, 2006)。

基于以上分析结果，本研究建议：家庭成员在生活中应给予儿童照养人更多的关怀和支持，尽可能减少照养人抑郁风险的出现及其对儿童产生的负面影响；其次，不能仅仅依赖通过家庭层面来解决照养人抑郁风险的问题，国家政策也应该给予一定程度的支持。并且，政策制定时要充分考虑存在抑郁风险的照养人的特点，为敏感人群(如祖母照养人、低文化程度照养人)提供更多的社会支持和投入，为其提供科学的养育建议和方法，为儿童提供一个良好的成长环境。

(致谢 本研究感谢以下项目和机构的支持：北京三一公益基金会“新一代三一青年学者项目”；澳门同济慈善会；浙江省湖畔魔豆公益基金会；The International Initiative for Impact Evaluation (3ie), UBS Optimus Foundation；广州好百年助学慈善基金会；深圳市爱阅公益基金会。)