背景衰弱是人口老龄化突出的表现形式,我国关于老年人衰弱的研究多为横断面研究,忽视了对老年人衰弱发展轨迹的考察。目的基于中国健康与养老追踪调查（CHARLS）4期追踪数据,考察我国老年人衰弱的发展轨迹及影响因素。方法本研究资料来源于CHARLS 2011年、2013年、2015年、2018年数据,该调查于2011年开展,随后每2～3年追踪1次,采用多阶段PPS抽样,对我国28个省级行政区的中老年人群进行家户调查,范围覆盖150个县级单位、450个村级单位。其中2011年为全国基线调查,2013年、2015年和2018年为全国追踪调查。将4期数据通过个人编码匹配合并,最终形成4期调查均参与的2 267例60岁及以上老年人作为研究样本。采用衰弱指数（FI）对老年人的衰弱状况进行评估。利用Mplus工具构建3类无条件潜变量增长模型,选取最优的拟合模型确定我国老年人衰弱的发展轨迹,并在最优模型的基础上构建条件潜变量增长模型,考察随时间恒定因素（性别、教育程度）和随时间变化因素（体力活动、吸烟、饮酒、睡眠）对老年人衰弱的影响。结果不定义曲线潜变量增长模型能更好地拟合数据,为我国老年人衰弱发展轨迹的最优模型,其中χ2（3）=36.16,比较拟合指数（CFI）=0.992,非规范拟合指数（TLI）=0.984,近似均方根误差（RMSEA）=0.070,标准化均方根残差（SRMR）=0.022,表明我国老年人衰弱水平呈曲线增长的趋势;模型截距、斜率以及截距的变异和斜率的变异均显著>0（P<0.01）,表明老年人衰弱的初始水平和增长速度均存在显著的个体差异。恒定因素性别、教育程度对模型截距（性别:β=-0.113,P<0.01;教育程度:β=-0.173,P<0.01）和斜率（性别:β=-0.181,P<0.01;教育程度:β=-0.151,P<0.01）均有显著的负向预测作用,相比于男性和教育程度高的老年人,女性、低教育程度老年人衰弱的初始水平更高,增长速度更快。时间变化因素中体力活动、睡眠在4期调查中均对老年人衰弱具有显著的负向影响（P<0.05）;吸烟和饮酒分别在2011年、2015年、2018年和2013年、2015年调查中对老年人的衰弱有显著的正向影响（P<0.05）。结论我国老年人的衰弱呈曲线增长的发展轨迹,初始水平和增长速度均存在显著的个体差异,女性、低教育程度能预测衰弱的发展,中高体力活动、睡眠充足有助于衰弱水平的降低,长期吸烟、饮酒过多则会使衰弱恶化。