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农户贷款难是中国农村信贷市场中的突出问题。我国农村正规金融机构向农户提供信贷服务时的配给行为，使得农户面临着严重的信贷约束，许多具备有效需求的农户由于信贷配给而无法得到正规金融机构的贷款，只能转向非正规金融一向亲友或者其他组织机构借款。然而，通过非正规金融渠道借款也可能因为缺乏必要的条件而失败，例如，缺乏有闲置资金的亲友、在交际圈中口碑太差等。许多学者论证了信贷约束的存在并研究信贷约束对人们生产生活所造成的影响。多项研究表明，信贷约束广泛地存在于不完善的农村金融市场中，严重影响了农户的生产和生活，制约了农户收入水平的提高。 学者对信贷约束的定义也不尽相同，多数研究仅针对正规金融机构。在我国，农户的金融需求可通过正规金融和非正规金融两种途径得到满足:来自国有商业银行和农村信用社的借款常被称为正规金融机构借款;来自亲友和其他渠道的借款则被看作非正规金融途径借款。我国农村借贷市场中，亲友借款是农户最主要的借款渠道。调查数据显示，无论是在借款数额还是借款频次上，农户借款中都有超过一半来自非正规金融，其中绝大部分为亲友借款。亲友借款因其随意性和简便性常被视为“绿色借款”。实际上，亲友借款同正规金融机构借款一样，也是有成本和信用担保的。因此接受信贷约束一个最广泛的定义:农户受到信贷约束是指其由于各种原因而无法获得借款或者所获的借款额低于所需数额而导致其借款需求不能得到满足的一种状态。基于汇丰-清华大学“中国农村金融发展研究”项目(2007)对我国农村金融市场调研的数据，运用Heckman样本选择模型和分位数回归法，在考虑样本选择性偏差问题和异质性影响的基础上，实证估计了信贷约束对农户未来家庭年收入的影响。研究的主要目的是从实证的角度回答以下两个问题:第一，信贷约束对农户未来家庭收入水平是否存在影响并定量估计信贷约束对农户收入的影响程度;第二，对于不同收入水平的农户，信贷约束对其收入的影响程度是否相同。 农户的借贷行为取决于农户资金需求和金融机构供给的相互作用。农户受到信贷约束的前提条件是农户存在借款需求，只有有借款需求的农户才可能受到信贷约束。实证分析是基于有信贷需求农户的子样本考察信贷约束对其未来家庭收入的影响，直接运用普通最小二乘法所得的估计值将因为样本选择性问题存在偏差。而运用Heckman模型是解决样本选择偏差的一个重要方法:首先通过probit回归对信贷需求方程进行估计，根据probit估计结果计算出逆米尔斯比率(Inverse Mills Ratio，(λ))，然后将这一比率作为收入方程中的一个解释变量，并对收入方程进行最小二乘估计，验证信贷约束对农户收入是否存在影响。如果最小二乘法估计结果中(λ)的系数显著，表明存在样本选择偏差问题;这种情况下，普通最小二乘法估计的系数是有偏的，而采用Heckman模型可获得一致的估计量。 使用普通最小二乘法得到的系数仅是自变量对因变量条件均值的边际效应，无法体现信贷约束对农户家庭收入的影响在收入分布区间上的异质性，因此，运用分位数回归法(Quantile Regression)，分别选取10％、20%、30%、40%、50%、60%、70%、80%和90%分位数定量研究信贷约束对不同收入水平农户的影响程度。分位数回归法根据因变量的条件分位数对自变量进行回归，当自变量对不同部分因变量的分布产生不同的影响时，分位数回归能更加全面地刻画分布的特征。 回归结果表明，信贷约束在整体上影响农户未来家庭收入的增加，但对不同收入水平农户的影响具有明显的异质性。信贷约束对低收入农户的收入没有显著影响，对中等收入及高收入农户则有显著的负影响。在90%分位数上，信贷约束对农户未来家庭年收入的影响最大，信贷约束的系数为-1.266，也就是说，受到信贷约束农户将比未受信贷约束农户未来家庭收入低1.266万元。另外，信贷约束对中等收入水平农户和富裕农户收入的负面影响随着收入分位数的增加而不断增大。Berry指数、借款原因等变量的系数在不同分位数的回归结果中也存在差异。基于以上结论，对健全我国农村金融市场和提高农户收入水平提出了几点政策建议:继续加大金融支农力度，缓解农户资金短缺;充分利用信贷资金，优先贷款给率先富裕的农户;着重考虑借款用途，保证资金使用效率;不同收入水平农户应采取相应合理的增收途径，低收入农户可通过收入多样化实现收入水平稳步提高，高收入农户则通过扩大生产规模实现增收目标。 由于数据的局限性，仅对信贷约束做出了一般定义。实际上，不同类型的信贷约束对农户未来家庭年收入的影响可能存在差异。信贷约束对农户收入影响的深入研究可以沿着对信贷约束进行分类的方向，进一步分析不同类型信贷约束可能产生的不同影响，例如非价格约束(数量约束、交易成本约束和风险约束)和价格约束等。