我国经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段,也带动金融市场的高质量发展。对于中小企业,由于各项体系不健全导致管理成本高,但其在市场份额中的占比非常高,为社会创造了更多的就业机会,所以中小企业越来越受到政府的重视与扶持。然而,由于中小企业信息不公开,甚至故意隐瞒等原因,导致银行惜贷现象严重。因此,我们需要建立一套能够准确衡量中小企业信用风险的体系,来解决中小企业融资困难的问题,降低银行损失的同时为中小企业提供更好的服务,达到双赢的局面。本文以中国制造业中小企业为研究对象,从信用风险评估相关理论与方法、制造业中小企业的特征与信用风险现状、制造业中小企业信用风险指标体系的选择、模型的构建与实证分析这四个方面展开研究。通过梳理国内外文献发现,学者们对信用风险的研究包括定性分析和定量分析,所选择的指标仍是以财务指标为主。在本文的研究中加入了与高质量发展和创新能力有关的非财务指标,同时针对中国制造业的特点,本文还加入劳动生产率、固体废弃物利用率、产品质量合格率等制造业特有的指标,一共选取了32个指标。首先,分别用logistic模型、随机森林模型对制造业中小企业信用风险进行评估。然后再将两种方法结合,先用随机森林对中小企业的相关数据进行特征筛选,再将筛选后的数据代入逻辑回归中进行建模。结果表明:随机森林模型和Logistic模型相结合的评估方法对中国制造业中小企业信用风险评估的准确率较高。除了财务指标之外,本文加入制造业特有的指标,即产品合格率、劳动生产率,以及代表环境、社会、公司治理的指标华证ESG,这些指标都是影响制造业中小企业违约的有效指标,在现阶段对中国制造业中小企业信用风险评估有很好的适用性。