非公有制经济作为我国市场经济中的关键一环,其地位的重要性毋庸置疑,因此我们要毫不动摇的坚持、巩固和发展。在非公有制经济中,家族企业始终起着重要的作用、扮演着关键的角色,家族企业的良好发展对带动人民充分就业、巩固我国经济社会的和谐与稳定意义非凡。但是在经济市场中,家族企业与广大中小微企业的处境类似:“融资难”问题使得企业难以获得充足的资金,进而难以实现扩大化经营与多元化发展。很大一部分原因源自于社会对家族企业的“不信任”,即企业的信用风险较高。“双创”之际,企业的创新能力决定了其是否可以适应社会发展趋势、不断推陈出新,从而实现可持续发展。在2021年疫情肆虐与暴雨成灾背景之下,许多家族企业通过踊跃捐款捐物,彰显社会责任,收获了社会大众的认可。基于此,本文主要研究以下三个问题:一是家族企业的创新能力大小和其承担的社会责任多少对其信用风险是否有影响,影响方向如何;二是确定在信用风险识别领域最恰当的数据降维方法。最后,在此基础上以本文数据集为例,探究家族企业信用风险识别体系及企业若想提高自身信用等级应关注什么。这一研究可为家族企业如何改善自身信用状况提供参考,同时对金融机构精准识别企业信用风险、投资者降低投资风险也具有相当程度的意义。本文首先梳理了国内外信用风险识别领域的相关文献。资料表明,建立完善准确的信用风险识别体系,关键点在于指标体系的扩展和模型体系的优化。在指标体系方面,从最初的财务指标,到地域经济发展指标,再发展到当今的绿色发展能力指标,已逐渐趋于完善,但还存在可改进的空间。国内外关于企业信用风险识别的研究方法十分丰富,如5C要素分析法、Z-score模型、机器学习、神经网络等,这些模型在准确识别企业信用风险方面表现良好。本文在实证分析部分,根据相关文献研究,以家族企业的资产负债率、资产周转率等核心指标为控制变量,以家族企业的研发投入占比、员工保险费用占比、研发人员数量占比、社会捐赠额占比等为解释变量,分别建立仅包含控制变量的Logistic回归模型和同时包含控制变量与解释变量的Logistic回归模型,通过两模型之间的相互对比,探究家族企业的创新能力及社会责任感对其信用风险的影响,进一步扩充信用风险识别的指标体系。随后,本文以企业创新能力、企业社会责任感、企业成长或发展能力、企业获利能力、企业营运或经营能力、企业还款或偿债能力等角度为切入点,选取上市家族企业的26个指标,进行家族企业信用风险识别体系研究,通过横向对比因子分析、随机森林、GBDT算法、XGBoost算法,探究信用风险识别领域最佳的数据降维方法。最后,在前文的基础上,对本文数据集最适合的信用风险识别体系进行了探究,并通过变量的特征重要性,找到对家族企业信用风险状况影响最大的指标变量。本文的创新点有以下三个:一是细化企业分类,根据数据的可获得性,仅以家族企业为研究对象,增强研究结论的针对性和模型的准确度;二是从实证角度出发,探究家族企业创新能力及社会责任感对企业信用风险的影响,扩充信用风险识别的指标体系;三是探究信用风险识别领域最佳的数据降维方法及家族企业的信用风险识别体系。本文得出的简要结论如下:（1）企业增强自主创新能力与积极承担社会责任其对降低自身信用风险、提高信用等级有积极影响。前者能帮助企业在经济市场中推陈出新,从而占据主导地位,增加企业收入;后者能利用社会舆论,获得人民群众的支持与认可。（2）在信用风险识别领域,因子分析为最佳的数据降维技术。因子分析通过探究变量之间的相互关联,消除数据信息冗杂,将众多变量转化为少数的潜在因子,相比于简单粗暴的依靠变量的特征重要性进行变量选择,信息丢失更少,因此其在信用风险识别这个看重细节的领域表现最佳。（3）以此案例数据为基础,本文建立的因子分析-随机森林模型有较为理想的信用风险识别效果。（4）由构建信用风险识别体系过程中计算的变量特征重要性可知:家族企业的信用风险状况与其成长能力、营运能力息息相关,并且进行风险识别应重点关注净利润增长率、资产周转率、总资产增长率、社会捐赠额占比等指标。同时本文研究还存在若干不足。参照本文构建的信用风险识别体系,家族企业可相应的进行资产结构调整,改变企业的发展战略,从而增强企业相关方面的能力表现,查漏补缺,改善自身的信用风险状况,增强融资能力;金融企业也可简单高效的识别客户公司的风险状况,降低经营风险,减少坏账;个人投资者也可利用本文的模型,分散投资风险,提高投资收益。