科技型中小企业在推动经济转型、科技创新和技术成果转化上做出了相当大的贡献,但是这类企业仍面临着一定的融资困境。在科技型中小企业创立初期,技术研究、成果转化和产品推广等活动会消耗大量资金却只能创造少数收入,此时企业的资金需求大、风险高,获得高质量融资难度很大,多数企业主要依靠自有资金和民间借贷维持经营,可获得的银行贷款数量远远不够。科技型中小企业信贷融资难的一大原因在于其信用风险评估难度大。科技型中小企业存在技术风险,不同科技型企业的技术又各不相同,银行的信贷人员很难判断技术风险的大小,与此同时,科技型中小企业还存在财务制度不成熟、经营管理不专业的问题。企业的财务风险、经营风险、技术风险又存在一定的相关关系,这更加大了科技型中小企业的信用风险评估的难度。由于商业银行严格的风险管理制度,科技型中小企业信用风险评估难的问题是其信贷融资的一大障碍,若能准确评估此类企业的信用风险,可以使其较顺利的进行信贷融资。本文介绍了三大类企业信用风险评估的方法并分析其优缺点:专家鉴定法主观性强、准确性低;基于人工智能的信用风险评估方法技术难度大、成本高且存在模型风险,不适合中小型银行使用;统计学方法中的Logistic回归模型不依赖经济金融理论,假设条件宽松,有天然的判别临界点,非常适合用于评估科技型中小企业的信用风险。在实证分析的过程中,发现技术创新能力、盈利能力、营运能力和成长性对科技型中小企业的信用风险有较大影响。实证分析建立的模型对样本内数据与样本外数据均有良好的判别能力,说明本文建立的指标体系有一定的科学性,也证明了 Logistic回归模型在评估科技型中小企业信用风险上的适用性。文章最后针对商业银行开展科技型中小企业信用风险评估工作提出了建议,认为银行可按技术领域分类研究此类企业的信用风险并按地区经济发展特点制定相应的贷款政策,银行还应建立科技型中小企业信用风险数据库,必要时可借助外部机构的技术和经验来评估企业的技术风险。科技型中小企业也应采取措施降低自身的信用风险,建立完善的财务制度和组织管理制度并综合运用多种融资方法。