为了从商人的角度探讨移动支付系统采用的影响因素，本研究基于三种不同的集成学习算法（Adaboost模型，随机森林和XGBoost模型）建立了数据分析模型，其中静态社会经济属性，动态商户的交易行为和聚类效应变量被用作自变量。 此外，本文建立了预测模型并分析了不同模型的预测精度。 研究结果表明：1）住房，健康医院和零售业的商人更愿意采用移动支付系统； 2）平均每日交易量和每个消费者的平均数量显着影响商家移动支付的采用行为； 3）邻近商家采用移动支付系统对商家的采用行为产生了积极的影响； 4）根据商家的社会经济属性，增加交易数据后，预测模型的命中率和预测准确性得到了极大的提高。