商户作为我国经济体制改革与市场经济发展过程中形成的特殊经济体,一方面为我们的日常生活和工作带来了极大的便利,另一方面对促进国民经济发展与缓解就业压力发挥了积极作用。近年来个体工商户与小微企业主等商户群体规模不断增大,但该类商户群体在当前市场经济条件下所具有的收入稳定性较差、无良好抵押物、经营不规范、信息不对称等特点,导致银行等金融机构更倾向于贷款给资信水平高的企业,由此融资难、融资贵已然成为了制约商户良性发展的重要因素。鉴于此,本文通过构建商户小额贷款违约影响因素的回归模型,选取具有高判别能力的指标因素及指标的关键特征进行分析,系统的梳理商户贷款违约率与影响因素之间的规律性关系,为商户贷款难、融资贵的发展约束性问题提供关键对策建议。随着近年来互联网技术、模式和线上支付的普及,越来越多的商户选择线上支付方式进行收款,在结合大数据技术支持的背景下,利用商户日常经营流水数据对商户信贷违约风险进行评估,是金融机构的开展商户信贷的主要模式。本文重点针对商户经营人的基本属性维度、经营店铺属性维度、经营收入维度等影响因素与实际违约风险进行分析和研究,从包含26个商户小额贷款违约风险评价的解释变量中,通过IV指标初步筛选解释变量和采用Logistic回归分析模型对全行业全区域商户,对餐饮行业与非餐饮、一线城市与非一线城市的分行业分城市级别,进行不同客群的逻辑回归模型构建,明确商户贷款违约的影响因素。实证研究表明,商户基本属性维度方面证实随着商户经营人的年龄增加,贷款违约率随之下降;商户店铺属性维度方面证实一线和新一线城市与非餐饮行业的商户信贷违约率明显低于整体平均水平;商户经营收入维度方面证实随着商户经营交易规模和稳定性的增加,其信贷违约率会随之下降。由此通过对客群的差异化研究和分析,得出在不同行业、不同城市级别下,不同商户客群的不同违约影响因素,并根据这些影响因素分别在商户信贷产品的风险白名单制定、准入条件制定、客户分群等方面提供应用建议,为银行等金融机构在商户等小微企业制定信贷风控方案和策略时提供依据和借鉴。