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基于稳健聚类方法的数字经济对企业数字化转型影响的异质性研究
摘要
稳健聚类作为一种有效的数据分类算法，在数据挖掘、商业和社会等领域有着广
泛的应用。该方法能够对数据集进行有效分类，并能够准确地区分异质的数据，有助
于深入揭示同质数据间的影响机制。在这一背景下，本文首创性地提出了一种基于
Expectile回归的稳健聚类方法，通过该模型可以从不同分位数聚类分析和理解特征
变量对响应变量的影响。
本文以数字经济和企业数字化转型为研究对象，探究不同地区数字经济对企业数
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