Based on 2014-2022 national industrial and commercial registration microdata, this paper employs machine learning methods to identify strategic emerging enterprises and traditional enterprises, and takes the national e-government comprehensive pilot program as a quasi-natural experiment to investigate the impact and mechanisms of digital government construction on the entry of strategic emerging enterprises. The findings reveal that: First, the e-government pilot significantly increases the intensity of firm entry in cities, with a stronger positive effect on strategic emerging enterprises. Second, digital government promotes the entry of strategic emerging enterprises primarily by improving the incubation and growth environment for firms, specifically through optimizing human capital structure and the business credit environment, enhancing public service provision, and improving the business environment, legal environment, and financing environment. Third, the heterogeneity analysis shows that the impact of digital government is more pronounced on traditional enterprises with larger registered capital, strategic emerging enterprises with smaller registered capital, traditional enterprises in the manufacturing sector, and strategic emerging enterprises in the producer services sector, and the effect is more significant in regions with well-developed digital infrastructure. This study extends the research framework on digital government construction and entrepreneurial behavior from the perspective of strategic emerging enterprise entry, and provides policy implications for accelerating digital government development and fostering the growth of strategic emerging industries.
FAN Xin
,
CHANG Wen-bo
. Digital government development and the entry of strategic emerging enterprises: An identification and analysis based on machine learning methods[J]. Urban Problems, 2026
, 371(6)
: 82
-94
.
DOI: 10.13239/j.bjsshkxy.cswt.260607
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