扩张性再分配政策在收入侧体现为通过央行支持增发国债的方式募集资 金，在支出侧则体现为各种具有福利性质的转移支付。扩张性再分配政策 对于近几年而言可能更多的是有助于消除疫情对就业和消费造成的累积冲 击，从更长期来看则有助于应对人口总量趋势变化带来的潜在通胀水平下 行压力。降低福利项目的目标人群识别成本是提升扩张性再分配政策效力 的重要一环。中国数字经济发展领先，更有可能成功实践基于机器学习的 目标人群识别技术。本文所进行的模拟实验也印证了这一点。利用机器学 习算法进行代理家计调查，不但可以显著提升中低收入者的纳入准确率， 更可以有效克服传统方法识别精确度偏低的问题。可以借助成立国家数据 局的契机，将分散在各部门的公共数据汇集起来，加速构建统一的公共部门大数据库，以提升我国政务数字化程度，进而完善有利于低成本识别的福利项目基础设施。