为控制房价上涨和抑制房地产行业过分膨胀，我国采取了哪些措施？

       一、研究方法
       对于本文的数据来说数据量巨大。所以选择合成控制法进行考察。将政策颁布作为实验组，比较在政策颁布前后，房价的变化，进而体现政策的作用，计算政策对房价的影响程度。首先要对方法进行介绍，随后设定模型选取变量，对数据和合理性进行说明。


       （一）合成控制法
       合成控制法是一种准自然试验方法，有学者在二〇〇三年提出。他的主要思想是选择实验组对象，选择多个控制组对象，选择多重多范围指标，对对象进行衡量，随后进行线性组合，通过深度学习的方式对实验组对象进行拟合，在拟合成功后，对比相似度，但是两者的差别在于控制组合成的对象没有受到政策影响。
       要估计实验事件的效应，只要比较事件发生后，实验组单位和“反事实”实验组单位的差异即可。事实上，MSPE是合成控制法中用于检验拟合情况的重要指标，指标数值越小说明实验组与控制组拟合效果越好。
       （二）安慰剂检验
       下一步要做的就是对一致的实验结果进行稳健性检验。事实上，即使实验效应不存在，也可以估计出非0的那么，当a满足什么条件时，才能说a显著地异于0呢？有学者认为，在比较案例研究中，可用于估计的控制单位数量并不多，因此不适用于大样本理论进行推断。借鉴置换检验的思想，他们提出使用安慰剂检验进行检验。安慰剂检验是医学研究中常用的一种对照实验方法。


       例如，为了验证某种药物的治疗作用，可以将病人分为两组：一组服用药物，构成实验组：另一组服用安慰剂，构成控制组。在治疗过程中，病人不知道自己服用的是药物还是安慰剂。这样的处理方法，可以避免主观心理等因素对实验结果的干扰。有学者认为，如果实验效应是确实存在的话，实验组单位的实验效应会显著大于控制组单位的实验效应。不过，较大的实验效应还有可能是较差的拟合效果导致的。
       考虑一个极端的情况，假设控制组几乎无法拟合实验组单位，实验组实际值和合成值的平均差距达到100个单位。而控制组之间能够较好地互相拟合，实际值和合成值的平均差距只有1个单位。此时实验单位的实验效应大于控制组单位的实验效应，但此时声称试验单位通过安慰剂检验是不合适的。
       （三）合成控制法的优势
       对实验效应进行有效的评估重要的点在于如何选取合适的指标对控制组对象进行全方位的衡量，同时对控制组单位的选择能否有效合成出拟合的实验组对象，同时对于拟合的结果能否真实地反映政策变动对房价的影响也会存在疑问。合成控制法的关键在于，通过对事件未发生前的各项指标进行数据量化，根据两组数据的相似性，使用数据驱动的原理，进行深度学习，再对此迭代之后，确定控制组对象不同的权重。


       最终形成一个由多个不同权重的控制组对象结合形成的反事实的实验组，进行对比，整个过程都基于实现所规定好的程序，并不会由于实验人员主观的进行对比程市的选择最终造成实验结果的偏差。这种计算的结果，往往能够更加直白的客观的反映出现有时间对控制组对象的影响。其次，合成控制法对实验组的实验数据和时间维度的要求并不高。
       二、模型设定
       在模型设定阶段要明确：考察的时间区间和准自然实验事件的发生时间；实验组个体和用于拟合的控制组样本；被拟合的观测结果变量以及用于拟合的合成控制变量。明确这些问题后，就可以利用合成控制变量，使用控制组样本，拟合出反事实的实验组个体城市。接下来只要比较在房产税政策发生后，A市与A'市在观测结果变量上的差别，就可以确定房产税政策的影响。


       （一）考察区间及城市范围选择
       考虑到现有发布房产税政策的城市有两个为上海和重庆并且房产税政策发布于二〇一一年三月将政策影响共分为短期与长期两个范围。短期采用二〇一一-二〇一五年的月度数据，长期采用二〇〇二-二〇一八年的年度数据，以此来区别政策效应对不同城市和不同时间维度对房屋价格的影响。
       在城市范围选择方面，由于合成控制法需要将不同城市进行线性组合对实验组城市进行拟合，现行房产税城市为重庆与上海，城市发展水平较高，所以选择35个大中城市作为控制组，对上海和重庆进行拟合。
       （二）变量设定
       1.人均国民生产总值：在大部分的统计数据当中，国民生产总值的巨大贡献者之一就是房地产业，房地产业每年对GDP的增长贡献率大约在23%左右。房价与经济的关系一直是正相关的。一方增长，另一方也会随之增长，一方跌幅，另一方也会收到巨大影响。


       同时现在地方政府对地财政依赖巨大，很多时候大部分的收入都是土地交易所得来的，对房地产市场的依赖决定了政府和地产之间紧密的联系，房价的变化也会决定地价的变动，同时间会影响地方政府的收入，地方政府也会因此加速或减缓基础设施建设等公共服务项目。
       同时失去了投资吸引力，就会导致当地经济发展缓慢。和房地产相关的产业非常多，无论是钢铁，水泥或者人力等，牵一发而动全身，地产市场的变动就会影响传统相关行业的发展，进一步影响国民经济。
       2.社会消费品零售总额：社会消费品零售总额可以反映出生活水平与经济水平，在经济发达地区，人民生活幸福水平高，就会将部分资金用于提高自身生活水平，住房作为中国人民心中具有重要意义的象征，改善型住房市场将是未来的主攻方向，而对于地产商来说进行供给侧结构性改革将是第一要务。


       3.固定资产投资总额：作为在衡量在固定资产方面的主要指标，固定资产投资意味着城市建设现代化程度，现代化程度的增高也会带动周边房价的提升。
       4.人均教育经费：教育决定未来，教育的投资反映了未来城市的发展潜力，生产总值越高对教育的投资就会越高，同时为了提高国民素质以及受教育水平也会加大投资。
       5.人均科学预算支出：科技是第一生产力。在现有高速发展的今天，科学技术发展会为城市带来新的生机，高水平的科技水平能够更好地帮助城市建设与社会发展，新的技术也可以帮助房屋设计提供新思路，那么就会为现有的房价提供帮助，质量提高，价格自然也会提高。


       6.个人储蓄余额：个人储蓄余额，作为大宗商品的房产，大多数家庭大部分积蓄都会用于购买房产，该项指标可以直白的反应现有的储蓄额度从而反映人们的购买力。
       7.地产住宅开发投资总额：作为直接用于投资现有住宅的资金款项，投入越多所带来的服务水平越高，带来的房屋质量与数量就会有大幅度的提升，从而重建新的供需关系，达到新的市场平衡。
       8.城市用水量：用水量可以侧面反映出城市人口与工业发展情况，可以运用数据较为直接的反应现有的生活生产水平。


       9.城市用电量：用电量可以侧面反映出城市人口与工业发展情况，可以运用数据较为直接的反应现有的生活生产水平。