2008年以来,全球经济不断受到以次贷危机为代表的“黑天鹅”事件的负向冲击,越来越多的学术研究聚焦于测量不确定性及分析其产生的影响。对于住房市场而言,住房市场不确定性可以被理解为未来各种住房市场活动的不可预测部分。鉴于房地产行业对于中国经济的重要性,并考虑到住房市场在房地产市场中的主导地位,本文利用Jurado等(2015)提出的基于丰富信息集直接估计时变经济不确定性的方法,构造了2002年6月至2019年6月的中国的住房市场不确定性指数(Residential Market Uncertainty,RU),以描述国内住房市场不确定性的特征并研究其对住房市场的影响及重要性。具体而言,本文选取221个经济、金融以及住房市场变量作为信息集来估计47个住房市场变量的预测偏误条件波动率,并进行等权平均得到RU。此外,为了能将住房市场不确定性、经济不确定性和金融不确定性进行区分,本文还利用相同的方法,通过不同的信息集和计算不同类别变量的预测偏误条件波动率构造了中国经济不确定性指数(China Macroeconomic Uncertainty,CMU)和金融不确定性指数(China Financial Uncertainty,CFU),在此基础上描述RU的特征和对比RU、CMU与CFU三者的差异。进一步,本文构造VAR模型来研究住房市场不确定性会给住房市场带来何种影响及其对住房市场的重要性。本文发现:第一,RU指数具有数值随着预测区间的增加而增大,曲线随着预测区间的增加而变得平缓、波动越小的两个特征。这可能是因为距离越远的事情越难预测,并且长期来说,不确定性造成的影响更容易被市场消化。值得指出的是,RU出现频繁波动的两个时期为2007-2010年全球金融危机前后和2015-2016年实施“去库存”政策期间。第二,VAR模型的脉冲响应结果表明,住房市场不确定性上升给住房市场带来的影响以负向影响为主,但住房市场不确定性对不同的住房市场变量的影响程度具有差异性,不确定性对于住宅开发投资增长率的影响要比住宅销售额等变量更加明显。第三,VAR模型的方差分解结果显示,把握住房市场不确定性有利于判断住房市场的趋势,尤其对于房地产开发企业而言,住房市场不确定性可能是影响其决策的关键因素。此外,相比CMU和CFU,RU更能捕捉住房市场不确定性的特征,对住房市场产生的影响更加显著,这意味着RU是一个更优的住房市场不确定性代理指标。鉴于以上结果,本文认为,一方面,住房市场主体可以使用RU来判断住房市场所处的周期阶段。另一方面,政府可以利用RU评估当前住房市场不确定性的高低,在不确定性水平过高时及时采取逆周期调控政策稳定住房市场,并在出台调控政策时做好政策沟通,及时消除市场疑虑,从而达到“稳预期”的目标,促进住房市场平稳健康发展。