回归结果表明，对模型一，即对房价的影响回归分析，采用“stepwise”方式回归的结果只接受高收入部门的外来从业人员数纳入，如果采用“forward”方式回归的结果是多重共线性很高，且仍然只有高收入部门的外来从业人员数是显著的。
加入其他变量，包括产业结构等，对房价的影响均不显著。
表8 模型一的回归分析结果（stepwise）a
a.因变量：price。
表9 模型一的回归分析结果（forward）a
a.因变量：price。
而对租赁模型的分析结果则显示不一样的特征。其只有低端产业的外来人口的薪酬水平对房屋租赁价格产生显著性影响。
表10 模型二的回归分析结果系数a
a：因变量：rentindex。
为何会呈现这样的结果？
本报告结合其他文献的分析，以及其他观察事实，认为，对于模型的统计分析结果，可以做以下的解读。
一是，高端外来人口对于上海市的住宅产生了有效需求。他们是有购买力的。而这种影响则与他们的收入水平（行业平均薪酬）无关，主要与数量有关。这显示薪酬水平主要是一个门槛，效应则体现在供需数量上面，但房价并不因他们的行业薪酬水平上升而上升。因此，高端外来人口的增多会推高房价，但这主要是需求数量产生的影响，而不符合“外地人有钱，因此推高了房价”这样的说法。
二是，低端人口对上海住宅价格没有影响，这说明他们不构成有效需求，因此没有产生直接影响。由此，收入门槛对于住宅市场很重要。
三是，对于租赁价格水平而言，高端外来人口不产生影响，这可能与我们的租赁指数采集范围有关，也有可能是因为量（比例）的关系使得他们的影响被削弱。
四是，对于租赁价格水平而言，低端人口存在影响，但这种影响主要来自他们的薪酬水平，而不是来自他们的人数。对此可以从几个角度来理解。由于上海的低端住宅市场供给充分，譬如大量的老公房和郊区房等，因此具有很大的供给弹性，由此导致低端外来人口的数量变化都较容易地被庞大的低端住宅供应所消化，而没有产生“供不应求则价格上升”的现象。又因为这些供给的机会成本低，也不会产生“供过于求则价格下降”的现象。
而低端产业的薪酬水平会影响租赁价格水平则显示了租赁市场的另一个特征，即不充分竞争、信息不对称，或由于就业的区域集中性，使得它在局部市场是合谋垄断的。即，在整个上海可能可供租赁的房源是充分的，但由于租赁者需考虑通勤成本、生活成本等，因此选择面缩小，聚居于工业区/服务区周围，因此降低了他们的谈判能力。而供应方，即房东，一方面多年居住于此，了解周边产业的薪酬水平，或者由于委托经纪公司能了解相关信息，同时方便结成无意识的价格同盟，因而在定价方面就构成合谋垄断，定价随需求方的收入水平而变化。可以想见，低端租赁市场的这一特征使得外来人口的消费者剩余更多地被房东攫取。这对于外来人口的积累和发展显然是不利的。
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