2021年2月
当面对全球环境的变化时,人们如何修改他们关于是否移民以及移民到哪里的决定,这一问题在移民文献中至关重要。我们提出了一种交叉嵌套的logit (CNL)方法,以概括IIA(独立于不相关的替代方案)假设的偏差可以在迁移研究中测试和利用的方式。与广泛使用的logit模型相比,CNL模型的结构允许目标之间更复杂的替换模式。为了说明我们方法的相关性,我们提供了一个使用印度移民意愿数据的案例研究。我们证明,CNL方法在拟合质量方面优于标准竞争方法,具有更强的预测能力,意味着对冲击的响应具有更强的异质性,并突出了所有可能替代方案之间复杂和直观的替代模式。特别是,我们阐明了国内和国外替代品之间的低可替代性,以及被潜在的印度搬运工视为高度或较低可替代性的国家的子组。
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