当全球环境发生变化时，人们如何修改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，以概括在迁移研究中对IIA(独立于无关替代品)假设的偏差进行测试和利用的方法。与广泛使用的logit模型相比，CNL模型的结构允许在目的地之间使用更复杂的替代模式。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，并突出了所有可能备选方案之间复杂和直观的替代模式。特别是，我们阐明了本国和外国替代品之间的低替代性，以及被潜在的印度移民认为是高替代性或低替代性的国家亚组。