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。