学院卢云鹤教师独立撰写的论文"Detecting Imperfect Substitution between Comparably Skilled Immigrants and Natives: A Machine Learning Approach"，于2022年11月15日在移民研究领域的顶级期刊《International Migration Review》在线发表。该刊创刊于1964年，致力推进移民相关领域的跨学科研究，同时也是人口学和社会学的重要期刊。该刊为我校A1类期刊。
为解决国际移民劳动力市场影响研究中的一个核心争论（Borjas 2003；Ottaviano and Peri 2012；Borjas et al. 2012），即具有类似技能的国际移民与本国居民是否仍为彼此的不完美替代，该文引入机器学习领域在因果识别方面的进展Post-double selection Lasso方法（Belloni et al. 2014），以更可信地估计两者之间的替代弹性。以此为基础，该文重新评估了国际移民的异质性劳动力市场影响。该方法的引入，有助于揭示空间分割对理解国际移民—本国居民之间不完美替代性的重要价值。此外，本文还对深化包括我国在内的广大发展中国家的国内和国际迁移及其经济社会影响具有普遍的借鉴意义与启示。
审稿人：李森 郭健
