现有的关于移民自我选择的研究存在以下问题:缺乏移民在母国的劳动力活动信息，限制谁可以进入母国的配额，以及母国内部内乱等非经济因素。使用来自密克罗尼西亚联邦(FSM)的新数据集，我分析了一个不存在上述问题的美国移民流。我发现高技能工人(相对于母国的技能分布)最有可能从FSM移民到美国，他们的行为主要是由他们的技能组的平均工资的差异来解释的。这一发现表明，以前的移民研究过度强调了各国工资和技能分布差异所发挥的作用。包括移民在移民前的特征信息是我的分析的核心，这突出了包含移民母国和目的地国数据的数据集的重要性。在给定母国信息的情况下，我使用天气冲击来预测外移的概率，克服了通常在确定移民自我选择时的内生性问题。其次，对移民在离开母国之前进行最近邻匹配，以母国工资为结果变量，确定在不可观测特征上的选择性质。