というNBER論文が上がっている（ungated(SSRN)版）。原題は「Accounting for Individual-Specific Heterogeneity in Intergenerational Income Mobility」で、著者はYoosoon Chang（インディアナ大）、Steven N. Durlauf（シカゴ大）、Bo Hu（インディアナ大）、Joon Park（同）。
以下はその要旨。
This paper proposes a fully nonparametric model to investigate the dynamics of intergenerational income mobility for discrete outcomes. In our model, an individual’s income class probabilities depend on parental income in a manner that accommodates nonlinearities and interactions among various individual and parental characteristics, including race, education, and parental age at childbearing. Consequently, we offer a generalization of Markov chain mobility models. We employ kernel techniques from machine learning and further regularization for estimating this highly flexible model. Utilizing data from the Panel Study of Income Dynamics (PSID), we find that race and parental education interact with parental income in children’s economic prospects in ways that can create bottlenecks in mobility.
（拙訳）
本稿は、離散的な結果についての世代間における所得の移動性の動学を調べるため、完全にノンパラメトリックなモデルを提示する。我々のモデルでは、個人がある所得階層にいる確率が親の所得に左右される。その際、非線形性、ならびに人種、教育、子育て時の親の年齢といった各種の個人と親の特性の間の相互作用を許容した。結果として我々は、一般化されたマルコフ連鎖移動性モデルを提示する。我々は、この柔軟性の高いモデルを推計するために、機械学習のカーネル法やその他の正則化を適用した。所得推移のパネル調査（PSID*1）のデータを用いて我々は、人種と親の学歴が親の所得と相互作用し、移動性にボトルネックをもたらす形で子供の経済的展望に影響することを見い出した。
