Dahl이 정리한 노동자의 취업 지역 선택에 대한 문제를 모형화할 때 생길 수 있는 우려는 일명 차원의 저주,  선택확률의 분포에 대한 예측의 어려움, 선택편의 분포의 사전적 예측의 어려움 그리고 미관측과 측정오차 등으로 인한 변수발생을 들수있다. 즉 노동자들의 개별성이 반영된 지역과 선택지를 염두하는 경우에는 예측이 불가한 요소들을 포함해 영향을 받게 되므로 이들 모두를 분석에 반영하는 것은 무리가 있다.
이와 같이 노동자가 취업 지역을 선택하는 문제를 모형화할 때 발생할 수 있는 우려들을 Dahl(2002)은 크게 다음의 네 가지로 정리하였다(이치호, 2017). 첫째로, 일명 차원의 저주(curse of dimensionality)를 언급하였는데, 수많은 선택지로 인해 추정해야 할 변수의 양이 기하급수적으로 증가한다는 점을 지적하였다. 둘째로, 선택확률의 분포에 대한 가정이 어렵다는 점을 강조하였다. 예컨대, 다항선택모형에서 많이 사용되는 조건부로 짓(conditional logit) 모형이나 중첩된 로짓(nested logit) 모형은 선택확률이 다루기 편리한 형태의 함수로 나오지만, 이를 위해 무관한 선택지들에 대해 독립(independence of irrelevant alternatives)을 가정하는 등 특수한 선택 상황을 잘 반영하지 못하는 측면이 존재한다(Trost and Lee,1984). 셋째로, 선택편의(selection bias)의 분포를 사전적으로 가정하기 어려운 측면이 있음을 주장하였다. 오차항의 각 선택지에 대한 결합분포를 사전적으로 알 수 없는 상태에서 통상적으로 결합정규분포를 가정할 경우, 그 가정이 성립하지 않을 때, 예컨대 실제 분포가 비선형이거나  단조적이지 않은 특성을 가진다면, 임금 방정식의 추정과정에서 선택편의의 보정이 부정확해질 가능성이 높기 때문이다. 넷째로, 우리가 관측할 수 없거나 측정오차 등으로 인해 관측이 부정확한 변수들이 야기할 수 있는 문제들을 지적하였다. 이를테면 서로 다른 특성을 가진 많은 지역(선택지)을 고려하는 경우에 노동자들은 지역을 선택함에 있어서 단순히 임금수준뿐만 아니라, 해당 지역의 공동체적 특성 등 관측되기 힘든 다양한 요소의 영향을 받게 될 것이다. 하지만 이러한 요소들을 모두 분석에 반영하기에는 무리가 있다는 것이다.