【第 1 章】序― 若き天才に贈られる“ノーベル賞への登竜門”
受賞年：1975 年／受賞者：ダニエル・L・マクファデン（当時 38 歳）。
クラーク・メダルは 40 歳以下の米国の経済学者に、アメリカ経済学会（ AEA）が授与する最高栄誉で、しばしば“ノーベル賞への前哨戦”と呼ばれる。
戦後経済学が「マクロの安定化」から「ミクロの行動分析」へと重心を移すなか、マクファデンは離散選択（discrete choice）という難題を、ランダム効用理論（RUM）と条件付きロジット（conditional logit）で突破した。
キャッチ：「“人の選択”を数式にし、政策がもたらす選択の変化を測れるようにした経済学者」。
【第 2 章】原点―学問への情熱が芽生えた日々
1937 年、ノースカロライナ州に生まれる。ミネソタ大学で博士号を取得後、バークレーや MIT で研究・教育に従事。幼少期から「人はなぜその選択をするのか」という素朴な疑問に惹かれ、大学では数理統計・最適化に強みを持った。
学生〜若手時代に形成された初期の問題意識は、次の三点に集約される。
実際の生活は「何をどれだけ」ではなく「どれを選ぶか」の連続だ。
観察できない好みのばらつきを、確率的に扱える理論が必要だ。
政策や価格変更が、人々の選択をどれだけ動かすかを量的に評価したい。
この問題意識が、のちのランダム効用理論と離散選択計量という学派を生み出す土壌になった。
【第 3 章】主要研究―理論の革新とそのインパクト
2) 条件付きロジット（conditional logit）とベリー レヴィンスン パケ（‐ ‐ BLP）への道
条件付きロジットは、選択肢の属性（運賃、所要時間、座席の有無、車両サイズ等）が選択確率にどう影響するかを推定する実務の主役となった。交通（自家用車 vs 鉄道 vs バス）、耐久財（車種選択）、居住地、就職先など、 どれを選ぶか の問題を統一的に扱える。
この系譜は、ネステッド・ロジット（類似選択肢を階層化）や混合ロジット（個人ごとの係数分布を許容）へ発展し、さらには産業組織の BLP モデル（内生的価格を含む需要推定）へつながっていく。出発点にマクファデンの枠組みがあることは、応用ミクロの常識だ。
3) BART 研究：データで示した“価値の地図”
マクファデンの名を轟かせたのが、サンフランシスコ湾岸高速鉄道（BART）の需要分析。
通勤者の交通手段選択を離散選択モデルで推定し、「時間 1 分の価値」や運賃弾力性を定量化、開業効果の予測を提示した。
重要なのは、モデルの推定結果が政策選択（路線配置、料金設定、パーク＆ライド）に直結した点だ。「選択の微分」を測ることで、費用便益分析（CBA）の精度を飛躍的に高めた。
4) 便益評価・福祉測度：コンシューマー・サープラスの推計
RUM の枠組みでは、間接効用から期待消費者余剰（expected CS）が導ける。これは新線開業や価格改定がもたらす便益の金銭換算を可能にし、交通・都市計画・公共投資の評価に革命をもたらした。
また、仮想評価（contingent valuation）分野でも、回答データを離散選択として扱い、環境財の価値（湿地、景観、生物多様性など）を推定する基礎を作った。
5) 理論の癖と拡張：IIA 問題・ネステッド／混合ロジット
ロジットには IIA（無関係選択肢独立）という特徴があり、「赤いバス」と「青いバス」のように似た選択肢が増えると不自然な代替パターンを生むことがある。
マクファデン自身がこの限界を明示し、ネステッド・ロジット（近い選択肢を同じ 巣 に入れて相関を許す）や、誤差項が複雑な相関を持てる GEV（一般化極値）クラス、さらに混合ロジットへと拡張していった。
結果として、より現実的な代替パターン（交差弾力の異質性）が表現できるようになった。
まとめ：「選択の確率→需要の弾力→便益の貨幣化」。
マクファデンは、選択データを政策言語に翻訳する道を切り拓いた。
【第 4 章】時代背景と受賞の意義
1970 年代は、都市化・自動車化・環境規制が進み、交通・住宅・公共インフラの意思決定が社会的関心の中心にあった。マクロの教科書だけでは個別の選択を説明できず、ミクロの行動モデルが求められた時代である。
マクファデンの理論は、統計的に扱いやすく、政策に直結し、データで検証可能だった。
これが“若さ×普遍性×実証性”を重んじるクラーク賞の評価軸に完全にはまり、その後2000 年ノーベル経済学賞受賞へと続く。
【第 5 章】世界と日本への影響
交通・都市計画：鉄道新線、料金体系、発着駅の改善、パーク＆ライドのデザインで、値段・時間・乗換の効用影響を精緻に推定。
産業組織・新製品戦略：自動車の車種選択、家電・スマホの製品差別化、価格改定の需要反応を推定。
環境評価：環境税・規制の便益や自然資源の価値を、仮想評価＋離散選択で金銭換算。
労働・医療・教育：職業・病院・学校の選択に応用し、情報提供・価格・アクセスの政策効果を数量化。
日本でも、都市鉄道計画・料金改定・IC カード運賃など、離散選択モデルは標準手法として定着している。
【第 6 章】批判と限界
IIA と代替パターン：単純ロジットは代替の相関を捨象。ネステッド／混合ロジットで改善するが、モデル選択と比較が欠かせない。
内生性（価格・属性）：価格や所要時間は需要と同時決定されがちで、IV（操作変数）やBLP 型の均衡連結が必要。
尺度の識別：効用のスケールが識別されないため、**比率（時間価値＝時間係数／費用係数）で政策解釈する作法が必要。
データ要件と計算負荷：豊富な個票データと計算資源を要する。ベイズ推定・シミュレーションの導入で克服が進むが、モデルの過剰適合に注意。
【第 7 章】今日的意義―次世代へのメッセージ
モビリティ（MaaS）、プラットフォーム、オンライン市場、医療の選択、生成 AI の導入選択まで——現代のほぼ全てが **「どれを選ぶか」の連鎖で動く。
もしマクファデンが 2020 年代を分析するなら、
動的離散選択で、学習・習慣・切替コストを組み込む。
ネットワーク外部性やプラットフォームの二面市場を、均衡連結型の需要推定で扱う。
プライバシー・情報設計（レコメンドの提示方法）が選択に与える影響を計量化する。
若手へのメッセージは明快だ。「重要なのは“何を説明できるか ”シンプルな仮定で、現実の選択を動かす政策パラメータを特定せよ。」
経済学とは、人々の選択の背後にあるインセンティブを可視化し、より良い選択肢が生まれる制度を設計する学問である。マクファデンは、そのための理論と言語（離散選択計量）を世界に残した。
さくらフィナンシャルニュース
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