【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：2018 年／受賞者：パラグ・パサク（当時 37〜38 歳）。
クラーク・メダルは 40 歳以下のアメリカ経済学者に贈られる最高栄誉で、しばしば“ノーベル賞への前哨戦”と呼ばれる。パサクは市場設計（マッチング）の理論を教育の現場へと持ち込み、ニューヨーク市・ボストン・デンバー・ニューオーリンズなどの公立学校入学制度を実際に設計・改良したことで知られる。
さらに、入学抽選を用いた厳密な実証で、チャータースクールや選抜校の効果を測定し、「制度を作る×効きを測る」を一体化させた。
キャッチ：「仕組みを作り、結果で磨く——学校を動かした市場設計家」 。
【第 2 章】原点―学問への情熱が芽生えた日々
1980 年頃生まれ。学部・大学院でミクロ経済学・ゲーム理論・計量経済学を修め、若くして MIT の教員に就任。学生期からの問題意識は明快だった。
教育機会の分配は、誰のルールでどう決まるのか。
公平と効率を同時に満たす入学制度は設計できるのか。
制度を変えたら本当に学力や進学が良くなるのか、データで測れるのか。
理論（マッチング）と実証（抽選・段階導入・行政データ連結）を両輪に、「政策を設計して、因果で検証する」スタイルを確立した。
【第 3 章】主要研究―理論の革新とそのインパクト
1) 学校選択の市場設計：誤誘導しない“戦略に優しい”制度へ
従来の一部の入学制度（例：旧ボストン方式）は、第 1 志望を書かない方が有利になるなど戦略的操作が必要で、保護者の情報格差を拡大しがちだった。パサクは、安定性と戦略に対する頑健性（正直申告が最適）を両立させる受け入れ可能なメカニズム（代表例：Deferred Acceptance／DA）を現実の学区に実装。
結果として、
志望の出し方がわかりやすくなり、情報の非対称が縮小。
誤った戦略による機会損失を減らし、公平性と受益者の満足度が改善。
入学制度を「ゲーム理論の設計問題」として捉え直し、ルールが行動を変え、配分を変え 、厚生を変えることを示した。
2) プライオリティと同点処理：細部が結果を決める
学校選択では、兄弟優先・近接・成績・抽選など様々な優先順位（プライオリティ）が絡む。パサクは、同点処理（タイブレーク）の方法、プライオリティの公開性、席の留保など「制度のツマミ」が配分の公平・多様性・通学距離に及ぼす影響を理論・数値・実データで検証。
“要点：制度の”細部は単なる事務ルールではない。社会の価値判断（近さを重視？多様性を重視？）をエンコードするスイッチである。
3) チャータースクールの効果：抽選を“自然実験”に
人気校では超過需要が生じ、入学は抽選になる。パサクはこの構造を活かし、当選と落選の比較で因果効果を推定。チャータースクール（特にボストン）が学力に大きな正の効果を持ち得る一方、類似の名称でも運営モデルが異なる学校では効果が限定的なケースもあることを示した。
→教訓：「制度のラベル」ではなく「教育生産の中身」を見るべき。時間拡張・小集団指導・頻繁なフィードバックなどの具体的実践が成果に結びつく。
4) 選抜校（試験校）の実証：偏差値の“魔法”を相対化
選抜校に入ること自体が長期成果をどこまで高めるかを、境界付近の受験者を比較して検証。同じ学力帯での比較では、短期・中期の成績や進学に与える純粋効果が限定的になる場合があることを示し、「学校ブランドの効果」と「生徒の自己選抜」を切り分けた。
→含意：「どこへ入るか」以上に、「入って何をするか（授業時間、指導、補習）」が重要。
5) 設計→実装→評価のループ
パサクの真骨頂は、制度設計（DA など）を学区で実装し、その後行政データで効果を検証、さらに設計を微修正するという学術と政策の高速ループを回した点にある。
“制度は作って終わりではない。動かして測って、直して一人前。”
この運用思想が、教育の世界に実験ガバナンスを根づかせた。
【第 4 章】時代背景と受賞の意義
2000 年代〜2010 年代、教育は選択の拡大（学校選択）と格差是正を同時に求められた。
従来の制度は、善意にもかかわらず情報格差と戦略性で機会の偏りを生んでいた。
パサクは、市場設計の精緻な理論を公教育に接続し、戦略に強いルールで公平性と効率を高次元で両立。さらに抽選・境界分析で因果効果を測り、「何が効くか」を政策へ返した 。
クラーク賞は、理論×設計×実装×評価の一体運用という新しい政策科学への評価である。
【第 5 章】世界と日本への影響
高校・小中の入学制度：日本の一部自治体でも、学区外受入れ・通学距離・兄弟優先・特色選抜などの優先順位の重み付けが課題。同点処理・席の留保の設計は、多様性と通学負担のバランスに直結する。
「出し方で損しない」制度へ：第 1 志望を書けないと損といった誤誘導を避ける戦略に強いメカニズムは、保護者の情報格差を縮小。案内も「正直に書くのが最適」と明記できる。
抽選×行政データの活用：人気校の抽選や合否境界を評価設計に活かし、教育施策の因果効果を常時測定。放課後学習・チュータリング・学習時間拡張など、“中身の技術”の評価にも応用。
大学入試・奨学金設計：共通テスト×出願戦略の歪み、推薦・総合型の評価設計、奨学金のターゲティングにも市場設計＋因果推定のフレームが転用可能。
【第 6 章】批判と限界
価値判断の埋め込み：プライオリティの重み付けは価値選択。近さ・兄弟・成績・多様性の配分は政治的合意を要し、唯一の正解はない。
情報提供と実装力：ルールが良くても、周知不足・応募 UI の複雑さで“名ばかりの選択”に陥る。広報・サポート・デジタル手続きが成功の鍵。
外的妥当性：米国で機能した設計が、校長裁量・教員配置・地域文化の異なる国や都市で同じ効果を出すとは限らない。段階導入とローカル評価が不可欠。
学校間の質の差：配分ルールだけでは供給側（学校）の質は上がらない。時間拡張・少人数指導・教員育成など、教育生産の技術との併走が必要。
【第 7 章】今日的意義―次世代へのメッセージ
ポスト・コロナで学力のばらつきが拡大し、通学距離・安全・ ICT 環境など新しい制約がのしかかる。パサクの地図はなお有効だ。
“正直に書けば最適”の制度：志望戦略のゲーム化を排し、公平で理解しやすい出願へ。
微調整可能なツマミ：近接・兄弟・多様性・学力の重みを公開し、対話で更新する。
設計→ 実装→ 評価のループ：抽選や境界を活かして因果で検証、結果で直す文化を根づかせる。
中身の技術とセットで：チュータリング・時間拡張・頻繁なフィードバックと配分制度を同時最適化する。
若手へのメッセージは一行で足りる。
「仕組みを作れ。そして、効き目で磨け。」
ルールは人の行動を変え、行動は学びを変える。パサクは、市場設計と因果推定で教育を動かす道をしめした。
さくらフィナンシャルニュース
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