择校运动是20世纪80年代以来美国影响力最大的一项教育改革，其核心是将市场机制引入教育领域，使学生及其家庭能够自主择校入学。进入21世纪以来，择校运动在美国日益获得广泛支持，参与人数表现出强劲的增长趋势，教育服务提供机构的方式日益多元化。然而，由于少数民族学生缺乏竞争的优势，在择校市场中总是居于弱势的地位，择校市场化会带来严重的种族隔离问题，所以基于市场的择校改革一直富有争议。之后随着平权行动的兴起，在择校过程中为少数民族学生提供支持的政策开始实行，其中较为常见的是配额制平权行动和保留制平权行动。
　　配额制的平权行动通过限制部分学校最多可招收的多数民族学生的数量来为少数民族学生提供支持，但这种做法可能会带来无谓的效率损失。保留制平权行动对配额制平权行动进行了改进，提供确定数量的支持名额为少数民族学生提供支持且这些支持名额在特定的条件下仍可提供给多数民族学生使用，从而可以避免配额制平权行动下无谓的效率损失。经过证明保留制平权行动得到的匹配结果要帕累托占优于配额制平权行动下的匹配结果。
　　择校问题的核心在于匹配机制的设计，目前关于择校问题的研究主要集中在递延接收算法(DA)和首位交易循环算法（TTC)上，两者的区别在于：使用DA算法可以得到稳定的匹配但结果仍存在帕累托改进的空间，TTC算法虽然可以得到帕累托最优的匹配但结果却是不稳定的。在择校问题中，DA算法在实践中应用较为广泛，所以本文的研究在DA算法的基础上展开。HafaLir(2013)在提出保留制平权行动时，指出使用DAr算法可以得到稳定的和防策略操纵的匹配结果，但笔者发现：在DAr算法下有一些本身就有能力的少数民族学生会占用支持的名额，从而导致平权行动发挥的作用有限。本文针对这一弊端，提出一种新的匹配规则_DAa算法，经过证明，使用这一算法可以得到稳定的和防策略操纵的匹配。通过模拟结果可以发现，与DAr算法相比，DAa算法可以为少数民族学生带来福利的改进。
　　实施平权行动的目的在于改进少数民族学生的福利，因此平权行动应具备“最小响应”的性质，经过证明DAa算法不具备“最小响应”的特征，即一个更强的平权行动在损害少数民族学生的福利同时，不存在一个少数民族学生的福利有所改善。这是由于在DAa算法的运行过程中，存在某个少数民族学生在平权行动的支持下会在算法的某一步被学校录取，但同时又会导致某个优先级较高的多数民族学生被拒，在算法之后的运行过程中又会导致一系列的拒绝，最终这个少数民族学生还是会被同一所学校拒绝，Dogan将这类少数民族学生称为“干扰者”，为“干扰者”提供政策支持不能为其带来福利的改进，反而会损害其他学生的福利。本文借鉴Dogan(2016)的做法，将DAa算法运行过程中的“干扰者”在其所干扰的学校当作多数民族学生对待，由此提出了MDAa算法，可以证明MDAa算法满足“最小响应”的性质且能够得到稳定的匹配。MDAa算法不具备防策略操纵性，不可能性定理表明匹配结果不可能同时具有稳定性、最小响应和防策略操纵的性质，但本文证明了在有限信息的匹配环境中，MDAa算法不具备策略操纵的空间，所有学生报告自己的真实偏好一种纳什均衡。