経済取引では、買い手と売り手が持つ情報が対称でないこと（情報の非対称性）がしばしば問題になります。メカニズムデザイン理論は、こうした状況でも最大の利益や社会的厚生が得られる制度（メカニズム）を設計する方法を示します。ハーヴィッツはまず「インセンティブ互換性」という概念を導入し、参加者が自分の利益を追求した結果でも真実を報告するような制度条件を数学的に定式化しました。続くマスキンとマイヤーソンは「レベレーション原理」と「実現可能性（インプリメンテーション）理論」を発展させ、最適なオークション形式や公共財の供給ルールを具体的に導出しました。この理論により、排出権オークションや周波数割当など多くの政策が科学的に設計されています。

メカニズムデザインはゲーム理論の逆問題として理解される。従来のゲーム理論が与えられたルール下での均衡を分析するのに対し、メカニズムデザインは望ましい均衡（効率性、予算均衡、公平性など）をあらかじめ設定し、それを実現するルールを構築する。ハーヴィッツ（1960,1972）は分権的資源配分過程をモデル化し、インセンティブ互換性が充足されるメカニズムの集合を定義した。マスキン（1977）は完全実現可能性定理を示し、ベイジアンナッシュ均衡で望ましい社会的選好がすべての均衡で実現される条件を導出した。マイヤーソン（1979,1981）は最適オークション設計に応用し、売り手の期待収入を最大化する予約価格や入札規則を提示した。こうした理論は規制問題、最適課税、企業金融、投票理論にまで応用範囲を拡大している。

ハーヴィッツは通信ゲームとしてのメカニズムを定式化し、参加者のメッセージ空間と帰結写像 g(m) から構成されるメカニズム (M_1×…×M_n, g) を考察した。彼は局所的インセンティブ制約によるナッシュ実装問題を提示し、情報制約下での効率境界を解析した。マスキンは部分的に整合的な社会的選択関数 f のフルインプリメンテーション条件（モンジョー性＋非独占権）を示し、多余剰均衡の排除に成功した。マイヤーソンはベイジアン環境での収入同値定理を証明し、単調割当ルール＋ペイメント関数の構成で最適オークションを構築した。これらの業績は Myerson-Satterthwaite の不可能性、Laffont-Maskin の規制理論、Groves-Ledyard の公共財メカニズムなど、その後の情報経済学の発展を決定づけた。現在も動的メカニズム、ロバスト実装、ブロックチェーン上のスマートコントラクト設計などで理論的土台を提供している。