Les politiques environnementales, notamment celles recourant aux instruments fiscaux, ont pris une place de plus en plus importante dans un grand nombre de pays durant les trois dernières décennies. Tous les pays de l’OCDE ont introduit des taxes liées à l'environnement et un nombre croissant d'entre eux procèdent à une réforme dite "verte" de leur fiscalité. L’utilisation de la taxe comme un instrument pour la politique environnementale a suscité un large débat parmi les chercheurs sur ses impacts sur la croissance économique, mais sans parvenir à un consensus sur la nature de ces effets. Certains trouvent un effet négatif, alors que d’autres montrent un impact positif. Deux points ont attiré notre attention sur ce sujet. Premièrement, les études empiriques qui vérifient la validité de ces résultats sont très rares. Deuxièmement, la majorité des modèles théoriques qui ont étudié l’effet de la fiscalité environnementale sur la croissance économique supposent que le gouvernement finance ses dépenses uniquement par les taxes et que le budget d’État est équilibré à chaque période, évitant ainsi tout fardeau associé au remboursement de la dette publique. Par conséquent, cette thèse a pour objectif d’abord d’explorer empiriquement la nature de la relation entre la fiscalité environnementale et la croissance économique, et si cette relation est sensible au niveau d'autres variables dans l'économie. Ensuite, nous examinons les canaux par lesquels cette taxe peut affecter la croissance économique, et si l'existence et le niveau de la dette publique peuvent modifier cet effet. / Environmental policies, especially those using fiscal instruments, have become more and more important in a large number of countries over the last three decades. All OECD countries have introduced environmentally related taxes, and a growing number of them are carrying out a so-called "green" reform of their taxation. The use of the tax as an instrument for environmental policy has sparked wide debate among researchers on its impacts on economic growth, but without reaching consensus on the nature of these effects. Some find a negative effect; while others show a positive impact. Two points raised our attention on this subject. First, the empirical studies that verify the validity of these results are very rare. Second, the majority of theoretical models that have studied the effect of environmental taxation on economic growth assume that the government finances its expenditures solely through taxes and that the state budget is balanced each period, thus avoiding any burden associated to repayment of public debt. Therefore, this thesis aims firstly to explore empirically the nature of the relationship between environmental taxation and economic growth, and whether this relationship is sensitive to the level of other variables in the economy. We examine then the channels through which this tax can affect economic growth, and whether the existence and level of public debt can modify this effect.

Dans les études longitudinales en cancer, une problématique majeure est la description de l’évolution de la maladie d’un patient ou la prédiction de son état futur, à partir de mesures répétées d’un marqueur biologique. La modélisation conjointe permet de répondre à ces objectifs, mais elle a principalement été développée pour l’étude simultanée d’un marqueur longitudinal Gaussien et d’un unique temps d’événement. Afin de caractériser les transitions entre événements successifs qu’un patient peut connaître, nous étendons la méthodologie classique en introduisant un modèle conjoint pour un processus longitudinal Gaussien et un processus multi-états Markovien non homogène. Le modèle suppose que les temps de transition individuels sont indépendants conditionnellement aux covariables incluses. Nous proposons aussi un score test afin de tester cette hypothèse. Ces développements sont appliqués à deux cohortes d’hommes avec un cancer de la prostate localisé traité par radiothérapie. Le modèle permet de quantifier l’impact des dynamiques de l’antigène spécifique de la prostate, et d’autres facteurs pronostiques mesurés à la fin du traitement, sur chaque intensité de transition entre états cliniques prédéfinis. Cette thèse fournit ensuite des outils statistiques et des lignes directrices pour le calcul de prédictions dynamiques individuelles d’événements cliniques, dans le cadre de risques compétitifs. Enfin, un dernier travail amène une réflexion sur la modélisation conjointe de données longitudinales ordinales et de données de survie, avec une technique d’inférence innovante. Ainsi, ce travail introduit des méthodes statistiques adaptées à divers types de données longitudinales et d’histoire d’événements, qui permettent de répondre aux besoins des cliniciens. Des recommandations méthodologiques et des outils logiciels sont associés à chaque développement, pour une utilisation pratique par les communautés clinique et statistique. / In longitudinal studies in cancer, a major problem is the description of the patient’s disease evolution or the prediction of his future state, based on repeated measurements of a biological marker. Joint modelling enables to meet these objectives but it has mainlybeen developed for the simultaneous study of a Gaussian longitudinal marker and a single event time. In order to characterize the transitions between successive events that a patient may experience, we extend the classical methodology by introducing a joint model for a Gaussian longitudinal process and a non-homogeneous Markovian multi-state process. The model assumes that individual transition times are independent conditionally to included covariates. We also propose a score test to assess this assumption. These developments are applied on two cohorts of men with localized prostate cancer treated with radiotherapy. The model quantifies the impact of prostate specific antigen dynamics, and other prognostic factors measured at the end of treatment, on each transition intensity between predefined clinical states. This thesis then provides statistical tools and guidelines for the computation of individual dynamic predictions of clinical events in the context of competitive risks. Finally, a last work leads to a reflection on joint modelling of longitudinal ordinal data and survival data with an innovative inference technique. To conclude, this work introduces statistical methods adapted to various types of longitudinal data and event history data, which meet the needs of clinicians. Methodological recommendations and software tools are associated with each development, for practical use by the clinical and statistical communities.

Dans le but de faire face aux défis interdépendants en termes d’épuisement des ressources énergétiques, de dégradation environnementale et des préoccupations de santé publique dans le contexte chinois en réponse au développement durable, nous nous concentrons sur l'étude des politiques en matière d’énergie, d’environnement et de santé en Chine. Dans le chapitre 1, nous donnons un aperçu des politiques chinoises en matière d’énergie, d’environnement et de santé au cours des 20 dernières années afin de connaître les orientations politiques futures auxquelles le gouvernement n'a pas donné une attention suffisante. Dans les trois chapitres suivants, nous proposons une série d'études empiriques afin de tirer quelques implications politiques utiles. Dans le chapitre 2, nous étudions l'impact de l'urbanisation, de l'adaptation de la structure industrielle, du prix de l'énergie et de l'exportation sur les intensités énergétiques agrégés et désagrégés des provinces. Dans le chapitre 3, nous étudions les facteurs qui expliquent la transition énergétique vers des combustibles propres des ménages ruraux. Dans le chapitre 4, nous examinons les effets conjoints des risques environnementaux, du revenu individuel, des politiques de santé sur l'état de santé des adultes chinois. En particulier, nos résultats empiriques suggèrent d’intégrer le développement urbain dans la stratégie d'économies d'énergie; de considérer des substitutions/complémentarités complexes parmi les sources d'énergie et entre l'énergie et l’alimentation pour les ménages ruraux; d’aligner les politiques environnementales, énergétiques et alimentaires avec les politiques de santé. / With the purpose of coping with the intertwined challenges of energy depletion, environmental degradation and public health concerns in the Chinese-specific context in response to sustainable development, we focus on investigating China’s energy, environment and health policies. In chapter 1, we provide an overview of China’s energy, environment and health policies over the past 20 years in order to know about the future policy directions to which the government has not given a sufficient attention. In the following three chapters, we provide a series of empirical studies so as to derive some useful policy implications. In chapter 2, we investigate the impact of urbanization, industrial structure adjustment, energy price and export on provincial aggregate and disaggregate energy intensities. In chapter 3, we study the factors explaining the switches from dirty to clean fuel sources in rural households. In chapter 4, we examine the joint effects of environmental hazards, individual income and health policies on the health status of Chinese adults. Our empirical findings particularly suggest integrating urban development into the strategy of energy saving; considering the complex substitutions/complementarities among energy sources and between energy and food for rural households; aligning the environment, energy and food policies with health policies.

Appartenir à une catégorie socio-économique moins élevée est généralement associé à une mortalité plus élevée pour de nombreuses causes de décès. De précédentes études ont déjà montré l’importance de la prise en compte des différentes dimensions des trajectoires socio-économiques au cours de la vie. L’analyse des trajectoires professionnelles constitue une étape importante pour mieux comprendre ces phénomènes. L’enjeu pour mesurer l’association entre les parcours de vie des trajectoires socio-économiques et la mortalité est de décomposer la part respective de ces facteurs dans l’explication du niveau de survie des individus. La complexité de l’interprétation de cette association réside dans la causalité bidirectionnelle qui la sous-tend: Les différentiels de mortalité sont-ils dus à des différentielsd’état de santé initial influençant conjointement la situation professionnelle et la mortalité, ou l’évolution professionnelle influence-t-elle directement l’état de santé puis la mortalité?Les méthodes usuelles ne tiennent pas compte de l’interdépendance des changements de situation professionnelle et de la bidirectionnalité de la causalité qui conduit à un biais important dans l’estimation du lien causale entre situation professionnelle et mortalité. Par conséquent, il est nécessaire de proposer des méthodes statistiques qui prennent en compte des mesures répétées (les professions) simultanément avec les variables de survie. Cette étude est motivée par la base de données Cosmop-DADS qui est un échantillon de la population salariée française.Le premier objectif de cette thèse était d’examiner l’ensemble des trajectoires professionnelles avec une classification professionnelle précise, au lieu d’utiliser un nombre limité d’états dans un parcours professionnel qui a été considéré précédemment. A cet effet, nous avons défini des variables dépendantes du temps afinde prendre en compte différentes dimensions des trajectoires professionnelles, à travers des modèles dits de "life-course", à savoir critical period, accumulation model et social mobility model, et nous avons mis en évidence l’association entre les trajectoires professionnelles et la mortalité par cause en utilisant ces variables dans un modèle de Cox.Le deuxième objectif a consisté à intégrer les épisodes professionnel comme un sous-modèle longitudinal dans le cadre des modèles conjoints pour réduire le biais issude l’inclusion des covariables dépendantes du temps endogènes dans le modèle de Cox. Nous avons proposé un modèle conjoint pour les données longitudinales nominaleset des données de risques concurrents dans une approche basée sur la vraisemblance. En outre, nous avons proposé une approche de type méta-analyse pour résoudre les problèmes liés au temps des calculs dans les modèles conjoints appliqués à l’analyse des grandes bases de données. Cette approche consiste à combiner les résultats issus d’analyses effectuées sur les échantillons stratifiés indépendants. Dans la même perspective de l’utilisation du modèle conjoint sur les grandes bases de données, nous avons proposé une procédure basée sur l’avantage computationnel de la régression de Poisson.Cette approche consiste à trouver les trajectoires typesà travers les méthodes de la classification, et d’appliquerle modèle conjoint sur ces trajectoires types. / Being in low socioeconomic position is associated with increased mortality risk from various causes of death. Previous studies have already shown the importance of considering different dimensions of socioeconomic trajectories across the life-course. Analyses of professional trajectories constitute a crucial step in order to better understand the association between socio-economic position and mortality. The main challenge in measuring this association is then to decompose the respectiveshare of these factors in explaining the survival level of individuals. The complexity lies in the bidirectional causality underlying the observed associations:Are mortality differentials due to differences in the initial health conditions that are jointly influencing employment status and mortality, or the professional trajectory influences directly health conditions and then mortality?Standard methods do not consider the interdependence of changes in occupational status and the bidirectional causal effect underlying the observed association and that leads to substantial bias in estimating the causal link between professional trajectory and mortality. Therefore, it is necessary to propose statistical methods that consider simultaneously repeated measurements (careers) and survivalvariables. This study was motivated by the Cosmop-DADS database, which is a sample of the French salaried population.The first aim of this dissertation was to consider the whole professional trajectories and an accurate occupational classification, instead of using limitednumber of stages during life course and a simple occupational classification that has been considered previously. For this purpose, we defined time-dependent variables to capture different life course dimensions, namely critical period, accumulation model and social mobility model, and we highlighted the association between professional trajectories and cause-specific mortality using the definedvariables in a Cox proportional hazards model.The second aim was to incorporate the employment episodes in a longitudinal sub-model within the joint model framework to reduce the bias resulting from the inclusion of internal time-dependent covariates in the Cox model. We proposed a joint model for longitudinal nominal outcomes and competing risks data in a likelihood-based approach. In addition, we proposed an approach mimicking meta-analysis to address the calculation problems in joint models and large datasets, by extracting independent stratified samples from the large dataset, applying the joint model on each sample and then combining the results. In the same objective, that is fitting joint model on large-scale data, we propose a procedure based on the appeal of the Poisson regression model. This approach consist of finding representativetrajectories by means of clustering methods and then applying the joint model on these representative trajectories.