Thèse Économie de la Pollution Plastique Surveillance Environnementale Politiques Publiques et Inégalités de Santé H/F - Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Université de Bordeaux École doctorale : Entreprise Économie Société Laboratoire de recherche : BSE - Bordeaux sciences économiques Direction de la thèse : Emmanuelle AUGERAUD ORCID 0000000272972867 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-06-10T23:59:59 La contamination par les plastiques constitue une crise sanitaire majeure : production multipliée par 230 depuis 1950, microplastiques et additifs chimiques (PFAS, phtalates, BPA) détectés dans l'ensemble des compartiments environnementaux et dans le corps humain. En Europe, un cadre réglementaire dense s'est construit depuis 2019 dont l'efficacité réelle n'a pas encore été évaluée causalement.
La thèse est structurée autour d'une tension centrale : les données de contamination ne sont pas un reflet neutre de la réalité, mais le produit d'un processus de surveillance endogène aux incitations institutionnelles et médiatiques - endogénéité qui biaise toute évaluation des politiques. Le premier chapitre la modélise et la corrige par un modèle de Heckman sur panel spatial. Le deuxième chapitre évalue causalement les politiques européennes (SUP, REACH, règlement granulés) via un estimateur de différence en différences à effets fixes spatiaux, traitant les ruptures réglementaires comme quasi-expériences naturelles. Le troisième chapitre analyse les effets sanitaires par un cadre gène-environnement et décompose les inégalités de santé via la méthode Oaxaca-Blinder, à partir des cohortes ELFE, HELIX et UK Biobank. Cette thèse s'inscrit dans un écosystème scientifique structuré autour de plusieurs initiatives de recherche en cours, au sein desquelles elle trouve à la fois ses fondements intellectuels et ses perspectives de valorisation.
Groupe de travail plastiques - BSE (J.-C. Péreau, M. Saint-Jean)
La thèse s'inscrit directement dans les travaux du groupe de recherche sur les plastiques animé au sein de la Bordeaux School of Economics par Jean-Christophe Péreau et Monique Saint-Jean. Ce groupe développe une approche économique de la présence plastique dans les milieux naturels, articulant l'analyse des externalités environnementales, la modélisation des comportements des acteurs économiques face au risque plastique et l'évaluation des instruments de politique publique. La thèse étend ce programme de recherche dans deux directions : d'une part, la modélisation formelle de l'endogénéité de la surveillance comme problème d'économie de l'information ; d'autre part, l'articulation entre contamination environnementale et effets sanitaires différenciés dans une perspective One Health intégrant les données épidémiologiques et génomiques des grandes cohortes européennes.
Institut des transitions - Groupe exposome
La thèse s'articule avec les travaux du groupe exposome de l'Institut des transitions, qui développe une approche interdisciplinaire de l'exposition humaine aux contaminants environnementaux. Le concept d'exposome constitue le cadre conceptuel central du troisième chapitre, qui analyse les effets sanitaires de l'exposition cumulée aux microplastiques, PFAS et phtalates à partir des cohortes ELFE, HELIX et UK Biobank. L'inscription dans ce groupe permet d'accéder à des données et expertises pluridisciplinaires indispensables à la construction empirique du volet sanitaire de la thèse, et de contribuer en retour à l'outillage économique du programme exposome par les méthodes de décomposition des inégalités de santé et d'évaluation causale.
Recherche sur les interactions gène-environnement - Université du Luxembourg et BSE
La thèse s'inscrit dans un programme de recherche émergent sur les interactions gène-environnement (G × E) en économie de la santé, développé conjointement par Anthony Lepinteur et Giorgia Menta à l'Université du Luxembourg et par Piero Basaglia à la Bordeaux School of Economics. Ce programme vise à intégrer les données génomiques et épigénomiques des grandes cohortes européennes dans des modèles économiques de la santé, afin d'identifier comment les prédispositions biologiques individuelles modulent l'effet des expositions environnementales sur les outcomes de santé et sur les inégalités. La thèse constitue une application directe de ce programme à la pollution plastique, en mobilisant les outils d'interaction G × E - modèles à terme d'interaction, BKMR, g-computation - sur les données des cohortes ELFE, HELIX et UK Biobank. Ce partenariat tripartite Luxembourg-Bordeaux est par ailleurs au coeur d'une demande de chaire CNRS en cours de constitution sur la thématique des interactions gène-environnement en économie de la santé. L'obtention de cette chaire renforcerait significativement le dispositif empirique de la thèse, en ouvrant l'accès à de nouvelles cohortes génotypées et en structurant un réseau européen de recherche sur les déterminants biologiques et environnementaux des inégalités de santé.
Projets One Health - Projet PISE (CNRS) et PEPR Prézode
La thèse s'inscrit dans le sillage de deux grands programmes de recherche One Health. Le projet PISE (Pollution, Inégalités, Santé, Environnement), soutenu par le CNRS, développe une approche intégrée des liens entre pollutions environnementales, inégalités sociales et outcomes de santé en mobilisant des méthodes d'économie appliquée et d'épidémiologie environnementale. La thèse prolonge directement ce programme en appliquant ses outils à la pollution plastique et en ajoutant la dimension d'endogénéité de la surveillance, absente des travaux existants. Le PEPR Prézode (Prévenir les Risques d'Émergence et de Diffusion des Maladies Infectieuses et Zoonotiques), financé dans le cadre du plan France 2030, constitue le cadre institutionnel One Health le plus structurant à l'échelle nationale. Bien que centré sur les maladies infectieuses et zoonotiques, Prézode développe des méthodes de surveillance intégrée - humaine, animale, environnementale - et des outils d'évaluation des politiques de prévention directement transposables à la problématique plastique. La thèse contribue à étendre le champ d'application de ces méthodes aux contaminants chimiques persistants, en montrant que les défis analytiques posés par la surveillance des plastiques sont structurellement analogues à ceux rencontrés dans la surveillance des agents infectieux émergents.
LIA Mean Field Games - Modélisation théorique
Sur le plan de la modélisation théorique, la thèse bénéficie du cadre formel développé au sein du Laboratoire International Associé consacré aux jeux à champ moyen (Mean Field Games, MFG). Ce cadre est particulièrement adapté à la modélisation de la production d'information environnementale (chapitre 1), dans laquelle un grand nombre d'autorités locales décident simultanément de leur effort de surveillance en anticipant les décisions des autres et en répondant aux signaux médiatiques et réglementaires. Le cadre MFG permet de caractériser formellement les équilibres de Nash en présence d'externalités informationnelles et de dériver les conditions sous lesquelles la surveillance est socialement sous-optimale, fondant ainsi sur des bases théoriques rigoureuses l'intervention des politiques de divulgation obligatoire. Il offre également une perspective pour le chapitre 2, en permettant de représenter la diffusion spatiale de la contamination plastique et les réponses stratégiques des territoires aux politiques de régulation comme un équilibre de jeu à champ moyen sur un graphe géographique.

Positionnement d'ensemble
La convergence de ces cinq ancrages scientifiques - groupe plastiques BSE, groupe exposome de l'Institut des transitions, programme G × E Luxembourg-BSE et chaire CNRS associée, projets One Health PISE et Prézode, LIA Mean Field Games - définit le positionnement original de la thèse à l'intersection de l'économie mathématique, de l'économétrie appliquée et de l'épidémiologie économique. Elle bénéficie d'un environnement de recherche qui lui fournit à la fois les données (cohortes exposome et génomiques, bases de surveillance environnementale), les méthodes (MFG, DiD spatial, Heckman, BKMR, G × E) et les partenariats institutionnels (CNRS, France 2030, réseau européen Luxembourg-Bordeaux) nécessaires à l'ambition d'un cadre analytique One Health de la pollution plastique. Objectifs de la thèse
Économie de la pollution plastique : surveillance environnementale, politiques publiques et inégalités de santéObjectif général
L'objectif général de cette thèse est de produire un cadre analytique économique intégré pour l'étude de la pollution plastique, en reliant trois niveaux d'analyse habituellement traités séparément : la production de l'information sur le risque, la gouvernance de ce risque par les politiques publiques, et la distribution de ses effets sanitaires entre individus et territoires. Ce cadre s'inscrit explicitement dans la perspective One Health, qui postule l'interdépendance de la santé humaine, animale et environnementale et appelle une lecture intégrée des phénomènes de contamination. Appliquée à la pollution plastique, cette perspective conduit à refuser les cloisonnements disciplinaires habituels entre toxicologie, épidémiologie, science politique et économie, pour proposer à leur place une analyse unifiée de la chaîne : production de connaissance gouvernance du risque distribution des effets sanitaires. Ce cadre vise à éclairer la conception et l'évaluation des politiques environnementales et sanitaires en Europe face à un polluant émergent dont les propriétés - ubiquité, persistance, multiplicité des voies d'exposition, hétérogénéité des effets - mettent en difficulté les instruments analytiques standard.

Objectifs spécifiques
Objectif 1 - Modéliser l'endogénéité de la surveillance environnementale et corriger les biais de mesure
Le premier objectif est de formaliser théoriquement et d'estimer empiriquement les déterminants de l'effort de surveillance de la contamination plastique. Il s'agit de montrer que les données disponibles sur la présence plastique dans l'environnement ne constituent pas un échantillon représentatif de la réalité, mais le produit d'un processus de sélection endogène aux incitations institutionnelles, médiatiques et politiques. Dans une perspective One Health, cet objectif souligne que la sous-surveillance de certains milieux - sols agricoles, eaux douces, zones rurales - n'est pas seulement un problème de mesure scientifique, mais une défaillance du système d'information qui prive les décideurs de la connaissance nécessaire pour protéger simultanément la santé des écosystèmes, des animaux et des populations humaines qui en dépendent. Sur le plan théorique, cet objectif mobilise un modèle d'équilibre de la production d'information environnementale, dans lequel les autorités publiques arbitrent entre le coût de la surveillance et le bénéfice politique de la visibilité. Sur le plan empirique, il implique la construction d'un modèle à deux équations de type Heckman sur données de panel spatial, permettant de corriger le biais de sélection et de produire des estimateurs non biaisés de la contamination réelle par territoire.
Objectif 2 - Cartographier le risque plastique en Europe et évaluer causalement l'efficacité des politiques publiques
Le deuxième objectif est de construire une cartographie économétriquement fondée du risque lié à la contamination plastique à l'échelle européenne, corrigée des biais identifiés dans le premier objectif, puis d'évaluer si les politiques publiques européennes réduisent effectivement ce risque et si leurs effets sont spatialement homogènes. La perspective One Health enrichit cet objectif de deux manières. D'une part, la cartographie du risque intègre des indicateurs de contamination des milieux naturels - qualité des eaux, contamination des sols, bioaccumulation dans les chaînes alimentaires terrestres et aquatiques - aux côtés des indicateurs d'exposition humaine, conformément à l'idée que le risque pour la santé humaine ne peut être évalué indépendamment de l'état de santé des écosystèmes qui le supportent. D'autre part, l'évaluation des politiques publiques ne se limite pas à leurs effets sur la contamination mesurée dans les milieux abiotiques, mais examine aussi leur capacité à réduire les voies d'exposition qui transitent par la faune, la flore et la chaîne alimentaire. Sur le plan théorique, cet objectif formalise les politiques publiques comme instruments de correction d'une externalité négative dans un espace continu de territoires interdépendants. Sur le plan empirique, il exploite les ruptures réglementaires introduites par la Directive SUP (2019), la restriction REACH (2023) et le règlement sur les granulés plastiques (2025) comme quasi-expériences naturelles dans un estimateur de différence en différences à effets fixes spatiaux, avec traitement explicite des externalités spatiales par modélisation SAR ou SEM.
Objectif 3 - Analyser les effets sanitaires de l'exposition plastique et décomposer les inégalités de santé
Le troisième objectif est d'identifier et de quantifier les effets sanitaires de l'exposition cumulée aux microplastiques et à leurs additifs chimiques associés (PFAS, phtalates), en tenant compte de l'hétérogénéité biologique et socioéconomique des individus exposés. C'est dans ce chapitre que la perspective One Health trouve son expression la plus directe : l'exposition humaine aux contaminants plastiques ne s'analyse pas indépendamment des voies environnementales et animales par lesquelles elle se constitue. La bioaccumulation des PFAS et des phtalates dans la chaîne alimentaire - des sédiments aux organismes aquatiques, des pâturages aux productions laitières et carnées - signifie que la santé humaine est co-déterminée par la santé des écosystèmes et par les pratiques d'élevage et d'agriculture. Le cadre One Health conduit ainsi à traiter l'exposition humaine non comme une donnée exogène, mais comme le résultat d'un processus écologique et économique multistade que les politiques publiques peuvent interrompre à plusieurs points de la chaîne. Sur le plan théorique, cet objectif s'appuie sur le modèle de capital santé de Grossman pour fonder l'interaction gène-environnement comme hétérogénéité du taux de dépréciation du capital santé selon le profil génétique, et sur la décomposition de Oaxaca-Blinder pour distinguer la part des inégalités de santé attribuable à la différence d'exposition de la part attribuable à la différence de vulnérabilité conditionnelle. Sur le plan empirique, il mobilise les cohortes ELFE, HELIX et UK Biobank, en combinant des méthodes de mixture analysis (BKMR, g-computation) et des modèles d'interaction gène-environnement.

Objectif transversal - Produire des recommandations de politique économique dans un cadre One Health
Au-delà de ses contributions disciplinaires, la thèse poursuit un objectif transversal de traduction de ses résultats en recommandations opérationnelles à destination des décideurs publics. La perspective One Health confère à cet objectif une dimension institutionnelle spécifique : les recommandations ne s'adressent pas uniquement aux autorités en charge de la santé humaine ou de l'environnement pris séparément, mais appellent une coordination entre les agences de surveillance environnementale, les autorités sanitaires, les régulateurs de l'alimentation et les décideurs en charge des politiques agricoles et industrielles. Il s'agit notamment d'identifier les zones géographiques et les populations pour lesquelles les politiques de réduction de l'exposition présentent le rendement sanitaire le plus élevé, d'évaluer l'efficacité relative des différents instruments réglementaires européens selon les contextes territoriaux, et de fournir des estimations de la part des inégalités de santé en Europe attribuable à la pollution plastique. Ces résultats sont susceptibles d'alimenter les travaux de la Commission européenne, les évaluations de l'OMS dans le cadre de son initiative Plastics and Health, et les négociations autour du traité international sur la pollution plastique dont la finalisation reste en suspens. La méthodologie de cette thèse combine deux dimensions complémentaires et indissociables : une dimension de modélisation théorique formelle, qui fonde chaque chapitre sur un modèle économique rigoureux dont les prédictions guident l'estimation empirique, et une dimension d'économétrie appliquée, qui mobilise des méthodes d'inférence causale adaptées aux propriétés spécifiques des données environnementales et sanitaires. Cette architecture est complétée par une dimension d'épidémiologie économique, indispensable pour l'exploitation des cohortes biologiques et génomiques mobilisées dans le troisième chapitre.

1. Modélisation théorique
Chapitre 1 - Modèle d'équilibre de la production d'information environnementale
Le premier chapitre s'appuie sur la construction d'un modèle d'équilibre de la production d'information environnementale, ancré dans la théorie de l'économie de l'information. Le modèle représente un continuum d'autorités publiques locales qui choisissent leur niveau d'effort de surveillance en arbitrant entre le coût direct de la mesure et un bénéfice politique croissant avec la visibilité médiatique et réglementaire. Chaque autorité prend sa décision en anticipant les décisions des autres, ce qui fait de ce problème un jeu à champ moyen (Mean Field Game) au sens de Lasry et Lions. Le modèle caractérise formellement l'équilibre de Nash de ce jeu, montre que cet équilibre est socialement sous-optimal en présence d'externalités informationnelles positives, et dérive les conditions sous lesquelles une politique de divulgation obligatoire peut restaurer l'optimum social. Les prédictions du modèle sur la distribution spatiale et temporelle de l'effort de surveillance constituent les hypothèses testables soumises à l'estimation empirique.
Chapitre 2 - Modèle d'externalité négative dans un espace de territoires interdépendants
Le deuxième chapitre formalise la pollution plastique comme une externalité négative diffuse dans un espace continu de territoires interdépendants. Le modèle représente la dynamique de contamination d'un territoire comme le résultat de ses propres sources d'émission et des flux entrants en provenance des territoires voisins, en présence d'une politique publique qui agit sur les sources locales. Ce cadre dérive les prédictions théoriques sur l'hétérogénéité spatiale des effets de la régulation et fournit une justification à l'inclusion d'une matrice de pondération spatiale dans l'estimateur économétrique, en montrant que l'autocorrélation spatiale des résidus dans un modèle DiD standard est le signe d'une mal-spécification due à l'omission des spillovers.
Chapitre 3 - Modèle de capital santé avec interaction gène-environnement
Le troisième chapitre s'appuie sur une extension du modèle de capital santé de Grossman (1972) intégrant l'hétérogénéité génétique et épigénétique des agents. L'extension introduit un taux de dépréciation du capital santé qui dépend conjointement du niveau d'exposition aux contaminants plastiques et du profil génétique de l'individu, formalisant ainsi l'interaction gène-environnement comme une hétérogénéité du coût biologique de l'exposition. Le modèle prédit que les inégalités socioéconomiques de santé sont amplifiées lorsque les populations défavorisées cumulent exposition élevée et vulnérabilité génétique - une prédiction testable par la décomposition de Oaxaca-Blinder.

2. Économétrie appliquée
Chapitre 1 - Modèle de Heckman sur données de panel spatial
L'estimation empirique repose sur un modèle à deux équations simultanées inspiré de l'estimateur de Heckman (1979), adapté aux données de panel spatial. La première équation - équation de sélection - modélise la probabilité et l'intensité d'une mesure de contamination dans une unité spatiale donnée en fonction de covariables institutionnelles, médiatiques et politiques. La seconde équation - équation de contamination - estime le niveau réel de contamination en corrigeant les observations par l'inverse du ratio de Mills, éliminant le biais de sélection. L'identification repose sur des variables instrumentales exogènes et sur les ruptures réglementaires européennes exploitées comme instruments de la probabilité de surveillance.
Chapitre 2 - Différence en différences à effets fixes spatiaux
L'évaluation causale des politiques publiques repose sur un estimateur de différence en différences à effets fixes bidirectionnels - unités spatiales et temps. La spécification estimée est :
Cit=i+t+Politiqueit+Xit+WCit+itC\_{it} = \alpha\_i + \lambda\_t + \beta \cdot \text{Politique}\_{it} + \gamma \cdot X\_{it} + \rho \cdot W \cdot C\_{it} + \varepsilon\_{it}Cit=i+t+Politiqueit+Xit+WCit+it
où i\alpha\_i
i désigne les effets fixes d'unité spatiale, t\lambda\_t
t les effets fixes temporels, Politiqueit\text{Politique}\_{it}
Politiqueit une variable d'intensité réglementaire, XitX\_{it}
Xit un vecteur de contrôles, WW
W la matrice de contiguïté spatiale et \rho
le paramètre d'autocorrélation spatiale. Le coefficient \beta
identifie l'effet causal de la politique sur la contamination, net des tendances temporelles communes, des effets fixes territoriaux et des spillovers spatiaux. Les ruptures réglementaires de la Directive SUP (2019), de la restriction REACH (2023) et du règlement sur les granulés (2025) sont exploitées comme quasi-expériences naturelles successives dans des analyses en event-study. La méthode du contrôle synthétique (Abadie et al., 2010) est mobilisée en complément pour les États membres dont le profil de contamination est atypique.

Chapitre 3 - Méthodes d'interaction gène-environnement et décomposition des inégalités
Trois familles de méthodes sont mobilisées. La première est l'estimation des interactions gène-environnement par des modèles de régression incluant un terme d'interaction entre biomarqueur d'exposition et variant génétique, complétée par la méthode BKMR (Bayesian Kernel Machine Regression) pour les analyses de mélanges d'exposition et par la méthode g-computation pour les effets marginaux dans des scénarios contrefactuels. La deuxième est la décomposition des inégalités de santé par la méthode de Oaxaca-Blinder adaptée aux variables continues, distinguant l'effet de dotation de l'effet de rendement. La troisième mobilise les indices de concentration de Wagstaff pour quantifier le degré de concentration socioéconomique des effets sanitaires.

3. Données
La thèse mobilise quatre types de sources complémentaires. Les données de surveillance environnementale proviennent des bases WISE et EMODnet (eaux européennes), du programme OSPAR (milieux marins), du registre E-PRTR (sources d'émission industrielles) et des bases EFSA (contamination alimentaire par les PFAS). Les données médiatiques et réglementaires sont construites à partir du corpus Europresse (1990-2025) pour les indices de pression médiatique et de la base EUR-Lex pour la codification des textes européens. Les données socioéconomiques territoriales proviennent d'Eurostat (NUTS-2). Les données de biosurveillance et génomiques sont issues des cohortes ELFE (France, n 18 000 enfants), HELIX (6 pays européens, n = 1 301 paires mère-enfant, profils omiques complets) et UK Biobank (n 500 000 adultes, génotypage pangénomique), complétées par le programme HBM4EU (biomarqueurs harmonisés pour vingt-quatre pays européens).

Etudiant en économie.
Etudiante pressentie: Monica Léon Bonilla