Cette thèse relève de l’économie urbaine, de l’économie de l’environnement et de l’évaluation des politiques publiques. La première partie (chapitres 1 et 2) est une évaluation empirique de l’impact de la perception du risque industriel sur le marché du logement. Plus précisément, ces chapitres exploitent des méthodes quantitatives initialement élaborées pour l’évaluation des politiques publiques pour mesurer la réaction des marchés immobiliers locaux à deux changements dans la perception des risques industriels. Le chapitre 1 analyse ainsi les conséquences de l’accident d’AZF (Toulouse, 2001), et le chapitre 2 celles de la loi Bachelot (votée en 2003). Ces deux chapitres montrent que l’information additionnelle sur les risques industriels qui a découlé de ces deux événements s’est traduite par une baisse significative des prix immobiliers, de l’ordre de 2 % en moyenne. Cet effet prix suggère que les marchés à risque se trouvaient en situation d’information imparfaite avant ces événements. En outre, ces chocs ont modifié la composition socio-démographique des voisinages exposés au risque industriel. Cette première partie illustre des situations dans lesquelles il n'est pas possible de concevoir des expérimentations contrôlées. Il est donc important d'étudier les propriétés des estimateurs d’appariement sur score de propension, qui sont souvent considérés comme une alternative raisonnable. C'est l'objet de la seconde partie (chapitres 3 et 4) de cette thèse. Le chapitre 3 compare ainsi les performances de deux procédures d'estimation dans le cadre d’un programme d’accompagnement au retour à l’emploi. La première repose sur une expérimentation contrôlée, et la seconde sur un appariement sur score de propension. Dans ce cas, les méthodes d’appariement ne parviennent pas à reproduire les estimations issues de l’expérimentation. Le chapitre 4 propose donc une alternative aux méthodes classiques d’appariement, l'estimateur BEAST, et en illustre les propriétés à partir de simulations et d’études de cas.
