Cette thèse est composée de trois chapitres qui traitent de la problématique de la régulation optimale des émissions de carbone pour atténuer le changement climatique.  Dans le premier chapitre, nous analysons les interactions stratégiques entre un cartel, exportant une ressource non renouvelable génératrice de pollution, et deux pays importateurs hétérogènes qui souhaitent atténuer les dommages dus à la pollution.  Les pays importateurs différent selon leur demande de la ressource et selon leur degré d’exposition au stock (mondial) de pollution. Les pays importateurs fixent de manière non coopérative des taxes carbone sur la consommation de la ressource polluante et le cartel exportateur fixe son prix à la production.  En utilisant équilibre de Nash en boucle ouverte, nous obtenons des solutions explicites des trajectoires temporelles des taxes carbone, du prix au producteur et du stock de pollution. Nous montrons que lorsque les pays importateurs agissent de manière non coopérative, à un temps fini, le prix à la production bondit et le pays importateur le plus touché par la pollution cesse de demander la ressource.  Nos résultats numériques basés sur la caractérisation explicite de l’équilibre non coopératif montrent qu’une plus grande symétrie par rapport aux coûts de la pollution conduit à une augmentation plus rapide du stock de pollution en début d’horizon temporel, mais à un stock de pollution de long terme plus faible et un bien-être total plus élevé.  Dans le deuxième chapitre, Nous analysons les effets des ajustements carbone bilatéraux aux frontières sur les taxes carbone dans un jeu non coopératif entre deux pays symétriques ouverts ayant des firmes en concurrence imparfaite en présence de pollution transfrontalière.  Nous comparons également dans ce chapitre les résultats de ce jeu avec ceux de deux benchmarks (soient, le jeu non coopératif sans ajustements carbone aux frontières et la solution efficace). Nous constatons que lorsque les pays souffrent peu de la pollution, seuls des équilibres symétriques existent. En revanche, si les pays souffrent suffisamment de la pollution, seuls des équilibres asymétriques existent.  Les taxes sur le carbone en équilibres symétriques sont plus élevées que les taxes efficaces, tandis que l’inverse est vrai pour les équilibres asymétriques. Dans tous les cas d’intérêt, le bien-être total à l’équilibre du jeu non coopératif avec ajustements carbone aux frontières est supérieur à celui du jeu non coopératif sans ajustements carbone aux frontières. Lorsque les coûts de la pollution sont suffisamment bas, il existe un niveau d’ajustement carbone aux frontières tel que les taxes d’équilibre non coopératif sont efficaces.  Enfin, dans le cas où les pays souffrent suffisamment de la pollution, le niveau optimal d’ajustement carbone aux frontières peut être partiel ou total selon les paramètres du modèle.  Nous étudions enfin, dans le dernier chapitre, un jeu de pollution frontalière non coopératif  entre  respectivement  deux  pays  et  trois  pays  fixant  des  taxes  carbone  en présence d’ajustements carbone aux frontières et avec présence d’une concurrence imparfaite sur le marché international des biens polluants.  Les pays sont asymétriques quant à leur volonté de payer pour la réduction des émissions mondiales de carbone. Dans nos modèles, seul le pays le plus touché impose un ajustement carbone aux frontières.  Nous montrons que, contrairement à la littérature existante utilisant des modèles à deux pays avec un seul marché, le pays le plus touché préfère très généralement utiliser un ajustement carbone total aux frontières (c’est-à -dire un tarif qui ajuste exactement les écarts entre sa propre taxe carbone et celles des autres pays) à un ajustement carbone partiel aux frontières.  De plus, un ajustement carbone total aux frontières est optimal pour le bien-être global dans la plupart des cas d’intérêt.

Mots-clés : Pollution  transfrontalière , Taxes carbone , Ressources non renouvelables , Théorie des jeux , Fuite de carbone , Compétitivité , Ajustement carbone aux frontières