| Summary: | A number of studies have examined whether education has a causal impact on health, with some finding a positive effect and others no significant effect. Evidence on the relationship between education and health in the Canadian context is however scarce. The first two chapters in this thesis address this gap by presenting econometric analyses of the effect of education on health using Canadian Census data. Chapter 1 uses data on changes to the compulsory schooling laws in Canada as instruments for educational attainment. Using the Census master dataset for the ten provinces, the results in Chapter 1 indicate that education does indeed have a causal impact on mortality (a robust indicator for health). Increasing pre-tertiary education by an additional year reduces the 5-year adult mortality rate by between 2% and 3.5%. These findings suggest that traditional methods of evaluating the benefits of education may in fact understate its true importance.In Chapter 2, the instrument used for education is potential eligibility for the university education benefits under the Canadian Veterans Rehabilitation Act. Because the VRA affected large numbers of anglophone Ontario-born men and extremely few francophone Quebec-born men, the latter is used as the control group for the treatment group consisting of the cohorts of Ontario men of university age at the end of World War II. Using the Canadian Census Public Use Microdata Files for Quebec and Ontario, the results from the main analysis in Chapter 2 suffer from large standard errors due to measurement error in the dependent variable and a sample size that is too small. An alternative analysis using administrative data on mortality rates yields results suggesting that an additional year of tertiary schooling reduces the 5-year mortality rate by 1.9%.Inspired by the measurement error problem in Chapter 2, Chapter 3 is an empirical investigation of the impact of measurement errors on estimation results. The main contribution of this chapter to the literature relates to implications for statistical inference of random versus non-random measurement errors in the dependent variable, based on Monte Carlo simulation results. === Plusieurs études ont examiné si l'éducation a un impact causal sur la santé, avec certains qui trouvent un effet positif et d'autres aucun effet. L'évidence sur le rapport entre l'éducation et la santé dans le contexte canadien est cependant rare. Les deux premiers chapitres dans cette thèse adressent ce manque d'évidence en présentant des analyses économétriques de l'effet de l'éducation sur la santé utilisant des données de recensement canadiennes.En utilisant les changements apportés aux lois sur scolarité obligatoire au Canada comme instruments pour l'éducation, les résultats en Chapitre 1 indiquent que l'éducation a un impact causal sur la mortalité (un indicateur robuste de santé). L'accroissement de l'éducation d'une année réduit le taux de mortalité adulte de cinq ans de 2,0% à 3,5%. Ces résultats laissent penser que les méthodes traditionnelles d'évaluation des bénéfices de l'éducation pourraient en fait sous-estimer sa véritable importance.En Chapitre 2, l'instrument utilisé pour l'éducation est l'acceptabilité potentielle pour l'aide financière à l'éducation universitaire sous la Loi sur la Réadaptation des Anciens Combattants. Puisque la Loi a affecté un grand nombre d'hommes anglophones nés en Ontario et extrêmement peu d'hommes francophones nés au Québec, ce dernier est employé en tant que groupe de comparaison pour les cohortes des hommes nés en Ontario ayant l'âge d'aller à l'université à la fin de la deuxième guerre mondiale. Utilisant les données publics de recensement canadien pour le Québec et l'Ontario, les résultats de l'analyse principale en Chapitre 2 souffrent de erreur-type due à l'erreur de mesure dans la variable dépendente et une échantillon qui est trop-petite. Une analyse alternative utilisant des données administratives sur des taux de mortalité donne des résultats suggérant qu'une année additionnelle de l'éducation (tertiaire) réduise le taux de mortalité de cinq ans de 1,9%.Inspiré par le problème d'erreur de mesure découvert en Chapitre 2, le Chapitre 3 est une recherche empirique sur l'impact des erreurs de mesure sur des résultats d'évaluation. La contribution principale de ce chapitre se rapporte aux implications pour l'inférence statistique des erreurs de mesure aléatoire et non-aléatoires dans la variable dépendente, basée sur des résultats de simulation Monte Carlo.
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