En 2008, à l’issue du « Grenelle de l’Environnement » la France prend l’engagement de réduire de 50% les usages en pesticides des agriculteurs à niveaux de production inchangés. Comment y parvenir ? Un tel objectif est-il réalisable ? Cette thèse apporte des éléments de réponses grâce à l’étude de la demande en pesticides des agriculteurs et à son interaction avec l’offre de produits des firmes. L’exploitation de données individuelles permet d’analyser les déterminants des usages des agriculteurs liés aux caractéristiques des produits phytosanitaires. Le premier chapitre estime un système de demande en supposant que les produits sont homogènes au sein des grandes catégories de traitements. Il montre que la demande est peu sensible aux prix des produits à un niveau global. Il met en évidence que seule une taxe ad valorem très élevée permettrait d’atteindre l’objectif du "Grenelle de l’Environnement" , ce qui amputerait significativement les revenus des agriculteurs. Afin d’envisager une solution alternative, la suite de la thèse étudie une action simultanée sur l’offre et sur la demande. Il est préalablement nécessaire de construire un indice des prix qui intègre les spécificités techniques et réglementaires de ces produits. Cela fait l’ objet du second chapitre. Le prix ajusté est utilisé dans le troisième chapitre qui s’intéresse à l’équilibre du marché . La prise en compte de la structure de la concurrence rend possible l’identification des différentes sources de marges des firmes. L’analyse des changements de marges avant et après la modification de la procédure d’homologation des produits souligne une augmentation des marges des firmes après renforcement des exigences environnementales des caractéristiques des produits. / Following the “Grenelle de l’Environnement” the French government takes the commitment to reduce by 50% pesticide use while maintaining current production levels. How can we reach this objective? Is this target sustainable ? This thesis analyzes the demand of farmers and its interaction with firms supply. A desagregated dataset is constructed to analyze the determinants of farmers’ practices related to the characteristics of products and firms that market them. The first chapter estimates a demand system assuming homogeneous products within categories of pesticides. It confirms that the demand is not sensitive to the prices at an aggregated level. It shows that only a very high ad valorem tax would achieve the objective of the ”Grenelle de l’Environnement”. However, this measure would significantly reduce farmers' income. Alternatively, the thesis retains simultaneous action on both the supply and the demand. First, a price index is constructed in the second chapter. It introduces the technical and regulatory specificities of these products by exploiting the panel structure of the price series. Second, the adjusted price computed indexis used in the third chapter which retains structural econometrics framework to analyze the market equilibrium. Taking into account the structure of competition we compute the margins of firms which are generated by different competition conduct. These results are used to evaluate the effect of the modification of the homologation process on margins. We find that important source of margin was generated by this regulation which sustain innovation.

分析具有巢狀誤差結構的迴歸模式時，惹忽略隨機誤差項之間的相關性，而採用最小平方(OLS)估計量所導出的標準 F 統計量（以 F^S表之）進行檢定，會導致過大的型 I 錯誤機率；若將隨機誤差項之間的相關性納入考量，而採用廣義最小平方(GLS)估計量所導出的 F 統計量 （以 F^GLS表之），則計算上會較為繁雜。因此我們藉由轉換方式，將模式轉換成隨機誤差項之間彼此獨立的新模式後，再以 F^S 進行檢定，其結果與直接以 F^GLS 檢定相同，且可使計算較為方便。由於模式轉換所需的轉換矩陣為母體變異數的函數，因此當母體變異數未知時，我們以 Henderson 的常數配適 （fitting-of-constants）方法來估計之。藉由模擬結果得知，若各段的觀察個數相等，則不論巢狀誤差結構為二段式(two-stage)或三段式(three-stage)，廣義最小平方估計量(GLS)均較最小平方估計量(OLS)表現穩定，且 F^GLS 在檢定力及實際顯著水準方面的表現也都比 F^S 好。 / When analyzing the regression model with nested-error structure, if the correlations between errors are ignored, and conduting the model adequacy test by the standard F statistic (F^S) led from the ordinary leastsquares estimator (OLSE) , then the type I error rate will be inflated. However, if the corrlated structure is considered and the model is tested by F^GLS led from the general least-squares estimator (GLSE) , the calculation will be more complicate. The model can be transformed to a new model with independent random errors and then, tested by F^S . The result is the same as the one by F^GLS , also it is more convenient for calculation. Since the transformation matrix is a function of variance components, we estimate variance components by Henderson's fitting-of-constants when they are unknown. Through simulation, it is concluded that if the observations in each stage of nested-error structure are the same, the GLSE is more stable than the OLSE in both two-stage and tree-stage structures. Also, the power and the sizes of F^GLS will perform better than those of F^S .