• Langue : Anglais
• Discipline : Sciences économiques
• Identifiant : 2026ULILA002
• Type de thèse : Doctorat
• Date de soutenance : 02/07/2026

Résumé en langue originale

À mesure que l'agriculture doit assurer l'approvisionnement alimentaire tout en réduisant les émissions dans un contexte de contraintes croissantes sur les ressources, une évaluation rigoureuse de la performance agricole devient de plus en plus importante. Cette thèse de doctorat mobilise l'analyse d'enveloppement des données (DEA), une approche non paramétrique de frontière, pour évaluer la performance agricole en mettant l'accent sur l'allocation des facteurs et l'évolution de la productivité. Premièrement, elle étend le cadre by-production en intégrant la double nature des sous-produits dans la technologie de production, de sorte qu'ils puissent être bénéfiques ou nuisibles selon le contexte. Deuxièmement, elle développe une approche de mesure de la productivité fondée sur la DEA contextuelle afin de traiter l'hétérogénéité et les valeurs aberrantes, et l'étend à l'estimation des prix d'ombre des émissions de gaz à effet de serre à l'aide de frontières à niveaux multiples, en comparant les représentations by-production et de disposabilité faible. Troisièmement, elle relie la mauvaise allocation à la congestion des intrants à partir des produits marginaux et d'une procédure en deux étapes qui traite la non-unicité des pondérations, puis élargit l'analyse aux chaînes d'approvisionnement agricoles au moyen d'une DEA en réseau et des produits marginaux des biens intermédiaires. Les applications empiriques couvrent la Chine, l'Europe, l'Afrique et un échantillon mondial

Résumé traduit

As agriculture is expected to secure food supply while reducing emissions under growing resource constraints, a rigorous assessment of agricultural performance is increasingly important. This doctoral thesis employs data envelopment analysis (DEA), a nonparametric frontier approach, to evaluate agricultural performance with an emphasis on factor allocation and productivity change. First, it extends the by-production framework by incorporating the dual nature of by-products into the production technology, allowing by-products to be either beneficial or harmful depending on the context. Second, it develops a productivity measurement approach based on context-dependent DEA to address heterogeneity and outliers, and extends it to estimate shadow prices of greenhouse gas emissions using multi-level frontiers, comparing by-production and weak disposability representations. Third, it links misallocation to input congestion using marginal products and a two-step procedure that handles weight non-uniqueness, and finally broadens the analysis to agricultural supply chains via network DEA and marginal products of intermediate goods. Empirical applications span China, Europe, Africa, and a global sample