[pt] O número de publicações sobre Eficiência Técnica (TE) de explorações leiteiras vem crescendo nos últimos tempos devido à relevância política, econômica e social do tema, bem como ao seu apelo acadêmico. O objetivo desta tese é duplo: apresentar uma síntese de pesquisa sobre a TE em explorações leiteiras, desenvolvendo tanto uma análise de meta-síntese quanto uma análise de meta-regressão; apresentar um estudo empírico com o objetivo de mensurar e compreender os fatores que afetam a TE em propriedades leiteiras nos municípios selecionados no Sul do Brasil. A síntese de pesquisa (análise de meta-síntese e análise de meta-regressão) abrange 103 artigos publicados entre 1987 e 2014 em 54 fontes diferentes usando uma abordagem rigorosa e reprodutível para selecionar estudos. Esta síntese complementa e amplia as revisões de literatura anteriores apresentando um quadro de síntese (contexto e determinantes, entradas, saídas e técnicas de mensuração da TE) por meio da análise de conteúdo. Em seguida, a meta-regressão foi aplicada para analisar os efeitos que as diferentes metodologias e que as características específicas de cada estudo têm sobre a média da TE (modelos I ao IV – subseção 3.1.3). Os resultados da análise de meta-síntese indicam que não há um acordo entre os autores sobre o contexto e os determinantes da TE. A análise dos determinantes levou a proposições de pesquisa verificáveis. Os principais determinantes da TE são: a localização geográfica (altitude, qualidade do solo, clima), o tamanho da propriedade, os investimentos em cuidados veterinários, alimentação e práticas de ordenha, modelo de estimativa da TE, políticas públicas, e gestão relacionada com as variáveis. Os resultados da análise de meta-regressão (total de 531 distribuições do índice de TE em explorações leiteiras baseado nos 103 artigos da amostra) são discutidos e têm-se duas contribuições importantes: (i) o estudo atualiza e compara trabalhos anteriores sobre a TE em fazendas leiteiras e (ii) acrescenta duas dimensões das explorações leiteiras: tamanho (número de vacas e hectares de terra) e o desenvolvimento econômico. A variação nos índices de TE relatados na literatura pode ser explicada pela metodologia das estimativas (método de estimação, forma funcional, dimensionalidade do modelo), pela localização geográfica das fazendas e pelo tamanho da propriedade. Além disso, os resultados sugerem que, dado o estado da tecnologia predominante em cada região no momento em que os estudos sobre TE foram realizados, os produtores de leite na amostra poderiam aumentar a sua produção de leite em 20,1 porcento (nível de ineficiência), em média, se eles produzirem em suas fronteiras de eficiência. Implicações para os produtores de leite e para pesquisas futuras é validar essa síntese de pesquisa. A partir dessa síntese de pesquisa, algumas proposições e hipóteses que emergiram foram testadas usando os dados obtidos em uma pesquisa realizada em municípios selecionados no Sul do Brasil. Este estudo empírico mensurou a TE para cada propriedade de leite e identificou aquelas que apresentam as melhores práticas (benchmarks). A mensuração do nível de TE combinada com a análise das melhores práticas auxilia os produtores a melhorar seu grau de eficiência. Em seguida, utilizando outros dois modelos de meta-regressão (V e VI – subseção 3.2.3), o estudo empírico auxiliou no entendimento dos principais fatores que afetam essa TE, derramando novas luzes empíricas na literatura acadêmica. / [en] There is a growing number of publications on Technical Efficiency (TE) of dairy farms, due to the political, economic and social relevance of the theme as well as to its academic appeal. The goal of this thesis is two fold: first, it presents a research synthesis on TE in dairy farms conducting both a meta-synthesis and a meta-regression analysis and, second, an empirical study aiming at measuring and understanding the factors affecting the TE in dairy farms of selected municipalities in the South of Brazil. The research synthesis embraces 103 papers published between 1987 and 2014 in 54 sources using a rigorous and reproducible approach to select studies. This synthesis complements and extends previous literature reviews on TE in dairy farms, offering a synthesis framework (i.e., context and determinants, inputs, outputs and measurement techniques of TE) and analysing the effects of different methodologies and study-specific characteristics on Mean TE (MTE) through meta-regression. Findings point to no agreement among authors on context and determinants of TE. The analysis of determinants led to verifiable research propositions: the main determinants of TE are geographical location (altitude, quality of the soil, climate), farm size, investments in veterinary care, feeding and milking practice, TE model estimation techniques, public policy, and management-related variables. Results from the meta-regression analysis of the gathered papers totalling 531 TE observations in dairy farms worldwide are discussed and makes two important contributions: (i) it updates and compares previous works on frontier estimation of TE in dairy farms and (ii) it adds two dimensions of dairy farms, size (herd and land area) and economic development, to the known differentials of TE measurement. The variation in the MTE indexes reported in the literature can be explained by the methodology of estimations (method of estimation, functional form of frontier models, model dimensionality), farms geographical location and farm size. Additionally, the results suggest that, given the state of technology prevailing in each region at the time that the studies on TE were conducted, dairy farmers in the sample could increase milk output by 20.1 percent (level of inefficiency), on average, if they produce on their frontiers. Implications for dairy farmers and for future research close the research synthesis. The propositions and hypotheses emerged from the research synthesis and were tested using data obtained in a survey conducted in selected municipalities in the South of Brazil. The mensuration of level TE combined with benchmark analysis helps the producers improve the degree of efficiency. This empirical study measured and helped in the understanding of the main factors affecting the TE in dairy farms from these municipalities, shedding new empirical lights in the academic literature.