本文主要是对形如(此处公式省略)这样的复合式模型进行非参数匹配估计。其中，g是齐次函数，h关于g是严格单调函数，并且该复合式模型的具体表达式均未知。　　对于该复合式模型，我们可以将其应用于经济学和管理科学的实际问题中，比如消费者偏好和企业生产模型。该模型中和的估计，可以为企业决策、产业结构调整以及要素分配等方面提供有效的指导。　　本文旨在用非参数匹配方法对h和g进行初始估计，然后再利用与最小二乘法类似的方法对h和g进行同变估计。本文中估计的方法，可以使得到的h和g是一个有效估计，并且该估计服从渐近正态分布，且收敛速度可以达到最优。　　本文将该复合式模型用非参数匹配估计方法进行数值模拟，发现非参数匹配方法中的初始估计和同变估计确实服从渐近正态分布，并且同变估计优于初始估计。　　最后，本文将该复合式模型应用于中国石油化工行业生产模型中，得到h和g的非参数估计。从而，进一步得到企业生产中的规模报酬以及要素之间的替代弹性。其中，规模报酬定义为（此处公式省略）。资产K与劳动力L之间的替代弹性定义为(此处公式省略)。根据本文中的实证结果，我们可以得到如下两个结论：　　第一，中国石油化工行业中的中小规模子行业的投资均不足，因而需要适当增加其行业规模，使得其经济规模达到最优，提高生产效率。目前，中国石油化工行业中新型的子行业可以适当调整其产业结构，增加资本量，从而获得最优规模经济。　　第二，中国石油化工行业中比较发达的子行业，产业结构一般比较合理，即其资产劳动比例比较恰当，对应的替代弹性大。但是，对于中国石油化工行业中发展比较差的子行业，可能是由于其产业结构不合理，其资产劳动比例过低或者过高，使得其替代弹性比较小。因而，我们可根据中国石油化工行业中子行业的资产劳动比例和替代弹性的关系，对其子行业的产业结构进行合理分配，使其产业结构达到最优分配。