非参数技术通常被视为数据描述和探索的统计工具，而不是估计具有更丰富经济结构的模型的工具，而政策分析往往需要这种工具。本文给出了一个在全结构模型中实现非参数柔性的实例。引入了一个具有非参数偏好规范的结构性劳动力供给模型，该模型可用于分析各种(非线性)税收和福利变化。此外，该模型还可以处理结构性劳动力供给模型估计中的其他几个问题，如非凸的税收规则、福利、未观察到的非工人工资和模型的一致性。效用最大化问题是通过对预算集进行离散化，从有限的选项集中选择最优的休闲和收入组合来解决的。直接效用函数用级数展开近似。对于给定的扩展长度，模型由光滑模拟的最大似然估计。工资方程是与劳动力供应模型联合估计的，考虑到工资率的测量误差。该模型是用荷兰关于已婚女性劳动力供给的数据估计的，对级数展开的不同长度。对劳动力供给弹性和拟议税制改革的影响的估计表明，一旦级数展开的阶数超过2，结果不会发生太大变化，即使在统计上，二阶模型与高阶模型相比被拒绝。 Monte Carlo simulations are used to show that the estimation strategy has remarkably good finite sample properties for the size of our sample. On the other hand they lead to some concern about the potential bias to measurement error in the hours variable.