自上世纪五十年代以来,越来越多学者在区域科学、城镇化、能源经济、产业经济、环境科学、区域贸易、房地产经济学等领域的研究中发现,这些研究对象在空间上或呈现相关性（空间溢出效应）,或呈现异质性,如某个城市的房价快速上涨,通常会带动周边城市房价的上涨;一个地区的创新能力发展,一般情况下也会影响周边地区的创新能力;区域间能源利用效率评价、能源消费结构、能源开发水平也表现出明显的空间相关性与异质性;金融集聚对区域经济增长存在空间溢出效应等。而传统的计量经济模型未能考虑空间因素,因此无法令人满意地解决这些问题的建模需求。基于这样的现实,空间计量经济模型应运而生,并得到了迅速发展和广泛应用。空间计量经济学是研究不同空间区域间社会经济现象的相互作用的理论,自经济理论的研究引入了空间理论以来,空间计量经济理论得到了迅猛发展,同时得到了广泛的应用,很快成为了现代计量经济学的一个重要分支,产生的重要理论和实践成果极大的丰富了计量经济学体系。半参数、变系数及地理加权空间计量经济模型的出现,为空间计量经济模型的应用多了几种重要的选择。并且相对于传统的参数型空间计量经济模型,半参数空间计量经济模型既考虑了解释变量中产生线性影响的变量保持线性作用,同时又考虑了产生非线性影响的解释变量保持非线性作用,在应用中更符合实际。地理加权空间计量模型结构简单、易于操作,空间非平稳性能直接通过该模型直观的描述,另外不管是常数回归系数,还是地理加权回归系数,其估计结果都可以获得明确的解析表示,且可以在地理图形上直观的得到显示。而变系数空间计量经济模型包含的意义比地理加权空间计量经济模型更加广泛。当前,对于半参数、变系数及地理加权空间计量经济模型无论是理论,还是应用研究,都远不如传统的空间计量模型。因此,从模型的估计方法、大样本性质等情形研究半参数、变系数及地理加权空间计量经济模型都具有重要的理论意义。本研究的主要内容有四:第一,基于最大似然估计（MLE）法,结合核估计方法给出了半参数空间计量经济模型参数部分和非参数部分的估计。而空间回归系数P的估计是对集中对数似然函数进行优化得到的。此外,在适当的条件下,推导出模型中参数和非参数分量的估计量的极限分布。与现有结果相比,我们的方法有以下几个优点。首先,半参数空间计量经济模型不仅考虑了部分解释变量的线性函数,而且考虑了另一部分解释变量的非线性效应,在实际应用中更为实用。其次,估计是基于似然函数的,因此,这里估计的结果可以有一个解析形式,并很容易在实践中实现。再次,估计量可以在相对简单的条件下得到其的极限分布。第二,在删失数据情形,对半参数空间计量经济模型提出了一种新的数据分析策略。在对删失数据进行合理的处理的基础上,通过适当地使用工具变量和核估计,给出了计算相对简单的估计程序。并且在删失变量分布已知和未知的两种情况,分别给出了参数部分和非参数部分的估计。与完全数据情况相比,只增加了几个假设,仍然得到了估计量的渐近正态性和相合性。将半参数空间计量经济模型的研究从完全数据推广到删失数据,这为模型的应用提供了更多的可能性。第三,在随机扰动项具有空间自回归结构情形研究了地理加权空间自回归模型,使用工具变量法、加权最小二乘法以及广义矩估计法分别推导出了模型变系数部分、常系数部分和空间自回归系数的估计,在这种情况下,不需要基于随机扰动项服从正态分布的假设,同样可以得到参数估计的解析表达式。进一步,在一些较为平常的条件下,还给出了估计量的大样本性质。第四,首先利用局部多项式、工具变量、加权最小二乘法,以及广义矩估计法对半参数部分线性变系数空间自回归模型进行了估计。另外,分别基于常系数参数的先验信息和线性约束条件,给出了半参数部分线性变系数空间自回归模型的参数的贝叶斯估计和线性约束估计,进而推导变系数部分的估计。总之,本文在详细解读空间计量模型的基础上,对三类更为贴近实用的空间计量经济模型进行了研究,除了模型的估计外,还结合估计量的特点,基于适当的假设条件,研究了估计量的大样本性质。