Este trabajo estudia la regresión cuantil para modelos de datos de panel espaciales con coeficientes variables, teniendo en cuenta los efectos temporales y de ubicación de los impactos de las covariables, es decir, las implicaciones de las covariables pueden cambiar con el tiempo y la ubicación. Se emplean métodos de suavizado para aproximar los coeficientes variables, incluyendo la aproximación de B-spline y polinomios locales. Un estimador de regresión cuantil de efectos fijos (FEQR) suele estar sesgado en presencia de la variable de rezago espacial. Se emplea el método de bootstrap salvaje para atenuar el sesgo de estimación. Se realizan simulaciones para estudiar el rendimiento del método propuesto y demostrar que los métodos propuestos son estables y eficientes. Además, los estimadores basados en el método B-spline funcionan mucho mejor que los del método de aproximación de polinomios locales, especialmente para coeficientes variables por ubicación. También se analizan datos reales sobre el desarrollo económico en China para ilustrar la aplicación del procedimiento propuesto.