Este documento propone un modelo de rezago espacial semiparamétrico y desarrolla un método de estimación bayesiano para este modelo. En la estimación del modelo, el documento combina el algoritmo de Monte Carlo de Cadena de Markov Reversible Jump (RJMCMC), el muestreador Metropolis de caminata aleatoria y las técnicas de muestreo de Gibbs para muestrear todos los parámetros. El documento realiza simulaciones numéricas para validar la teoría de estimación bayesiana propuesta utilizando un ejemplo numérico. Los resultados de la simulación demuestran un rendimiento de estimación satisfactorio de la parte de parámetros y el rendimiento de ajuste de la función no paramétrica bajo diferentes configuraciones de matriz de pesos espaciales. Además, el documento aplica el modelo construido y su método de estimación a un estudio empírico sobre la relación entre el crecimiento económico y las emisiones de carbono en China, ilustrando el valor de aplicación práctica de los resultados teóricos.