Este documento propone un método de selección de variables para un modelo de panel autorregresivo espacial de coeficientes variables semiparamétrico con efectos fijos basado en un método de verosimilitud cuasi-perfil penalizada, que puede seleccionar simultáneamente variables significativas en componentes paramétricos y no paramétricos sin estimar efectos fijos. Con una selección adecuada de los parámetros de ajuste y algunas suposiciones suaves, se establece la consistencia de este procedimiento y la propiedad oráculo de los estimadores obtenidos. Luego, realizamos algunas simulaciones de Monte Carlo para evaluar el rendimiento de la muestra finita del método de selección de variables propuesto, y finalmente, analizamos un conjunto de datos reales para una mayor ilustración.