Este documento estudia la estimación e inferencia de un modelo de datos de panel autorregresivo espacial de coeficiente variable lineal parcial con efectos fijos. Mediante aproximaciones de funciones de base y métodos de variables instrumentales, proponemos un procedimiento de estimación de mínimos cuadrados en dos etapas para estimar los componentes paramétricos y no paramétricos desconocidos, y al mismo tiempo estudiar las propiedades asintóticas de los estimadores propuestos. Junto con una función de razón de verosimilitud empírica para los parámetros de regresión, que sigue una distribución chi-cuadrado asintótica bajo algunas condiciones de regularidad, podemos construir regiones de confianza precisas para los parámetros desconocidos. Estudios de simulación muestran que el rendimiento de la muestra finita de los métodos propuestos es satisfactorio en una amplia gama de configuraciones. Por último, cuando se aplica a los datos de capital público, nuestro modelo propuesto también puede reflejar mejor las características cambiantes de la economía de EE. UU. en comparación con los modelos de datos de panel paramétricos.