Los datos de panel espacio-temporales existen ampliamente en muchos campos de investigación como la economía, la gestión, la geografía y la ciencia ambiental. Es de interés estudiar la relación entre la variable de respuesta y los regresores que provienen de los campos mencionados mediante el establecimiento de modelos de regresión. Este documento presenta un nuevo modelo de regresión de datos de panel de coeficientes variables lineales parcialmente fijos con filtros espacio-temporales no separables. Sobre la base de la aproximación de las funciones de coeficientes variables con un método poderoso de B-spline, se construyen los estimadores de máxima verosimilitud cuasi-perfil y las funciones de coeficientes variables. Bajo algunas condiciones regulares, derivamos su consistencia y normalidad asintótica. La simulación de Monte Carlo muestra que nuestras estimaciones tienen un buen rendimiento finito y que ignorar las correlaciones espaciales y seriales puede llevar a una ineficiencia de las estimaciones. Finalmente, se estudian las fuerzas impulsoras de la tasa de consumo de los residentes chinos utilizando nuestro método de estimación.