【摘要】变量选择有助于简化模型,提高估计和预测的精度,但目前鲜有涉及面板半参数空间自回归模型变量选择的研究。本文在ALASSO的基础上提出了SSAR-ALASSO法,该法的核心在于惩罚函数的选择和目标函数的构建。SSAR-ALASSO在变量和参数的对应关系、惩罚函数的选择、特殊参数的取值区间以及适用模型等方面与ALASSO存在差异。模拟结果显示,SSAR-ALASSO法在变量选择的准确性和参数估计的精度两方面均表现良好,随着样本容量的增加表现效果更佳。本文在碳排放量影响因素实证中采用SSAR-ALASSO法对STIRPAT模型进行变量选择。研究结果表明人均财富、技术水平、产业结构、所有制结构和产业集聚显著影响碳排放量,城市化、对外开放、能源价格和环境政策对碳排放量无显著影响。