1979～1990年是空间计量经济学的准备阶段，准备阶段主要是最大似然估计、工具变量法的研究，对于模型的设定比较基本。

空间计量经济学一词可以追溯到法国学者J.培林克^[注]于1967年在法国区域科学年会上的报告。空间计量经济学的诞生得益于空间统计学方法的不断完善，包括澳大利亚统计学家P.A.P.莫兰^[注]在1947提出用0—1连接矩阵表示空间相关关系，并接着于1950年提出了莫兰指数I统计量用来测度空间自相关，英国统计学家R.C.吉尔里^[注]于1954年提出了另一种度量空间依赖的统计量吉尔里C。1974年，在蒂尔堡的荷兰统计协会年会的大会致辞中培林克提出将空间计量经济学作为一个新的领域。早期的空间计量经济学相关文章主要出现在统计学、定量地理、区域科学的期刊上，早期空间计量经济学方法并不被主流经济学所接受。随着研究逐渐发展，空间计量经济学这一领域的范畴也逐渐明晰。培林克等人于1979年的著作《空间计量经济学》（Spatial Econometrics）中提出了空间计量模型建立的5个重要原则，从而界定了早期空间计量经济学的研究范畴：①空间依赖；②空间关系不对称；③其他空间单元的解释因素；④事前事后相互作用的差异；⑤空间显式建模。

美国经济学家L.安瑟林^[注]于1988年的著作《空间计量经济学：方法与模型》（Spatial Econometrics：Methods and Models）对此前空间计量经济学的研究成果进行了全面系统的总结。使得空间计量经济学被广泛的了解，并逐渐被主流经济学所接受。该著作中将空间计量经济学定义为“在区域科学模型的统计分析中，研究由空间引起的各种特性的一系列方法”。此后，空间计量经济学的主要研究集中在空间异质性、贝叶斯方法、面板数据。基于空间计量经济学的发展，安索林于2006年重新提出了空间计量经济学研究的领域，主要包括：空间依赖性和空间异质性的模型结构设定；空间效应的估计；空间效应的检验；空间预测。

1990～2000年是空间计量经济学的起步阶段，起步阶段随着地理加权回归、马尔可夫链蒙特卡罗方法、广义矩估计的引入，空间计量经济学在模型设定和估计方法上都有了比较大的改进。

2000年至今是空间计量经济学的成熟阶段。主要是面板数据的估计方法的研究和进一步完善广义矩估计方法。安索林于2010年认为目前空间计量经济学已经达到成熟阶段。2010年之前，从最大似然估计、工具变量法等方法被充分的讨论，模型设定上面也有比较多的研究。在2010年前后主要讨论了广义矩估计方法。而2013年至今，空间计量理论方面的进展有限，更多的空间计量经济学所面临的大数据的相关研究以及空间动态面板模型的研究。

由于空间计量经济学和时间序列计量经济学处理的主要问题都是误差中的自相关，因此空间计量经济学方法大多数是从经典计量经济学方法的扩展或是时间序列计量经济学方法的引申。所以方法上也有很多的相似之处，但时间序列的方法又不能完全解决空间数据或空间模型所带来的问题。空间计量经济学是处理具有空间效应的模型的一系列方法。空间效应分为两类：空间依赖性和空间异质性。空间计量经济学最早相对来说更加重视空间依赖性的问题，之后空间异质性的研究也慢慢发展起来。尤其是出现了地理加权回归之后，给了我们一个新的视角去处理空间异质性。空间计量经济学早期主要讨论截面数据和界面数据模型。2000年之后面板数据和时空模型成为了研究热点，并且截断数据、流数据也得到了更多的关注，此外还衍生出了一些估计中可以极大降低法复杂度的数值算法，这使得处理大数据成为了可能。

作为区域科学、计量经济学和地理计算科学的交叉学科，空间计量经济学与相关学科既关联又区隔，既融合发展又自成系统，成为空间综合人文学和社会科学研究领域具有基础性、渗透性和实战性的理论与方法体系。

空间计量经济学是现代计量经济学的“空间化”范式。在现代计量经济学的知识图谱里，空间计量经济学是处理经济社会系统的空间动力学关系和数据的“空间效应”的独特分支。正如时间序列数据的非平稳性和序列相关性催生了现代时间序列计量经济学，空间数据所呈现的空间依赖性和空间异质性等“空间效应”打破了经典计量分析中样本相互独立和同方差的基本假设，导致OLS估计不再是无偏的和有效的估计，经典的统计推断不再适用，于是空间计量经济学应运而生。现代计量经济学的“空间转向”以及复杂空间计量经济学模型是计量经济学发展的方向与归宿，空间计量经济学，特别是复杂空间计量经济学，是计量经济学的“空间化”范式。

空间计量经济学是区域科学理论与经验研究的“桥梁”。空间计量经济学主要由模型驱动，即从经济学理论出发，主要研究与区域及城市经济有关的模型，重点放在问题的估计、解释和检验。

空间计量经济学与地理计算科学密切相关。21世纪，人们意识到了数据的重要性，随着问题的规模不断增大，空间计量经济学不知不觉地步入了大数据时代，使得计算科学变得越来越重要。计算科学主要包括了数值计算、高性能计算机系统结构、软件技术等。而空间计量经济学与计算科学所交叉的地方在于数值计算。有效使用数字计算机求数学问题近似解的方法与过程，以及由相关理论构成的学科。数值计算主要研究如何利用计算机更好的解决各种数学问题，包括误差、收敛性和稳定性等问题。数值计算的研究领域包括数值逼近、数值微分和数值积分、数值代数、最优化方法、计算几何、计算概率统计等。

空间计量经济学模型就其应用功能来讲，无非是四个方面：结构分析、经济预测、政策评价和理论检验。结构分析旨在揭示经济主体与环境之间的动力学关系，通俗讲就是揭示变量之间的关系，是通过对模型结构参数的估计实现的。经济预测是利用基于样本建立的模型对样本外的经济主体的状态进行预测，曾经是经典计量经济学模型的主要应用。政策评价是将建立的模型作为“经济政策实验室”，评价各种拟实行的政策的效果。理论检验是在计量经济学模型建立过程中已经完成了的，如果模型总体设定是基于先验理论的，那么当模型通过了一系列检验以后，就认为该先验理论在一定概率意义上经受了样本经验的检验。