空间自回归模型（SpatialAutoregressiveModel,SAR）是计量经济学和空间统计学中用于分析空间依赖性的重要工具。该模型通过引入空间滞后项，捕捉相邻或邻近区域之间的相互影响，广泛应用于区域经济、环境科学、公共卫生等领域。然而，传统估计方法（如极大似然估计或广义矩估计）在面对异方差性、异常值或模型误设时可能表现不佳，导致估计结果不可靠。稳健估计方法旨在克服这些局限性，通过降低异常观测的权重或采用更灵活的误差结构，提高模型在非理想条件下的稳定性。常见的稳健估计技术包括基于M估计、S估计或分位数回归的改进方法，这些方法能够有效减少离群点或非正态分布误差对参数估计的干扰。研究空间自回归模型的稳健估计不仅有助于提升实证分析的准确性，也为处理复杂空间数据提供了更可靠的工具。近年来，随着计算技术的发展，结合贝叶斯方法或机器学习思想的稳健估计框架也逐步成为新的研究方向。
