随着世界经济的迅速发展,全球生态环境面临严峻的考验,其中城市空气质量问题也成为全球关注的焦点。近年来,人类社会活动对城市大气污染影响的定量研究受到了越来越多研究者的关注。但是大气系统是一个十分复杂的系统,城市空气质量状况并不仅仅受人类活动的影响,还会受到气象条件、过去时刻的状态以及地理周围城市空气质量状况的影响,因此在去除时间和空间的影响后,探究人类活动对城市空气质量的影响是有意义且必要的。此外,因为城市发展水平不尽相同,我们认为人类活动对空气质量状况的影响在不同城市中可能是存在异质性的。为此,我们希望为进一步更灵活地探究去除时空效应后人类活动对城市空气质量的影响提供分析工具及理论保证。基于以上讨论,本文在空间面板模型的框架下,提出了新的带有个体异质性的时空模型,并利用分位数回归探究了在去除时空效应后个体协变量对响应变量的影响。具体地,本文的主要工作如下:（1）在动态空间自回归模型框架下,假设个体随机效应为位置-尺度模型,该结构结合了个体随机效应模型和个体固定效应模型的优势,并且允许个体条件异方差性。为估计该模型,我们提出了两阶段混合估计过程,即在第一阶段提出了伪极大似然估计量（QMLE）以估计时空效应,在第二阶段构造了加权条件分位数估计（WCQE）以估计个体效应的条件分位数。我们证明了该两阶段混合估计过程的有效性,对其中的所有估计量证明了一致性和渐近正态性,并通过数值模拟验证了理论的正确性。实证研究中,基于上述模型结构和估计方法,我们分析了在去除时空效应影响后,经济发展对中国空气质量指数（AQI）在不同分位水平上的影响。（2）在动态空间误差模型框架下,我们对个体随机效假设了条件分位数回归模型,从而使得模型允许个体效应是异质的。相比位置-尺度模型结构,条件分位数模型的结构更加灵活。为完成模型估计,我们提出了两阶段混合估计过程,在估计的第一阶段提出空间误差效应系数的广义矩（GMM）估计量并讨论了可行的最优广义矩估计量,对时空效应的其他参数给出了可行的广义最小二乘（GLS）估计量;在第二阶段,去除时空效应后得到个体效应的近似值,进而通过分位数回归得到条件分位数估计（CQE）。我们同样证明了该两阶段混合估计过程的有效性,以及所有估计量的一致性和渐近正态性。为解决近似估计量的渐近分布时遇到的困难,我们提出了一种与两阶段混合估计过程匹配的两阶段混合自助法,结合了wild自助法和随机权重自助法,并且证明了该两阶段混合自助法的有效性。通过模拟研究,我们验证了上述理论结果。在实证研究中,我们分析了在去除时空效应影响后,社会经济因素对中国PM2.5浓度在不同分位水平上的影响。