构建空间阈值权重矩阵通常用于地理加权回归（Geographically Weighted Regression, GWR）或者空间自相关分析中。这种权重矩阵基于地理位置间距离的远近来确定相邻单元之间的关联强度，常见的是高斯、指数或双侧幂函数等衰减模型。

### 构建空间阈值权重矩阵

1. **定义地理阈值：** 首先需要定义一个地理阈值（如一定公里数），该阈值用于决定哪些位置是“相邻”的。
2. **计算距离：** 计算所有位置对之间的欧氏距离或曼哈顿距离等。
3. **应用阈值：** 如果使用小于地理阈值的元素赋0，意味着远距离地点之间没有直接联系（高斯或指数衰减模型中距离越远权重越小但不为零）。如果大于阈值的元素赋0，则意味着超出一定距离后地点间的影响可忽略。
   - **小于阈值设为0：** 通常在硬边界模型下采用，即超过一定距离后影响直接断开。
   - **大于阈值设为0：** 更常见于描述地理关系时，表示只有近距离的地点才有显著影响。

### 回归系数衰减性

回归出来的系数如果先显著、中间不显著、后来又显著，这表明在不同地理位置上，变量的影响作用随距离变化而波动。这种现象可能是由于空间异质性造成的。确保结果可靠性可以：
- **增加样本量或采样密度**：以减少随机误差。
- **使用更复杂的空间权重模型**：如GWR考虑局部效应。

### 绘制空间衰减边界

在Stata中，虽然没有直接功能绘制此类图形，但可以通过以下步骤实现：
1. 使用`spmat`等命令构建空间权重矩阵（需安装相应的包）。
2. 对于每一对地点，计算并记录其距离和相关系数或回归系数。
3. 利用`twoway scatter`或者`twoway function`命令绘制距离与系数的关系图。可能需要先使用`generate`等命令创建辅助变量。

具体实现时，你可能需要结合你的数据特性进行调整，并确保理解所使用的空间权重模型的假设和局限性。

希望以上信息能帮助您理解和处理空间阈值权重矩阵构建以及相关的数据分析问题！如果有更具体的代码或步骤需求，请详细说明您的数据结构和目标。

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楼主能把这篇英文文献名字发一下吗，谢谢。

好的~
第一第三张图是这篇：High-speed rail and CO2 emissions in urban China: A spatial difference-in-differences approach；
第二张图是这篇：Spatial spillover effects and driving mechanisms of carbon emission reduction in new energy demonstration cities

那个图是根据经纬度坐标设置不同的阈值门槛，然后生成不同距离的矩阵。再分别跑回归，整理系数，最后作图。

好的谢谢！想问下这个作图具体是怎么操作呢，好像没办法单独输出间接效应的系数