While estimation methods for dynamic panel data and spatial econometric models are standard in economic literature, there has been a relatively recent development in methods which include spatial considerations in dynamic panel data models. This paper proposes two estimation strategies for spatial dynamic panel data models using the generalized method of moments (GMM). The first is to extend the moment restrictions of Arellano and Bond's estimator to a spatial autoregressive dynamic panel. The second allows for spatial dependence in the error process. The empirical application focuses on European regional growth over a 25-year period. We find empirical evidence of conditional convergence, which is significantly affected by spatial disparities. Stratégies d'estimation pour un panel dynamique spatial faisant usage de GMM. Une nouvelle approche pour le problème de la convergence de régions d'Europe Rèsumè Bien que les méthodes d'estimation pour les données de panels dynamiques, et les modèles économétriques spatiaux, sont des instruments standards dans les ouvrages d’économie, on a assisté à une évolution relativement récente des méthodes, qui comprend des considérations spatiales dans les modèles de panels dynamiques. La présente communication propose deux stratégies d'estimation concernant des modèles de données de panel dynamique spatiales faisant usage de la méthodes des moments généralisés (MMG). La première consiste à étendre les restrictions de moments de l'estimateur d'Arellano et Bond à un panel dynamique autorégressif spatial. La deuxième tient compte de la dépendance spatiale dans le processus des erreurs. L'application empirique se concentre sur l'expansion régionale en Europe au cours d'une période de 25 ans. Nous relevons des preuves empiriques de convergence conditionnelle, qui sont affectées de façon significative par des disparités spatiales. Estrategias de estimación para un panel dinámico espacial utilizando GMM. Un nuevo planteamiento de la cuestión de la convergencia de regiones europeas Extracto Aunque los métodos de estimación para datos dinámicos de panel y modelos econométricos espaciales son estándar en la bibliografía económica, se ha producido un desarrollo relativamente reciente en dichos métodos que incluye consideraciones espaciales en modelos de datos dinámicos de panel. Este estudio propone dos estrategias de estimación para los modelos de datos espaciales dinámicos de panel utilizando el método general de momentos (GMM). El primero sirve para extender las restricciones de momentos del estimador de Arellano y Bond a un panel espacial dinámico autorregresivo. El segundo tiene en cuenta una dependencia espacial en el proceso de error. La aplicación empírica se centra en el crecimiento regional europeo en un período de 25 años. Descubrimos evidencia empírica de convergencia condicional, que es afectada significativamente por disparidades espaciales.
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