空间面板线性模型中的聚类标准误差（splm）

Question

我在1990年至2010年期间在美国运行人口普查区域的空间面板模型（使用splm），基于距离或邻接度的邻居矩阵。但我也希望将人口普查区内的标准错误聚集在一起。

在面板模型（plm）中，有一种方法可以做到这一点（使用postestimation函数“vcovHC”然后“coeftest”（参见http://redux.js.org/docs/FAQ.html#react-multiple-components））但我没有看到，也找不到使用splm对象执行此操作的方法。当我运行相同的代码时，我收到错误"Error in terms.default(object) : no terms component nor attribute."关于与其他模型进行聚类有很多问题，但没有关于splm包的问题，​​所以非常感谢任何帮助。

这可以在Stata中使用XSLME软件包完成，并且在调用结束时包括：vce（cluster“group_var”），但是在3个面板上有37k +个案例，Stata崩溃了。

具有相同问题的假设示例如下：

library(splm)
library(spdep)    
data("Insurance")
    data(itaww)
    sw <- mat2listw(itaww)

    myformula <- rgdp ~ agen + school + fam 
    myresults <- spml(myformula,
                      data = Insurance,
                      listw = sw,
                      model = "within",
                      lag = FALSE,
                      effect = "individual",
                      spatial.error = "b")
    summary(myresults)

    results_vcov <- vcovHC(myresults, type = "HC0", cluster = "group")

## same thing but with plm
library(plm)
    myplmresults <- plm(myformula,
                        data = Insurance,
                        model = "within")
    summary(myplmresults)

    results_vcov <- vcovHC(myplmresults, type = "HC0", cluster = "group")
    library(lmtest)
    coeftest(myplmresults, vcov = results_vcov)