R 在lm中再现plm聚集标准误差

我正试图通过使用带有降级变量的

lm（）

，从

plm（）

固定效应模型中重现聚集的标准错误。当我运行模型时，估计值是相同的，但是SEs是不同的，尽管在每个

coeftest（）

调用中指定了相同的集群变量。与对

lm

对象使用

sandwich:：vcovCL（）

相比，在

plm（）中计算
vcov
的方式是否有所不同

使用
mtcars
数据的示例：

> library(plm)
> library(lmtest)
> library(sandwich)
> 
> 
> mtcars$cyl2 <- as.factor(mtcars$cyl)
> mtcars$mpg2 <- mtcars$mpg - ave(mtcars$mpg, mtcars$cyl2)
> mtcars$disp2 <- mtcars$disp - ave(mtcars$disp, mtcars$cyl2)
> mtcars$qsec2 <- mtcars$qsec - ave(mtcars$qsec, mtcars$cyl2)
> 
> lm1 <- lm(mpg2 ~ disp2 + qsec2 - 1, data = mtcars)
> 
> plm1 <- plm(mpg ~ disp + qsec, model = 'within', index = 'cyl2', data = mtcars)
> 
> coeftest(lm1, vcov = sandwich::vcovCL(lm1, type = 'HC0', cluster = ~ cyl2))

t test of coefficients:

       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
disp2 -0.025860   0.014256  -1.814  0.07969 .
qsec2 -0.162425   0.071807  -2.262  0.03110 *
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

> coeftest(plm1, vcovHC(plm1, type = 'HC0', group = 'cyl2'))

t test of coefficients:

     Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
disp -0.02586    0.01164 -2.2217  0.03488 *
qsec -0.16243    0.05863 -2.7703  0.01001 *
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

>库（plm）
>图书馆（lmtest）
>图书馆（三明治）
> 
> 
>mtcars$cyl2 mtcars$mpg2 mtcars$disp2 mtcars$qsec2
>lm1
>plm1
>系数（lm1，vcov=sandwich:：vcovCL（lm1，type='HC0'，cluster=~cyl2））
系数的t检验：
估计标准误差t值Pr（>t）
disp2-0.0258600.014256-1.8140.07969。
qsec2-0.162425 0.071807-2.262 0.03110*
---
签名。代码：0'***'0.001'***'0.01'*'0.05'.'0.1''1
>系数（plm1，vcovHC（plm1，类型='HC0'，组='cyl2'））
系数的t检验：
估计标准误差t值Pr（>t）
disp-0.02586 0.01164-2.2217 0.03488*
qsec-0.16243 0.05863-2.7703 0.01001*
---
签名。代码：0'***'0.001'***'0.01'*'0.05'.'0.1''1