Кластероустойчивые ошибки для PLM с кластеризацией на другом уровне как фиксированные эффекты

Как можно получить стандартные ошибки многосторонней кластеризации в R для объектов plm, где кластеризация не находится на уровне идентификаторов времени/группы панели?

Пакет plm поддерживает вычисление устойчивых к кластеру стандартных ошибок с помощью функции plm::vcovHC. К сожалению, эта функция поддерживает кластеризацию только по групповым или временным идентификаторам панели. В некоторых случаях желательно сгруппировать стандартные ошибки на уровне, отличном от единицы наблюдения панели. Примером может служить регрессия с отдельными фиксированными эффектами, в которой переменные более высокого уровня агрегирования используются как независимые переменные.

Аналогичный вопрос был задан в 2014 году, и была рекомендована функция начальной загрузки. Этот вопрос отличается, потому что (1) я хотел бы кластеризоваться по двум переменным, а не только по одной, и (2) я бы предпочел не использовать начальную загрузку.

Пакет multiwaycov предоставляет что-то очень близкое к тому, что я хочу, но, к сожалению, не поддержка объектов PLM.