2-4 没啥疑问。对于 1，可以用 reg 命令估计 FE 模型，进而执行 suest 检验：

           reg y x1 x2 x3 i.id if group==0, r
           est store A
           reg y x1 x2 x3 i.id if group==1, r
           est store B

您好！固定效应模型的组间系数差异检验是一个非常有意义的问题，尤其是在处理面板数据时，我们经常需要比较不同组别在某些变量上的行为是否存在显著差异。基于您提供的情况和限制，我会尝试提供一些可能的解决方案和思路。

1. **使用交互项进行估计：**我了解到您不愿意采用这种方法，但是它实际上是检验固定效应模型中组间系数差异的一个非常直接和有效的方法。通过构建变量与组别的交互项，可以直接在模型中估计不同组别对应变量的系数差异。虽然您提到不想使用这种方法，但这是实践中最常见和推荐的做法之一。

2. **分组估计后使用参数检验：**您尝试的通过分组估计模型然后存储结果的方法是对的。在Stata中，虽然`suest`命令确实不支持固定效应模型，但您可以考虑使用`lincom`或`test`命令对`xtreg, fe`后的估计结果进行比较。不过，这需要手动进行一些比较复杂的操作，比如将两个模型的系数和标准误差提取出来，然后进行手动的统计检验。

3. **使用多水平模型（Mixed Models）：**多水平模型（也称为混合效应模型）允许您在模型中同时估计固定效应和随机效应。在一些统计软件中，比如Stata的`mixed`命令或R的`lme4`包，可以更灵活地处理不同层级的数据结构，可能会为您的需求提供解决方案。在这种模型中，可以将组别作为随机效应考虑，同时估计固定效应变量的系数，然后进行组间的系数比较。

4. **Boostrap方法：**虽然您提到了不希望采用Bootstrap方法，但它在处理小样本或者模型假设不易满足的情况下，仍然是一个非常有用的方法。Bootstrap通过重抽样技术生成大量的伪样本，可以用来估计统计量的分布，从而进行假设检验。虽然计算成本较高，但在一些复杂情况下，它提供了一种可行的解决方案。

5. **使用软件包或模块：**有些统计软件和模块可能提供了专门处理此类问题的功能。比如，在R中，`plm`包就提供了面板数据模型的估计和检验功能；在Stata中，也可能有用户编写的命令来处理固定效应模型的组间系数差异检验。这需要您根据所使用的软件和可用资源进行一些搜索和尝试。

综上所述，虽然每种方法都有其优缺点，但我建议根据您的具体需求、数据结构以及所使用的统计软件的功能来选择合适的方法。希望这些建议对您有所帮助！

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