陈强老师的《高级计量经济学及stata应用（第二版）》第261页中说道，
“LSDV法的stata命令为
reg y x1 x2 x3 i.id,r
其中，选择项”r"表示使用聚类稳健标准误；如果使用选择项“vce(cluster id)” 也能达到完全相同的效果。“

与我实验的结果相左：
书上用vce（cluster id）的部分结果：
. reg fatal beertax spircons unrate perinck i.state,vce(cluster state)

Linear regression                                      Number of obs =     336
                                                       F(  3,    47) =       .
                                                       Prob > F      =       .
                                                       R-squared     =  0.9359
                                                       Root MSE      =  .15679

                                 (Std. Err. adjusted for 48 clusters in state)
------------------------------------------------------------------------------
             |               Robust
       fatal |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
     beertax |  -.4840728   .2395323    -2.02   0.049    -.9659495    -.002196
    spircons |   .8169652   .1373903     5.95   0.000     .5405716    1.093359
      unrate |  -.0290499   .0102108    -2.85   0.007    -.0495914   -.0085085
     perinck |   .1047103   .0368628     2.84   0.007     .0305519    .1788687





我用r的结果：
. reg fatal beertax spircons unrate perinck i.state,r

Linear regression                                      Number of obs =     336
                                                       F( 51,   284) =  109.23
                                                       Prob > F      =  0.0000
                                                       R-squared     =  0.9359
                                                       Root MSE      =  .15679

------------------------------------------------------------------------------
             |               Robust
       fatal |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
     beertax |  -.4840728   .1646223    -2.94   0.004    -.8081075    -.160038
    spircons |   .8169652   .1151614     7.09   0.000     .5902869    1.043643
      unrate |  -.0290499   .0083051    -3.50   0.001    -.0453973   -.0127025
     perinck |   .1047103   .0249763     4.19   0.000     .0555482    .1538724


显然标准误不同，并且右上方给出的F统计量的自由度也不一样。。。
请问怎么解释？
谢谢！