在Stata中进行工具变量估计并同时考虑聚类稳健标准误时，`ivreghdfe` 命令确实默认不直接支持 `vce(cluster)` 选项。不过，你仍然可以通过一些技巧来实现这个目标。
首先，可以使用 `gmm` 命令结合相应的选项来达到目的。但是这种方法对于初学者来说可能有些复杂，并且需要对广义矩估计（GMM）有一定的理解。
另一种更为直观的方法是利用 `ivregress` 命令的 `robust` 和 `cluster` 选项，虽然这在功能上与 `ivreghdfe` 不完全相同，因为它不支持高维固定效应。但是，如果这些高维固定效应不是你的核心关注点（比如你已经通过其他方式控制了它们），那么使用以下命令格式可能是一个可行的解决方案：
```stata
ivregress 2sls dependent_variable (endogenous_variables = instruments) exogenous_variables, robust cluster(cluster_variable)
```
然而，如果你确实需要使用 `ivreghdfe` 的所有特性，并且想要得到聚类稳健标准误的结果，你可以采用两步法。首先，用 `ivreghdfe` 命令运行模型而不指定任何 VCE 选项以获取第一轮的估计结果。然后，将这些结果作为起点，使用 Stata 的 `bootstrap` 或者其他类似的功能（比如 Jackknife）来手工计算聚类稳健的标准误。
但请注意，直接利用Stata的某些工具进行的两步法可能无法完美地考虑到`ivreghdfe`命令中的所有复杂性。因此，在具体应用中需要确保这种方法适合你的数据和研究设计，并且最好在有经验的统计顾问或领域专家指导下进行。
最后，一个较为理想的解决方案是期待 `ivreghdfe` 命令的作者或Stata社区未来更新这个命令以直接支持聚类稳健标准误。在那之前，上述方法可以作为临时的变通方案来使用。
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