Стандартизированная зависимая переменная в группе в моделях данных панели?

Имеет ли смысл стандартизация зависимой переменной в идентифицирующей группе?

В следующем рабочем документе (замедление вырубки лесов в Legal Amazon; цены или политика ?, pdf ) используется стандартизированная зависимая переменная для анализа влияния общих изменений политики в Бразилии на вырубку лесов.

Стандартизация осуществляется следующим образом:

$$Y^{new}_{it} = \frac{Y_{it} - \overline{Y_i}}{sd(Y_{it})}$$

Авторы утверждают, что это «учитывает относительные различия в темпах вырубки лесов в муниципалитетах». Настоящим авторы используют оценку FE (стр. 12) для панельных данных. Включая пост-политическую манекен для каждого следующего года после нового закона.

• Как следует интерпретировать коэффициенты, если зависимая переменная была стандартизирована таким образом?
• Разве стандартизация не является неортодоксальной, поскольку она дает более высокие значения для наблюдений, в которых группа / муниципалитет испытывали более низкие изменения во времени?

Ответ по ссылке ниже может быть полезным для первого вопроса. Стандартизированная зависимая переменная и нестандартизированная независимая переменная

По второму вопросу: интуитивно, вы хотели бы придать больший вес группам, где стандартное отклонение меньше, поскольку тогда это означает, что значения не слишком сильно перепрыгивают для этой группы и, следовательно, являются более представительными для истинного значения.