パネルデータモデルのグループ内の標準化された従属変数？

識別グループ内の従属変数の標準化は意味がありますか？

次のワーキングペーパー（リーガルアマゾンでの森林破壊の減速、価格またはポリシー？、pdf）では、標準化された従属変数を使用して、森林破壊に対するブラジルの一般的な政策変更の影響を分析しています。

標準化は次のように行われます：

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

著者は、これは「自治体内の森林減少の相対的な変動を考慮する」のに役立つと主張している。著者は、パネルデータのFE推定（12ページ）を使用します。新しい法律の後、翌年ごとに政策後ダミーを含める。

• 従属変数がこのように標準化された場合、係数はどのように解釈されるべきですか？
• 標準化は、グループ/市町村が時間の経過とともにより低い変動を経験した観測により高い値を与えるため、非正統的ではありませんか？

下のリンクの回答は、最初の質問の助けになるかもしれません。 標準化された従属変数と非標準化された独立変数

2番目の質問：直感的には、標準偏差が低いグループに高い重みを付けたいと思うでしょう。それは、そのグループに対して値が飛び回ってはいけないため、真の値をよりよく表していることを意味します。