Variable dépendante normalisée au sein d'un groupe dans les modèles de données de panel?

La normalisation d'une variable dépendante au sein du groupe d'identification est-elle logique?

Le document de travail suivant (Ralentissement de la déforestation en Amazonie légale; prix ou politiques?, Pdf ) utilise une variable dépendante standardisée pour analyser l'effet du changement de politique générale au Brésil sur la déforestation.

La normalisation se fait comme suit:

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

Les auteurs soutiennent que cela sert à «considérer les variations relatives des incréments de déforestation au sein des municipalités». Les auteurs utilisent ici une estimation FE (page 12) pour les données de panel. Y compris un mannequin post-politique pour chaque année suivante après la nouvelle loi.

• Comment interpréter les coefficients si la variable dépendante était normalisée de cette manière?
• La normalisation n'est-elle pas peu orthodoxe car elle donne des valeurs plus élevées aux observations où le groupe / la municipalité a connu des variations plus faibles au fil du temps?

la réponse sur le lien ci-dessous peut être utile pour la première question. Variable dépendante normalisée et variable indépendante non normalisée

Sur la deuxième question: intuitivement, vous voudriez donner un poids plus élevé aux groupes où l'écart-type est plus faible car cela signifie que les valeurs ne sautent pas trop pour ce groupe et sont donc plus représentatives de la valeur réelle.