《Economic Modelling》：How does Marijuana legislation affect crime? Medical and recreational laws across 50 states
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大麻合法化可能通过意外溢出效应影响财产犯罪，研究利用全美50州 staggered adoption数据进行差分法和合成差分法分析，发现初始结果显示合法化推高犯罪率，但控制州特定时间趋势后效应消失且不显著，强调政策评估需严谨实证设计。
Lorán Chollete|Sharon Harrison|Ching-Chih Lu|Khawaja Mamun
美国杰克·韦尔奇商学院（Jack Welch College of Business and Technology）
摘要
新政策可能会产生意外的副作用，尤其是当某项活动的合法化改变了其他形式犯罪的动机时。鉴于美国50个州在医疗和娱乐用途的大麻合法化方面采取的逐步措施，大麻合法化为研究这些效应提供了一个有用的案例。我们采用了差异-in-differences（DID）和合成差异-in-differences（synthetic DID）方法来评估不同模型设定对财产犯罪的影响。初步结果显示，娱乐用途的大麻合法化会增加财产犯罪；然而，当将各州的具体时间趋势纳入我们的合成模型后，这一效应变得负面且统计上不显著。总体而言，研究结果表明，犯罪效应对模型假设非常敏感，无法提供确凿证据表明大麻合法化后财产犯罪会增加，这突显了在政策评估中进行仔细实证设计的重要性。
章节摘录
引言与概述
联合国将大麻重新归类为危险性较低的毒品。 联合国一个委员会周三投票决定将医用大麻从世界最危险毒品的类别中移除，这一备受期待且长期推迟的决策可能为大麻研究和医疗应用的扩展铺平道路。《纽约时报》，2020年12月2日。
大麻合法化会带来哪些社会经济后果？有人认为，合法化消除了社会污名并促进了经济发展
相关文献
当然，我们并不是第一个研究这个主题的团队，我们关注大麻合法化的效应有多个原因。首先，我们需要考虑犯罪的总体决定因素——我们希望为从多个角度探讨这一问题的大量文献做出贡献。Lovett等人（2022年）的一篇论文使用加州的数据研究了警务与犯罪之间的关系，与之前的几篇研究类似，几乎没有发现两者之间存在关联。
数据
由于我们分析的是州级法律和犯罪数据，并需要控制混杂变量，因此必须从多种来源收集数据。这些数据有时以不同的频率发布，并在不同的时间段内公开。因此，我们最终使用了能够收集所有变量和控制变量的时间段的数据。关于犯罪率的主要数据来自联邦调查局（FBI）1995年至2019年的统一犯罪报告（UCR）逮捕数据，而关于娱乐用途大麻的数据则来自其他来源。
实证结果
我们采用了多种方法进行实证分析。首先使用差异-in-differences方法，然后估计了一个考虑实施时滞的动态模型。最重要的结果来自合成差异-in-differences估计。我们将逐一讨论这些结果。
结论
我们利用从多种来源汇总的州级面板数据，研究了大麻合法化与犯罪率之间的关系。由于各州的合法化进程是逐步进行的，因此我们可以观察到其对犯罪影响的动态变化。虽然以往的研究往往集中在少数几个州，但我们考虑了所有50个美国州的情况。而且，以往的研究通常只关注娱乐用途的大麻（Dragone等人，2019年；Sabia等人，2024年；Lee，2025年），或者
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能会影响本文研究结果的财务利益或个人关系。
