diff --git a/Doc/bib_lm.bib b/Doc/bib_lm.bib new file mode 100644 index 0000000..0eb66e1 --- /dev/null +++ b/Doc/bib_lm.bib @@ -0,0 +1,111 @@ +@article{Maier2017, +abstract = {Through 2014 Uniform Crime Report (UCR) data for all 50 U.S. states, this research explores the relationship between decriminalization and recreational and medical marijuana legalization and crime rates and arrests for drug abuse violations. When comparing states that changed their marijuana laws between 2010 and 2014 to states without any change, results indicate that any decrease in crime rate was not dependent upon changes in laws. Results indicate that while the trend is for property and violent crime rates to be higher in states where marijuana remains illegal, the difference is not statistically significant. When comparing states where marijuana has been decriminalized and states where medical marijuana has been legalized to states where it has not, the trend is that property and violent crime rates appear to be lower in both decriminalized and medically legalized states, but the difference is not statistically significant. Analysis also reveals that there are no significant differences in 2014 crime rates based on the degree to which the state has legalized/decriminalized marijuana (completely illegal, decriminalized or medically legal, decriminalized and medically legal). Even when controlling for factors that may lead to crime, the legal status of marijuana in states failed to significantly predict property or violent crime rates in 2014. States may turn to this research when considering their marijuana laws.}, +author = {Maier, Shana L. and Mannes, Suzanne and Koppenhofer, Emily L.}, +doi = {10.1177/0091450917708790}, +file = {:C$\backslash$:/Users/Usuario/Documents/Doc espa{\~{n}}ol/Marihuana{\_}law/bibliografia/maier2017.pdf:pdf}, +issn = {21631808}, +journal = {Contemporary Drug Problems}, +keywords = {crime rates,drug policy,marijuana,marijuana legalization}, +number = {2}, +pages = {125--146}, +title = {{The Implications of Marijuana Decriminalization and Legalization on Crime in the United States}}, +volume = {44}, +year = {2017} +} +@article{Morris2014, +abstract = {BACKGROUND: Debate has surrounded the legalization of marijuana for medical purposes for decades. Some have argued medical marijuana legalization (MML) poses a threat to public health and safety, perhaps also affecting crime rates. In recent years, some U.S. states have legalized marijuana for medical purposes, reigniting political and public interest in the impact of marijuana legalization on a range of outcomes.$\backslash$n$\backslash$nMETHODS: Relying on U.S. state panel data, we analyzed the association between state MML and state crime rates for all Part I offenses collected by the FBI.$\backslash$n$\backslash$nFINDINGS: Results did not indicate a crime exacerbating effect of MML on any of the Part I offenses. Alternatively, state MML may be correlated with a reduction in homicide and assault rates, net of other covariates.$\backslash$n$\backslash$nCONCLUSIONS: These findings run counter to arguments suggesting the legalization of marijuana for medical purposes poses a danger to public health in terms of exposure to violent crime and property crimes.}, +author = {Morris, Robert G. and TenEyck, Michael and Barnes, J. C. and Kovandzic, Tomislav V.}, +doi = {10.1371/journal.pone.0092816}, +file = {:C$\backslash$:/Users/Usuario/Documents/Doc espa{\~{n}}ol/Marihuana{\_}law/bibliografia/morris2014.pdf:pdf}, +issn = {19326203}, +journal = {PLoS ONE}, +number = {3}, +title = {{The effect of medical marijuana laws on crime: Evidence from state panel data, 1990-2006}}, +volume = {9}, +year = {2014} +} +@article{Scribner1999, +abstract = {OBJECTIVE To determine the geographic relation between homicide rate and two competing measures of exposure to alcohol outlets, alcohol outlets per square mile and alcohol outlets per person. METHOD Homicides occurring in 1994 and 1995 and on-sale and off-sale alcohol outlets with active 1995 licenses were geocoded by address for aggregation at the census tract level. Ecologic analysis of the 155 urban residential census tracts in New Orleans was conducted with controls for potential sociodemographic confounders ({\%} black, {\%} adults unemployed, {\%} unmarried households, and ratio males 15-24/males 35-44). RESULTS After logarithmic transformation of all study variables, sociodemographic confounders alone accounted for 58{\%} (R2 = .58) of the variance of homicide rates. Adding off-sale alcohol outlet density to the models, measured (beta +/- SE) either as outlets per square mile (beta = .211 +/- .062) or outlets per person (beta = .244 +/- .063), yielded strong geographic relations with homicide and increased the amount of variance explained (R2 = .62). A 10{\%} higher off-sale outlet density accounted for a 2.4{\%} higher homicide rate. CONCLUSIONS Both off-sale alcohol outlets per square mile and off-sale outlets per person demonstrate strong geographic associations with homicide rates among urban residential census tracts in New Orleans. These findings suggest that communities faced with high rates of assaultive violence might consider policy interventions that address alcohol outlet related factors.}, +author = {Scribner, R and Cohen, D and Kaplan, S and Allen, S H}, +issn = {0096-882X}, +journal = {Journal of studies on alcohol}, +month = {may}, +number = {3}, +pages = {310--6}, +pmid = {10371257}, +title = {{Alcohol availability and homicide in New Orleans: conceptual considerations for small area analysis of the effect of alcohol outlet density.}}, +url = {http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/10371257}, +volume = {60}, +year = {1999} +} +@article{Pedersen2010, +abstract = {AIM To examine the association between cannabis use during adolescence and young adulthood, and subsequent criminal charges. METHODS Data were obtained from the Young in Norway Longitudinal Study. A population-based sample (n = 1353) was followed from 13 to 27 years of age. Data were gathered on cannabis use, alcohol consumption and alcohol problems, and use of other illegal substances such as amphetamines, cocaine and opiates. In addition, extensive information on socio-demographic, family and personal factors was collected. This data set was linked to individual-level information from official Norwegian crime statistics. FINDINGS We found robust associations between cannabis use and later registered criminal charges, both in adolescence and in young adulthood. These associations were adjusted for a range of confounding factors, such as family socio-economic background, parental support and monitoring, educational achievement and career, previous criminal charges, conduct problems and history of cohabitation and marriage. In separate models, we controlled for alcohol measures and for use of other illegal substances. After adjustment, we still found strong associations between cannabis use and later criminal charges. However, when eliminating all types of drug-specific charges from our models, we no longer observed any significant association with cannabis use. CONCLUSIONS The study suggests that cannabis use in adolescence and early adulthood may be associated with subsequent involvement in criminal activity. However, the bulk of this involvement seems to be related to various types of drug-specific crime. Thus, the association seems to rest on the fact that use, possession and distribution of drugs such as cannabis is illegal. The study strengthens concerns about the laws relating to the use, possession and distribution of cannabis.}, +author = {Pedersen, Willy and Skardhamar, Torbj{\~{A}}¸rn}, +doi = {10.1111/j.1360-0443.2009.02719.x}, +issn = {09652140}, +journal = {Addiction}, +month = {jan}, +number = {1}, +pages = {109--118}, +pmid = {19839964}, +title = {{Cannabis and crime: findings from a longitudinal study}}, +url = {http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19839964 http://doi.wiley.com/10.1111/j.1360-0443.2009.02719.x}, +volume = {105}, +year = {2010} +} +@article{Morris2018, +author = {Morris, Julian}, +file = {:C$\backslash$:/Users/Usuario/Documents/Doc espa{\~{n}}ol/Marihuana{\_}law/bibliografia/does-legalizing-marijuana-reduce-crime.pdf:pdf}, +keywords = {marijuana, cannabis, legalization, decriminalizati}, +number = {September}, +title = {{Does Legalizing Marijuana Reduce Crime?}}, +url = {https://reason.org/wp-content/uploads/does-legalizing-marijuana-reduce-crime.pdf}, +year = {2018} +} +@misc{NORML, +author = {NORML}, +title = {{United States}}, +url = {https://norml.org/states}, +urldate = {2019-07-06} +} +@article{Caulkins2016, +abstract = {BACKGROUND AND AIMS In 2014 the legislature of Vermont, USA passed a law requiring the Secretary of Administration to report on the consequences of legalizing marijuana. The RAND Corporation was commissioned to write that report. This paper summarizes insights from that analysis that are germane to other jurisdictions. METHOD Translation of key findings from the RAND Corporation report to the broader policy debate. RESULTS Marijuana legalization encompasses a wide range of possible regimes, distinguished along at least four dimensions: which organizations are allowed to produce and supply the drug, the regulations under which they operate, the nature of the products that can be distributed and taxes and prices. Vermont's decriminalization had already cut its costs of enforcing marijuana prohibition against adults to about {\$}1 per resident per year. That is probably less than the cost of regulating a legal market. Revenues from taxing residents' purchases after legalization could be many times that amount, so the main fiscal cost of prohibition after decriminalization relative to outright legalization may be foregone tax revenues, not enforcement costs. Approximately 40 times as many users live within 200 miles of Vermont's borders as live within the state; drug tourism and associated tax revenues will be important considerations, as will be the response of other states. Indeed, if another state legalized with lower taxes, that could undermine the ability to collect taxes on even Vermont residents' purchases. CONCLUSIONS Analysis of possible outcomes if Vermont, USA, legalized marijuana reveal that choices about how, and not just whether, to legalize a drug can have profound consequences for the effects on health and social wellbeing, and the choices of one jurisdiction can affect the options and incentives available to other jurisdictions.}, +author = {Caulkins, Jonathan P. and Kilmer, Beau}, +doi = {10.1111/add.13289}, +issn = {09652140}, +journal = {Addiction}, +keywords = {Cannabis,decriminalization,drug policy,legalization,markets,policy analysis}, +month = {dec}, +number = {12}, +pages = {2082--2089}, +pmid = {28075542}, +title = {{Considering marijuana legalization carefully: insights for other jurisdictions from analysis for Vermont}}, +url = {http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28075542 http://doi.wiley.com/10.1111/add.13289}, +volume = {111}, +year = {2016} +} +@misc{PewResearchCenter2015, +author = {{Pew Research Center}}, +pages = {2}, +title = {{Why Americans Support or Oppose Legalizing Marijuana}}, +url = {https://www.people-press.org/2015/04/14/in-debate-over-legalizing-marijuana-disagreement-over-drugs-dangers/}, +urldate = {2019-07-05}, +year = {2015} +} +@article{Eddy2005, +abstract = {This report discusses the issue facing Congress on whether to continue to support the executive branch's prosecution of medical marijuana patients and their providers, in accordance with marijuana's status as a Schedule I drug under the Controlled Substances Act, or whether to relax federal marijuana prohibition enough to permit the medical use of botanical cannabis products by seriously ill persons, especially in states that have created medical marijuana programs under state law.}, +author = {Eddy, Mark}, +file = {:C$\backslash$:/Users/Usuario/AppData/Local/Mendeley Ltd./Mendeley Desktop/Downloaded/Eddy - 2005 - Medical Marijuana Review and Analysis of Federal and State Policies.pdf:pdf}, +keywords = {Drug abuse,Health aspects,Health policy,Marijuana,Medicine,State and local government,State laws}, +month = {dec}, +publisher = {Library of Congress. Congressional Research Service.}, +title = {{Medical Marijuana: Review and Analysis of Federal and State Policies}}, +url = {https://digital.library.unt.edu/ark:/67531/metacrs8244/}, +year = {2005} +} +@misc{CNN, +author = {CNN}, +title = {{Las 10 ciudades m{\'{a}}s peligrosas de EE.UU.}}, +url = {https://cnnespanol.cnn.com/2014/02/04/las-10-ciudades-mas-peligrosas-de-ee-uu/}, +urldate = {2019-07-10} +} diff --git a/Doc/mar_doc.Rmd b/Doc/mar_doc.Rmd new file mode 100644 index 0000000..e35e249 --- /dev/null +++ b/Doc/mar_doc.Rmd @@ -0,0 +1,464 @@ +--- +output: + pdf_document: + fig_caption: true + toc: true + toc_depth: 2 + latex_engine: pdflatex + keep_tex: true + template: C:/Users/Usuario/Documents/svm-r-markdown-templates-master/svm-latex-ms.tex +title: "El Efecto de la Legalización de la Marihuana sobre la Criminalidad en los Estados Unidos" +subtitle: "Política Económica" +author: +- name: Cristian Carrión + affiliation: Escuela Politécnica Nacional + email: wwwcristiancarrion@gmail.com +fontfamily: mathpazo +fontfamilyoptions: sc, osf +fontsize: 11pt +geometry: margin=1in +#csl: C:/Users/Usuario/Documents/Doc_espan/Marihuana_law/american-journal-of-political-science.csl +tables: yes +appendix: yes +appendixletter: A +indent: yes +bibliography: C:/Users/Usuario/Documents/Doc_espan/Marihuana_law/bib_lm.bib #no va a dectecta por la carpeta que tiene "ñ" y posible el "espacio" +biblio-style: apsr +abstract: El debate ha rodeado la legalización de la marihuana con fines médicos o recreativos durante décadas, algunos han argumentado que la legalización de la marihuana medicinal representa una amenaza para la salud pública y la seguridad. En los últimos años, algunos estados de EE.UU. han legalizado la marihuana con fines recreativos, reactivando el interés político y público en el impacto de la legalización de la marihuana en una serie de resultados. +keywords: Cannabis, marihuana, drogas ilegales, crimen. +thanks: "La replicacion de los archivos están disponibles en la página Github del autor ([github.com/cristian1512](https://github.com/cristian1512))" +header-includes: + - \usepackage[spanish]{babel} + - \usepackage{caption} +--- + +```{r setup, include=FALSE, cache=FALSE, eval=TRUE} +# knitr::opts_chunk$set(cache=FALSE, kfigr.prefix=TRUE, kfigr.link=TRUE) + +library(sqldf) +library(knitr) +library(kfigr) +library(pander) +library(stargazer) +library(xtable) +library(plyr) +# library(knitr) +library(lme4) +library(corrplot) +library(optimx) +library(nloptr) +library(ggplot2) +library(gridExtra) +library(ordinal) +library(texreg) +library(cem) +library(arm) +library(broom) +library(kableExtra) +library(extrafont) + +library(fitdistrplus) +library(dplyr) +library(tidyr) +library(panelView) +library(papaja) +library(rddtools) +library(boot) +# library(grid) +# library(gridExtra) + +crime_t <- read.csv("C:/Users/Usuario/Documents/Doc español/Marihuana_law/data/crime_t.csv", + stringsAsFactors = T, + sep = ";") + +proj <- read.csv("C:/Users/Usuario/Documents/Doc español/Marihuana_law/data/Data_final.csv", + stringsAsFactors = T, + sep = ",") + +proj <- filter(proj, Year >= 1980 & Year <= 2014) +``` + + +# Introducción + +La legalización de la marihuana para uso recreativo en los Estados Unidos sigue siendo un tema muy debatido a medida que más estados legalizan la marihuana para uso recreativo y con fines médicos. El tema abordado en este trabajo es si la *Legalización de la Marihuana (LM)* tiene el efecto de aumentar el crimen, si bien hay muchos mecanismos por los cuales el LM podría afectar los índices de delincuencia, como se mencionará más adelante, los comentarios que apoyan la legalización de la marihuana se centran en una posible disminución de la delincuencia debido a la reducción en el mercado y la actividad delictiva asociada con ella[@Maier2017]. Si la marihuana se legaliza o incluso se despenaliza, se argumenta que los agentes de la ley dedicarán menos tiempo y recursos a hacer cumplir las leyes[@Caulkins2016]. Por otra parte, los defensores de la LM comentan sobre los beneficios de salud para las personas con ciertas enfermedades y afecciones médicas[@Eddy2005]. Uruguay se convirtió en el primer país del mundo en legalizar completamente la marihuana se enfocará este análisis en los Estados Unidos porque ha habido muchos cambios legales con respecto a la despenalización o legalización de la marihuana en los últimos años, la tendencia de la criminalidad neta se puede apreciar en la Figura \ref{fig:plot1}. + +*El propósito de este análisis de datos no es explorar si existe una relación entre la legalización y despenalización de la marihuana y su uso, sino más bien observar la relación, si existe, entre las leyes de la marihuana y las tasas de delincuencia.* + +```{r graph1, eval=TRUE, echo=FALSE, fig.width=6, fig.height=4, fig.cap="\\label{fig:plot1} Criminalidad Neta en los EE.UU.", cache=TRUE} + +m_plot <- crime_t %>% + filter(Year >= 1980) %>% + dplyr::select(Year, + Robbery, + Aggravated.assault) %>% + gather(key = "Variable", value = "Observaciones", -Year) + +ggplot(m_plot, aes(x = Year, y = Observaciones)) + + geom_line(aes(color = Variable, linetype = Variable)) + + annotate("text", x=1997, y = 950000, + label = "Alaska \n1998") + + annotate("text", x=1998, y = 650000, + label = "Oregon \n1998'") + + annotate("text", x=2000, y = 800000, + label = "Hawaii \n2000'") + + annotate("text", x=2003, y = 400000, + label = "Montana \n2004'") + + annotate("text", x=2008, y = 500000, + label = "Michigan \n2008'") + + annotate("text", x=2012, y = 900000, + label = "Maryland \n2014'") + + annotate("text", x=2012, y = 670000, + label = "New York \n2014'") + + theme_bw() + + theme(title = element_text(face="italic", size=10, hjust=0)) + + geom_vline(aes(xintercept = 1998, linetype = "dotted"))+ + geom_vline(aes(xintercept = 1999, linetype = "dotted"))+ + geom_vline(aes(xintercept = 2000, linetype = "dotted"))+ + geom_vline(aes(xintercept = 2001, linetype = "dotted"))+ + geom_vline(aes(xintercept = 2004, linetype = "dotted"))+ + geom_vline(aes(xintercept = 2005, linetype = "dotted"))+ + geom_vline(aes(xintercept = 2007, linetype = "dotted"))+ + geom_vline(aes(xintercept = 2008, linetype = "dotted"))+ + geom_vline(aes(xintercept = 2010, linetype = "dotted"))+ + geom_vline(aes(xintercept = 2011, linetype = "dotted"))+ + geom_vline(aes(xintercept = 2012, linetype = "dotted"))+ + geom_vline(aes(xintercept = 2013, linetype = "dotted"))+ + geom_vline(aes(xintercept = 2014, linetype = "dotted"))+ + theme(axis.title.x = element_text(face="plain", size=11, hjust=.5)) + + theme(axis.title.y = element_text(face="plain", size=11, hjust=.5)) + + theme(legend.title = element_text(face="plain", size=11, hjust=.5)) + + labs(caption = "\n Nota: La variable Asesinato se omitió para reducir espacio \n Fuente: FBI’s Uniform Crime Reporting \n Gráfico realizado por Cristian Carrión") +``` + +# Métodos + +## Datos y Medidas + +### Variable Dependiente + +Los datos sobre los cinco delitos (Asesinato y homicidio no negligente, Violación, Robo y Asalto agravado) entre 1980 y 2014 se obtuvieron del *FBI’s Uniform Crime Reporting* [(UCR)](https://bjs.gov/). Todos los datos se recopilaron para cada uno de los 50 estados de EE.UU. A lo largo del período de tiempo de 24 años para un total de N = 1785. + +### Variable Independiente + +Para determinar si y cuándo ocurrió la LM dentro de un estado, buscamos en el sitio web legislativo oficial para cada estado de los EE. UU. Entre 1980 y 2014, los siguientes 23 estados legalizaron la marihuana para uso médico, con el año en que se aprobó como se observa en la Cuadro A.1. El año de inicio de la LM se obtuvo del sitio web oficial [NORML](https://norml.org/states) para cada estado[@NORML]. La variable Dummy representa el número de años que la ley ha estado vigente con un valor de cero para todos los años anteriores a la aprobación de la ley, un valor de 1 para los años en que se aprobó la ley para capturar cualquier cambio en el Tendencia lineal del delito que se puede observar a lo largo del tiempo para corroborar los opositores de la LM si están en lo cierto[@Morris2014]. + +### Variables de Control + +Las variables sociodemográficas se incluyeron en el análisis para ayudar a controlar una amplia gama de otras influencias que varían en el tiempo. Específicamente, incluyen: + + - El porcentaje de la fuerza laboral civil desempleada de cada estado, se obtuvo del sitio web de la Oficina de Estadísticas Laborales ([BLS](https://www.bls.gov/lau/)) + - La tasa de empleo total, se obtuvo del sitio web de la Oficina de Estadísticas Laborales ([BLS](https://www.bls.gov/sae/)) + - El porcentaje de la población que vive por debajo del umbral de pobreza, se obtuvo de la [Oficina del Censo](https://www.census.gov/topics/income-poverty/poverty.html) + - La tasa de consumo de cerveza per cápita[@Scribner1999], los datos sobre el consumo de cerveza se tomaron del sitio web del National Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism ([(NIAAA)](https://pubs.niaaa.nih.gov/publications/surveillance110/CONS16.htm)) + +Las estadísticas de resumen para estas variables explicativas se presentan en el Cuadro \ref{tab:descript}. + + +| **Legalizado** *(4 Estados)* | **Marihuana Medicinal Legalizado** |**Despenalizado** *(18 Estados)* | **Ilegal** *(22 Estados)*| +|:---------------------------|:-----------------------------------|:--------------------------------|:-------------------------| +| Alaska (2014) |Alaska(1998) |California | Alabama | +|Colorado (2012) |Arizona (2011) |Colorado | Arkansas| +|Oregon (2014) |California (1996) |Connecticut | Florida| +|Washington (2014) |Colorado (2001) |Delaware | Georgia| +| |Connecticut (2012) |Maine |Idaho| +| |Delaware (2011) |Maryland |Indiana| +| |Hawaii (2000) |Massachusetts | Iowa| +| |Illinois (2013) |Minnesota |Kansas| +| |Maine (1999) |Mississippi | Kentucky | +| |Maryland (2014) |Missouri |Louisiana | +| |Massachusetts (2013) |Nebraska |North Dakota | +| |Michigan (2008) |Nevada | Oklahoma | +| |Minnesota (2014) |New York | Pennsylvania | +| |Montana (2004) |North Carolina | South Carolina | +| |Nevada (2001) |Ohio | South Dakota | +| |New Hampshire (2013) |Oregon | Tennessee | +| |New Jersey (2010) |Rhode Island | Texas | +| |New Mexico (2007) | Vermont | Utah | +| |New York (2014) | | Virginia | +| |Oregon (1998) | | West Virginia | +| |Rhode Island (2005) | | Wisconsin | +| |Vermont (2004) | | Wyoming | +| |Washington (1998) | | | + + +Table: Información estatal sobre legalización y Despenalización + +```{r descriptive, eval=TRUE, echo=FALSE, tidy = TRUE, size="small", cache=TRUE, results="hide", message=F, warning=F} +#results="hide" para oculatar los resultados (tabla) + +hline <- "\\hline" +newline <- "\\\\" +var_indep <- "{\\bf Variables Independientes (sin log)} & & & & & \\\\" +var_dep <- "{\\bf Variables Dependientes} & & & & & \\\\" + + +descriptive <- with(proj, data.frame(Murder.and.nonnegligent.Manslaughter, + Legacy.rape..1, + Robbery, + Aggravated.assault, + povert_rate, + Employ, + Gallons.of.ethanol, + Dummy)) +table1 <- stargazer(descriptive, title="Estadística Descriptiva para las Variables Usadas en el Análisis", + header=FALSE, + label="tab:descript", ### para usar referencias el tab del label tiene que ser diferente del chunk + covariate.labels=c("Asesinato", + "Violación", + "Robo", + "Asalto Agravado", + "Tasa de Desempleo", + "Tasa de pobreza", + "Consumo de Cerveza", + "Ley de Marihuana"), + omit.summary.stat = c("p25", "p75"), + digits = 2, + style = "qje", + star.cutoffs = c(.1, .1, .1), + star.char = c("\\dagger", "\\dagger", "\\dagger"), + font.size="small", + notes.append = FALSE, + notes.align = "l", + # notes = "\\parbox[t]{\\textwidth}{\\textit{Nota:} Logistic comment.}") + notes = "\\textit{Nota:} Las estadísticas descriptivas corresponden al periodo 1980-2014") +l_var_ind <- c(hline, var_indep) +l_var_d <- c(hline, var_dep, hline) +table1 <- c(table1[a <- 1:9], l_var_ind, table1[-a]) +table1 <- c(table1[a <- 1:16], l_var_d, table1[-a]) +#table1 si se ejecuta puedo ver las lineas para colocar latex + +``` + +```{r displaytable2, eval=TRUE, echo=FALSE, tidy = TRUE, size="small", cache=FALSE, results="asis", message=F, warning=F} +#results="asis" para mostrar los resultados + +cat(table1, sep='\n') +``` + +## Plan de Análisis + +Para identificar el efecto de la LM en el crimen, usamos un diseño de panel de efectos aleatorios, que explota la variación dentro del estado introducida por la LM en 50 estados durante el período de observación de 22 años con la depuración de los datos perdidos como se observa en el Cuadro \ref{tab:misst}. Esto permite evaluar si los estados que adoptaron la LM experimentaron cambios en la tendencia de la delincuencia al analizar las tasas de delincuencia a lo largo del tiempo y comparar esos cambios con las tendencias de la tasa de criminalidad entre los estados que no aprobaron la LM. Además, también incluimos "efectos aleatorios por año", que capturan cualquier influencia nacional sobre el crimen que no se refleja en ninguna de las variables explicativas que varían con el tiempo. Los errores estándar robustos se agrupan a nivel estatal para evitar errores estándar sesgados debido a la no independencia de los puntos de datos a lo largo del tiempo[@Morris2014]. + + +```{r summiss, eval=TRUE, echo=FALSE, tidy = TRUE, size="small", cache=TRUE, results="asis", warning=F} +Miss <- data.frame(var=names(proj), miss=apply(proj, 2, function(col)sum(is.na(col))/length(col))) +rownames(Miss) <- c() +Miss <- subset(Miss, !(var == "Year" | var == "State" | var == "Population" | var == "Revised.rape..2" | var == "Revised.rape..2" | var == "Law" | var == "Fips" | var == "Revised.rape..2" | var == "Violent.crime.total" | var == "Type")) +Miss$miss <- with(Miss, paste(sprintf("%.2f", round(miss*100, 2)),"%", sep="")) +Miss$var <- c("Homicidio", "Violación", "Robo", "Asalto Agravado", + "Tasa de Pobreza", "Tasa de Empleo", "Tasa de Desempleo", "Galones de cerbeza per capita", + "Post-Ley") +Misst <- capture.output( + stargazer(Miss, type="latex", label="tab:misst", summary=FALSE, rownames=F, + title="Porcentaje de los datos faltantes antes de la imputación", + header=FALSE + )) +Misst[5] <- "\\begin{tabular}{@{\\extracolsep{5pt}} lc} " +Misst[8] <- "\\textbf{Variables} & \\textbf{\\% Faltantes} \\\\ " +cat(Misst, sep='\n') +``` + +\newpage + +# Resultados + +Antes de consultar los resultados de los modelos de regresión, se generaron una serie de regresiones discontinuas para el crimen total de los 2 estados más grandes de EE.UU. que son California (Legalizado-1996), Texas(Ileagal) y New Jersey el segundo estado más peligroso[@CNN] como se observa en la Figura \ref{plot2}. Tomar en cuenta que existe 2 tendencias para el índice de crimen. Una tendencia *(lado izquierdo)* muestra la criminalidad por año, cuando todavía no habían aprobado la LM que se tomará como base al estado de California. Por lo tanto, el impacto de la LM contribuyen la recta *(lado derecho)* hasta el año vigente de aprobación. Como se esperaba de la tendencia general de delitos durante este período, la recta del lado derecho revela estos estados experimentaron una reducción de crimen gradualmente para los estados de California y New Jersey para el periodo 1980 a 2014. Los estados que aprueban la LM experimentaron reducciones en el crimen. Estos *RESULTADOS PRELIMINARES* sugieren que la LM puede tener un efecto de reducción del crimen, pero hay que tomar en cuenta que otros factores pueden estar relacionados con las tendencias de las series de tiempo que no se han tomado en cuenta para estas regresiones. + +![Regresión Discontinua de la tasa de Criminalidad en función de los años \label{plot2}](C:/Users/Usuario/Documents/Doc_espan/Marihuana_law/pol_imp3.PNG){width=80%} + + +Los resultados de los análisis de efectos aleatorios se presentan en el Cuadro \ref{tab:mdl} Es importante tener en cuenta que se realizó una prueba de Hausman para determinar si el modelo de efectos aleatorios era preferible al modelo de efectos fijos. Los resultados clave obtenidos de los análisis de efectos aleatorios se presentan en la fila 1 de la Tabla \ref{tab:mdl} que se puede visualizar de mejor manera en la Figura \ref{fig:plot3}, que revela el impacto de la variable de tendencia MML en las tasas de criminalidad, mientras controla las otras variables explicativas que varían en el tiempo. De los diferentes análisis de regresión de efectos aleatorios surgieron hallazgos dignos de mención. + +```{r maketable1, eval=TRUE, echo=FALSE, tidy = TRUE, size="small", cache=TRUE, results="hide", message=F, warning=F} +ranef_sd <- function(model, grp){ ##paquete broom para las funciones + vc <- as.data.frame(lme4::VarCorr(model)) + result <- vc$sdcor[ vc$grp == grp] + result <- sprintf("%.3f", round(result, 3)) + return(result) +} + +randomeffect <- "{\\bf Efecto Aleatorio} & & & & \\\\" + +m1 <- lmer(data = proj, + log(Murder.and.nonnegligent.Manslaughter) ~ povert_rate + Employ + unempl_rate + Gallons.of.ethanol + Dummy + (1|Year) + (1|State)) +m1.n <- lmer(data = proj, + log(Murder.and.nonnegligent.Manslaughter) ~ povert_rate + Employ + unempl_rate + Gallons.of.ethanol + Law + (1|Year) + (1|State)) + +m1f <- data.frame(Variable = rownames(summary(m1)$coef), + Coefficient = summary(m1)$coef[, 1], + SE = summary(m1)$coef[, 2], + modelName = "Homicidio") + +m1f.n <- data.frame(Variable = rownames(summary(m1.n)$coef), + Coefficient = summary(m1.n)$coef[, 1], + SE = summary(m1.n)$coef[, 2], + modelName = "Homicidio") + +m2 <- lmer(data = proj, + log(Legacy.rape..1) ~ povert_rate + Employ +unempl_rate + Gallons.of.ethanol + Dummy + (1|Year) + (1|State)) +m2.n <- lmer(data = proj, + log(Legacy.rape..1) ~ povert_rate + Employ +unempl_rate + Gallons.of.ethanol + Law + (1|Year) + (1|State)) + + +m2f <- data.frame(Variable = rownames(summary(m2)$coef), + Coefficient = summary(m2)$coef[, 1], + SE = summary(m2)$coef[, 2], + modelName = "Violación") + +m2f.n <- data.frame(Variable = rownames(summary(m2.n)$coef), + Coefficient = summary(m2.n)$coef[, 1], + SE = summary(m2.n)$coef[, 2], + modelName = "Violación") + +m3 <- lmer(data = proj, + log(Robbery) ~ povert_rate + Employ +unempl_rate + Gallons.of.ethanol + Dummy + (1|Year) + (1|State)) +m3.n <- lmer(data = proj, + log(Robbery) ~ povert_rate + Employ +unempl_rate + Gallons.of.ethanol + Law + (1|Year) + (1|State)) + +m3f <- data.frame(Variable = rownames(summary(m3)$coef), + Coefficient = summary(m3)$coef[, 1], + SE = summary(m3)$coef[, 2], + modelName = "Robo") + +m3f.n <- data.frame(Variable = rownames(summary(m3.n)$coef), + Coefficient = summary(m3.n)$coef[, 1], + SE = summary(m3.n)$coef[, 2], + modelName = "Robo") + +m4 <- lmer(data = proj, + log(Aggravated.assault) ~ povert_rate + Employ +unempl_rate + Gallons.of.ethanol + Dummy + (1|Year) + (1|State)) +m4.n <- lmer(data = proj, + log(Aggravated.assault) ~ povert_rate + Employ +unempl_rate + Gallons.of.ethanol + Law + (1|Year) + (1|State)) + +m4f <- data.frame(Variable = rownames(summary(m4)$coef), + Coefficient = summary(m4)$coef[, 1], + SE = summary(m4)$coef[, 2], + modelName = "Asalto Agravado") + +m4f.n <- data.frame(Variable = rownames(summary(m4.n)$coef), + Coefficient = summary(m4.n)$coef[, 1], + SE = summary(m4.n)$coef[, 2], + modelName = "Asalto Agravado") + +row_sd_c <- paste("Desv. Estand. Estados & ", + ranef_sd(m1.n, "State"), "&", + ranef_sd(m2.n, "State"), "&", + ranef_sd(m3.n, "State"), "&", + ranef_sd(m4.n, "State"), "\\\\") + +row_n_c <- paste("\\# de Estados &", + sapply(lme4::ranef(m1.n),nrow)["State"], "&", + sapply(lme4::ranef(m2.n),nrow)["State"], "&", + sapply(lme4::ranef(m3.n),nrow)["State"], "&", + sapply(lme4::ranef(m4.n),nrow)["State"], "\\\\") + +row_n_y <- paste("\\# de Años &", + sapply(lme4::ranef(m1.n),nrow)["Year"], "&", + sapply(lme4::ranef(m2.n),nrow)["Year"], "&", + sapply(lme4::ranef(m3.n),nrow)["Year"], "&", + sapply(lme4::ranef(m4.n),nrow)["Year"], "\\\\") + +row_sd_y <- paste("Desv. Estand. Años & ", + ranef_sd(m1.n, "Year"), "&", + ranef_sd(m2.n, "Year"), "&", + ranef_sd(m3.n, "Year"), "&", + ranef_sd(m4.n, "Year"), "\\\\") + +insertres <- c(hline, randomeffect, hline, row_n_c, row_sd_c, + newline, row_n_y, row_sd_y, hline) + +modelnames <- c("\\\\[-1.8ex] & & & & \\emph{Asalto} \\\\", + "\\\\[-1.8ex] & \\emph{Asesinato} & \\emph{Violación} & \\emph{Robo} & \\emph{Agravado}\\\\ ", + "\\\\[-1.8ex] & \\textbf{Modelo 1} & \\textbf{Modelo 2} & \\textbf{Modelo 3} & \\textbf{Modelo 4}\\\\ ") + + +table3 <- stargazer(m1.n, + m2.n, + m3.n, + m4.n, + style="ajps", header=FALSE, + title="El impacto de la Ley de la Marihuana sobre la Criminalidad", + omit=c("Constant"), model.names=F, dep.var.labels.include = F, + label="tab:mdl", + omit.stat=c("aic","bic", "ll"), + covariate.labels=c("Tasa de Pobreza", "Tasa de Empleo", + "Tasa de Desemp", "Consumo de Cerveza","Legalización Marihuana"), + digit.separator=",", + notes=c("\\textit{Nota:} Las siguientes variables se dividieron por 100k: tasa de empleo y consumo de cerveza"), + font.size="small") + +table3 <- table3[c(-8)] + +table3 <- c(table3[a <- 1:7], modelnames, table3[-a]) + +table3 <- c(table3[a <- 1:21], insertres, table3[-a]) + + + +``` + +```{r displaytable3, eval=TRUE, echo=FALSE, tidy = TRUE, size="small", cache=FALSE, results="asis", message=F, warning=F} +cat(table3, sep='\n') +``` + +```{r graph3, eval=TRUE, echo=FALSE, fig.width=5, fig.height=4, fig.cap="\\label{fig:plot3} Diagrama de los Coeficientes del Impacto de la LM", cache=TRUE} + +Allmodels <- rbind(m1f.n, + m2f.n, + m3f.n, + m4f.n) + +interval1 <- -qnorm((1-0.9)/2) # 90% multiplier +interval2 <- -qnorm((1-0.95)/2) # 95% multiplier +Allmodels$Variable <- revalue(Allmodels$Variable, + c("(Intercept)"="Intercept", + "povert_rate"="Tasa de Pobreza", + "Employ"="Tasa de Empleo", + "unempl_rate"="Tasa de Desempleo", + "Gallons.of.ethanol"="Consumo Cerveza", + "Law"="LM")) + +ggplot(Allmodels[Allmodels$Variable == "Tasa de Pobreza" | Allmodels$Variable == "Tasa de Empleo" | Allmodels$Variable == "Tasa de Desempleo" | Allmodels$Variable == "Consumo Cerveza" | Allmodels$Variable == "LM", ], + aes(colour = modelName, shape=modelName)) + + geom_hline(yintercept = 0, colour = gray(1/2), lty = 2) + + geom_linerange(aes(x = Variable, ymin = Coefficient - SE*interval1, + ymax = Coefficient + SE*interval1), + lwd = 1, position = position_dodge(width = 1/2)) + + geom_pointrange(aes(x = Variable, y = Coefficient, ymin = Coefficient - SE*interval2, + ymax = Coefficient + SE*interval2), + lwd = 1/2, position = position_dodge(width = 1/2), + fill = "WHITE") + + coord_flip() + theme_bw() + + # ggtitle("Coefficient Plot of ") + + scale_colour_discrete(name="Tipo de Crimen") + + #scale_colour_grey(name="Tipo de Crimen") para gris + scale_shape_manual(name="Tipo de Crimen", values=c(0, 1, 2, 5, 6, 15, 16, 17, 18, 20)) + + theme(title = element_text(face="italic", size=10, hjust=0)) + + theme(axis.title.x = element_text(face="plain", size=12, hjust=.5)) + + theme(axis.title.y = element_text(face="plain", size=12, hjust=.5)) + + theme(legend.title = element_text(face="plain", size=12, hjust=.5)) + + labs(caption = "Gráfico realizado por Cristian Carrión") + +``` + +\newpage + +El impacto de la LM en el crimen fue negativo en uno de los modelos que es de *Homicidio*, lo que sugiere que la aprobación de la LM puede tener un efecto no atenuante en el resto de delitos. Específicamente, los resultados indican aproximadamente una reducción del 0.9 por ciento en Asesinato, respectivamente, por cada año adicional en que la ley esté vigente. + +# Conclusiones + +Los efectos de la marihuana medicinal legalizada han sido muy debatidos en los últimos años. Sin embargo, la investigación empírica sobre la relación directa entre las leyes sobre la Marihuana y el crimen es escasa y las consecuencias del consumo de marihuana en el crimen siguen siendo desconocidas, por lo tanto, al final no se encontró que la LM tenga un efecto de mejora del crimen para ninguno de los tipos de delitos analizados. + +Si bien es importante mantenerse cauteloso al interpretar estos hallazgos como evidencia de que la LM reduce el crimen, estos resultados se ajustan a la evidencia reciente y se ajustan a la idea de que la legalización de la marihuana puede llevar a una reducción en el consumo de alcohol debido a individuos que sustituyen a la marihuana por alcohol. Además, los hallazgos actuales también deben tomarse en contexto con la naturaleza de los datos disponibles. Se basan en los registros oficiales de arresto (UCR), que no tienen en cuenta los delitos que no se denunciaron a la policía. Por ende, esta evaluación de impacto de la LM sobre las tasas de crimen no parecen tener ningun efecto negativo en la criminalidad oficialmente reportada durante los años en que las leyes están vigentes. También es importante tener en cuenta que los datos de la UCR utilizados aquí no tuvieron en cuenta la delincuencia juvenil, que puede o no estar vinculada empíricamente a la LM de una forma u otra. + + + +\newpage + +# Referencias +\setlength{\parindent}{-0.2in} +\setlength{\leftskip}{0.2in} +\setlength{\parskip}{8pt} +\vspace*{-0.2in} +\noindent diff --git a/Doc/mar_doc.pdf b/Doc/mar_doc.pdf new file mode 100644 index 0000000..6f0c898 Binary files /dev/null and b/Doc/mar_doc.pdf differ diff --git a/Doc/mar_doc.tex b/Doc/mar_doc.tex new file mode 100644 index 0000000..49674d4 --- /dev/null +++ b/Doc/mar_doc.tex @@ -0,0 +1,768 @@ +\documentclass[11pt,]{article} +\usepackage[left=1in,top=1in,right=1in,bottom=1in]{geometry} +\newcommand*{\authorfont}{\fontfamily{phv}\selectfont} +\usepackage[sc, osf]{mathpazo} + + + \usepackage[T1]{fontenc} + \usepackage[utf8]{inputenc} + + + +\usepackage{abstract} +\renewcommand{\abstractname}{} % clear the title +\renewcommand{\absnamepos}{empty} % originally center + +\renewenvironment{abstract} + {{% + \setlength{\leftmargin}{0mm} + \setlength{\rightmargin}{\leftmargin}% + }% + \relax} + {\endlist} + +\makeatletter +\def\@maketitle{% + \newpage +% \null +% \vskip 2em% +% \begin{center}% + \let \footnote \thanks + {\fontsize{18}{20}\selectfont\raggedright \setlength{\parindent}{0pt} \@title \par}% +} +%\fi +\makeatother + + +\renewcommand*\thetable{A.\arabic{table}} +\renewcommand*\thefigure{A.\arabic{figure}} + + +\setcounter{secnumdepth}{0} + +\usepackage{longtable,booktabs} + +\usepackage{graphicx,grffile} +\makeatletter +\def\maxwidth{\ifdim\Gin@nat@width>\linewidth\linewidth\else\Gin@nat@width\fi} +\def\maxheight{\ifdim\Gin@nat@height>\textheight\textheight\else\Gin@nat@height\fi} +\makeatother +% Scale images if necessary, so that they will not overflow the page +% margins by default, and it is still possible to overwrite the defaults +% using explicit options in \includegraphics[width, height, ...]{} +\setkeys{Gin}{width=\maxwidth,height=\maxheight,keepaspectratio} + +\title{El Efecto de la Legalización de la Marihuana sobre la Criminalidad en +los Estados Unidos: Política Económica \thanks{La replicacion de los archivos están disponibles en la página Github del +autor (\href{https://github.com/cristian1512}{github.com/cristian1512})} } + + + +\author{\Large Cristian Carrión\vspace{0.05in} \newline\normalsize\emph{Escuela Politécnica Nacional} } + + +\date{} + +\usepackage{titlesec} + +\titleformat*{\section}{\normalsize\bfseries} +\titleformat*{\subsection}{\normalsize\itshape} +\titleformat*{\subsubsection}{\normalsize\itshape} +\titleformat*{\paragraph}{\normalsize\itshape} +\titleformat*{\subparagraph}{\normalsize\itshape} + + + + + +\newtheorem{hypothesis}{Hypothesis} +\usepackage{setspace} + +\makeatletter +\@ifpackageloaded{hyperref}{}{% +\ifxetex + \PassOptionsToPackage{hyphens}{url}\usepackage[setpagesize=false, % page size defined by xetex + unicode=false, % unicode breaks when used with xetex + xetex]{hyperref} +\else + \PassOptionsToPackage{hyphens}{url}\usepackage[unicode=true]{hyperref} +\fi +} + +\@ifpackageloaded{color}{ + \PassOptionsToPackage{usenames,dvipsnames}{color} +}{% + \usepackage[usenames,dvipsnames]{color} +} +\makeatother +\hypersetup{breaklinks=true, + bookmarks=true, + pdfauthor={Cristian Carrión (Escuela Politécnica Nacional)}, + pdfkeywords = {Cannabis, marihuana, drogas ilegales, crimen.}, + pdftitle={El Efecto de la Legalización de la Marihuana sobre la Criminalidad en +los Estados Unidos: Política Económica}, + colorlinks=true, + citecolor=blue, + urlcolor=blue, + linkcolor=magenta, + pdfborder={0 0 0}} +\urlstyle{same} % don't use monospace font for urls + +% set default figure placement to htbp +\makeatletter +\def\fps@figure{htbp} +\makeatother + +\usepackage[spanish]{babel} +\usepackage{caption} + + +% add tightlist ---------- +\providecommand{\tightlist}{% +\setlength{\itemsep}{0pt}\setlength{\parskip}{0pt}} + +\begin{document} + +% \pagenumbering{arabic}% resets `page` counter to 1 +%%\renewcommand*{\thepage}{A--\arabic{page}} +% +% \maketitle + +{% \usefont{T1}{pnc}{m}{n} +\setlength{\parindent}{0pt} +\thispagestyle{plain} +{\fontsize{18}{20}\selectfont\raggedright +\maketitle % title \par + +} + +{ + \vskip 13.5pt\relax \normalsize\fontsize{11}{12} +\textbf{\authorfont Cristian Carrión} \hskip 15pt \emph{\small Escuela Politécnica Nacional} + +} + +} + + + + + + + + +\begin{abstract} + + \hbox{\vrule height .2pt width 39.14pc} + + \vskip 8.5pt % \small + +\noindent El debate ha rodeado la legalización de la marihuana con fines médicos o +recreativos durante décadas, algunos han argumentado que la legalización +de la marihuana medicinal representa una amenaza para la salud pública y +la seguridad. En los últimos años, algunos estados de EE.UU. han +legalizado la marihuana con fines recreativos, reactivando el interés +político y público en el impacto de la legalización de la marihuana en +una serie de resultados. + + +\vskip 8.5pt \noindent \emph{Keywords}: Cannabis, marihuana, drogas ilegales, crimen. \par + + \hbox{\vrule height .2pt width 39.14pc} + + + +\end{abstract} + + +\vskip 6.5pt + +{ +\hypersetup{linkcolor=black} +\setcounter{tocdepth}{2} +\tableofcontents +} + +\noindent \hypertarget{introduccion}{% +\section{Introducción}\label{introduccion}} + +La legalización de la marihuana para uso recreativo en los Estados +Unidos sigue siendo un tema muy debatido a medida que más estados +legalizan la marihuana para uso recreativo y con fines médicos. El tema +abordado en este trabajo es si la \emph{Legalización de la Marihuana +(LM)} tiene el efecto de aumentar el crimen, si bien hay muchos +mecanismos por los cuales el LM podría afectar los índices de +delincuencia, como se mencionará más adelante, los comentarios que +apoyan la legalización de la marihuana se centran en una posible +disminución de la delincuencia debido a la reducción en el mercado y la +actividad delictiva asociada con ella(Maier, Mannes, and Koppenhofer +2017). Si la marihuana se legaliza o incluso se despenaliza, se +argumenta que los agentes de la ley dedicarán menos tiempo y recursos a +hacer cumplir las leyes(Caulkins and Kilmer 2016). Por otra parte, los +defensores de la LM comentan sobre los beneficios de salud para las +personas con ciertas enfermedades y afecciones médicas(Eddy 2005). +Uruguay se convirtió en el primer país del mundo en legalizar +completamente la marihuana se enfocará este análisis en los Estados +Unidos porque ha habido muchos cambios legales con respecto a la +despenalización o legalización de la marihuana en los últimos años, la +tendencia de la criminalidad neta se puede apreciar en la Figura +\ref{fig:plot1}. + +\emph{El propósito de este análisis de datos no es explorar si existe +una relación entre la legalización y despenalización de la marihuana y +su uso, sino más bien observar la relación, si existe, entre las leyes +de la marihuana y las tasas de delincuencia.} + +\begin{figure} +\centering +\includegraphics{mar_doc_files/figure-latex/graph1-1.pdf} +\caption{\label{fig:plot1} Criminalidad Neta en los EE.UU.} +\end{figure} + +\hypertarget{metodos}{% +\section{Métodos}\label{metodos}} + +\hypertarget{datos-y-medidas}{% +\subsection{Datos y Medidas}\label{datos-y-medidas}} + +\hypertarget{variable-dependiente}{% +\subsubsection{Variable Dependiente}\label{variable-dependiente}} + +Los datos sobre los cinco delitos (Asesinato y homicidio no negligente, +Violación, Robo y Asalto agravado) entre 1980 y 2014 se obtuvieron del +\emph{FBI's Uniform Crime Reporting} \href{https://bjs.gov/}{(UCR)}. +Todos los datos se recopilaron para cada uno de los 50 estados de EE.UU. +A lo largo del período de tiempo de 24 años para un total de N = 1785. + +\hypertarget{variable-independiente}{% +\subsubsection{Variable Independiente}\label{variable-independiente}} + +Para determinar si y cuándo ocurrió la LM dentro de un estado, buscamos +en el sitio web legislativo oficial para cada estado de los EE. UU. +Entre 1980 y 2014, los siguientes 23 estados legalizaron la marihuana +para uso médico, con el año en que se aprobó como se observa en la +Cuadro A.1. El año de inicio de la LM se obtuvo del sitio web oficial +\href{https://norml.org/states}{NORML} para cada estado(NORML n.d.). La +variable Dummy representa el número de años que la ley ha estado vigente +con un valor de cero para todos los años anteriores a la aprobación de +la ley, un valor de 1 para los años en que se aprobó la ley para +capturar cualquier cambio en el Tendencia lineal del delito que se puede +observar a lo largo del tiempo para corroborar los opositores de la LM +si están en lo cierto(Morris et al. 2014). + +\hypertarget{variables-de-control}{% +\subsubsection{Variables de Control}\label{variables-de-control}} + +Las variables sociodemográficas se incluyeron en el análisis para ayudar +a controlar una amplia gama de otras influencias que varían en el +tiempo. Específicamente, incluyen: + +\begin{itemize} +\tightlist +\item + El porcentaje de la fuerza laboral civil desempleada de cada estado, + se obtuvo del sitio web de la Oficina de Estadísticas Laborales + (\href{https://www.bls.gov/lau/}{BLS}) +\item + La tasa de empleo total, se obtuvo del sitio web de la Oficina de + Estadísticas Laborales (\href{https://www.bls.gov/sae/}{BLS}) +\item + El porcentaje de la población que vive por debajo del umbral de + pobreza, se obtuvo de la + \href{https://www.census.gov/topics/income-poverty/poverty.html}{Oficina + del Censo} +\item + La tasa de consumo de cerveza per cápita(Scribner et al. 1999), los + datos sobre el consumo de cerveza se tomaron del sitio web del + National Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism + (\href{https://pubs.niaaa.nih.gov/publications/surveillance110/CONS16.htm}{(NIAAA)}) +\end{itemize} + +Las estadísticas de resumen para estas variables explicativas se +presentan en el Cuadro \ref{tab:descript}. + +\begin{longtable}[]{@{}llll@{}} +\caption{Información estatal sobre legalización y +Despenalización}\tabularnewline +\toprule +\begin{minipage}[b]{0.20\columnwidth}\raggedright +\textbf{Legalizado} \emph{(4 Estados)}\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{0.26\columnwidth}\raggedright +\textbf{Marihuana Medicinal Legalizado}\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{0.24\columnwidth}\raggedright +\textbf{Despenalizado} \emph{(18 Estados)}\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{0.19\columnwidth}\raggedright +\textbf{Ilegal} \emph{(22 Estados)}\strut +\end{minipage}\tabularnewline +\midrule +\endfirsthead +\toprule +\begin{minipage}[b]{0.20\columnwidth}\raggedright +\textbf{Legalizado} \emph{(4 Estados)}\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{0.26\columnwidth}\raggedright +\textbf{Marihuana Medicinal Legalizado}\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{0.24\columnwidth}\raggedright +\textbf{Despenalizado} \emph{(18 Estados)}\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[b]{0.19\columnwidth}\raggedright +\textbf{Ilegal} \emph{(22 Estados)}\strut +\end{minipage}\tabularnewline +\midrule +\endhead +\begin{minipage}[t]{0.20\columnwidth}\raggedright +Alaska (2014)\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.26\columnwidth}\raggedright +Alaska(1998)\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.24\columnwidth}\raggedright +California\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.19\columnwidth}\raggedright +Alabama\strut +\end{minipage}\tabularnewline +\begin{minipage}[t]{0.20\columnwidth}\raggedright +Colorado (2012)\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.26\columnwidth}\raggedright +Arizona (2011)\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.24\columnwidth}\raggedright +Colorado\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.19\columnwidth}\raggedright +Arkansas\strut +\end{minipage}\tabularnewline +\begin{minipage}[t]{0.20\columnwidth}\raggedright +Oregon (2014)\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.26\columnwidth}\raggedright +California (1996)\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.24\columnwidth}\raggedright +Connecticut\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.19\columnwidth}\raggedright +Florida\strut +\end{minipage}\tabularnewline +\begin{minipage}[t]{0.20\columnwidth}\raggedright +Washington (2014)\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.26\columnwidth}\raggedright +Colorado (2001)\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.24\columnwidth}\raggedright +Delaware\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.19\columnwidth}\raggedright +Georgia\strut +\end{minipage}\tabularnewline +\begin{minipage}[t]{0.20\columnwidth}\raggedright +\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.26\columnwidth}\raggedright +Connecticut (2012)\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.24\columnwidth}\raggedright +Maine\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.19\columnwidth}\raggedright +Idaho\strut +\end{minipage}\tabularnewline +\begin{minipage}[t]{0.20\columnwidth}\raggedright +\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.26\columnwidth}\raggedright +Delaware (2011)\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.24\columnwidth}\raggedright +Maryland\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.19\columnwidth}\raggedright +Indiana\strut +\end{minipage}\tabularnewline +\begin{minipage}[t]{0.20\columnwidth}\raggedright +\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.26\columnwidth}\raggedright +Hawaii (2000)\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.24\columnwidth}\raggedright +Massachusetts\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.19\columnwidth}\raggedright +Iowa\strut +\end{minipage}\tabularnewline +\begin{minipage}[t]{0.20\columnwidth}\raggedright +\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.26\columnwidth}\raggedright +Illinois (2013)\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.24\columnwidth}\raggedright +Minnesota\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.19\columnwidth}\raggedright +Kansas\strut +\end{minipage}\tabularnewline +\begin{minipage}[t]{0.20\columnwidth}\raggedright +\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.26\columnwidth}\raggedright +Maine (1999)\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.24\columnwidth}\raggedright +Mississippi\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.19\columnwidth}\raggedright +Kentucky\strut +\end{minipage}\tabularnewline +\begin{minipage}[t]{0.20\columnwidth}\raggedright +\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.26\columnwidth}\raggedright +Maryland (2014)\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.24\columnwidth}\raggedright +Missouri\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.19\columnwidth}\raggedright +Louisiana\strut +\end{minipage}\tabularnewline +\begin{minipage}[t]{0.20\columnwidth}\raggedright +\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.26\columnwidth}\raggedright +Massachusetts (2013)\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.24\columnwidth}\raggedright +Nebraska\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.19\columnwidth}\raggedright +North Dakota\strut +\end{minipage}\tabularnewline +\begin{minipage}[t]{0.20\columnwidth}\raggedright +\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.26\columnwidth}\raggedright +Michigan (2008)\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.24\columnwidth}\raggedright +Nevada\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.19\columnwidth}\raggedright +Oklahoma\strut +\end{minipage}\tabularnewline +\begin{minipage}[t]{0.20\columnwidth}\raggedright +\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.26\columnwidth}\raggedright +Minnesota (2014)\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.24\columnwidth}\raggedright +New York\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.19\columnwidth}\raggedright +Pennsylvania\strut +\end{minipage}\tabularnewline +\begin{minipage}[t]{0.20\columnwidth}\raggedright +\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.26\columnwidth}\raggedright +Montana (2004)\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.24\columnwidth}\raggedright +North Carolina\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.19\columnwidth}\raggedright +South Carolina\strut +\end{minipage}\tabularnewline +\begin{minipage}[t]{0.20\columnwidth}\raggedright +\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.26\columnwidth}\raggedright +Nevada (2001)\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.24\columnwidth}\raggedright +Ohio\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.19\columnwidth}\raggedright +South Dakota\strut +\end{minipage}\tabularnewline +\begin{minipage}[t]{0.20\columnwidth}\raggedright +\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.26\columnwidth}\raggedright +New Hampshire (2013)\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.24\columnwidth}\raggedright +Oregon\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.19\columnwidth}\raggedright +Tennessee\strut +\end{minipage}\tabularnewline +\begin{minipage}[t]{0.20\columnwidth}\raggedright +\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.26\columnwidth}\raggedright +New Jersey (2010)\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.24\columnwidth}\raggedright +Rhode Island\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.19\columnwidth}\raggedright +Texas\strut +\end{minipage}\tabularnewline +\begin{minipage}[t]{0.20\columnwidth}\raggedright +\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.26\columnwidth}\raggedright +New Mexico (2007)\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.24\columnwidth}\raggedright +Vermont\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.19\columnwidth}\raggedright +Utah\strut +\end{minipage}\tabularnewline +\begin{minipage}[t]{0.20\columnwidth}\raggedright +\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.26\columnwidth}\raggedright +New York (2014)\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.24\columnwidth}\raggedright +\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.19\columnwidth}\raggedright +Virginia\strut +\end{minipage}\tabularnewline +\begin{minipage}[t]{0.20\columnwidth}\raggedright +\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.26\columnwidth}\raggedright +Oregon (1998)\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.24\columnwidth}\raggedright +\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.19\columnwidth}\raggedright +West Virginia\strut +\end{minipage}\tabularnewline +\begin{minipage}[t]{0.20\columnwidth}\raggedright +\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.26\columnwidth}\raggedright +Rhode Island (2005)\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.24\columnwidth}\raggedright +\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.19\columnwidth}\raggedright +Wisconsin\strut +\end{minipage}\tabularnewline +\begin{minipage}[t]{0.20\columnwidth}\raggedright +\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.26\columnwidth}\raggedright +Vermont (2004)\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.24\columnwidth}\raggedright +\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.19\columnwidth}\raggedright +Wyoming\strut +\end{minipage}\tabularnewline +\begin{minipage}[t]{0.20\columnwidth}\raggedright +\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.26\columnwidth}\raggedright +Washington (1998)\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.24\columnwidth}\raggedright +\strut +\end{minipage} & \begin{minipage}[t]{0.19\columnwidth}\raggedright +\strut +\end{minipage}\tabularnewline +\bottomrule +\end{longtable} + +\begin{table}[!htbp] \centering + \caption{Estadística Descriptiva para las Variables Usadas en el Análisis} + \label{tab:descript} +\small +\begin{tabular}{@{\extracolsep{5pt}}lccccc} +\\[-1.8ex]\hline \\[-1.8ex] +Statistic & \multicolumn{1}{c}{N} & \multicolumn{1}{c}{Mean} & \multicolumn{1}{c}{St. Dev.} & \multicolumn{1}{c}{Min} & \multicolumn{1}{c}{Max} \\ +\hline +\hline +{\bf Variables Independientes (sin log)} & & & & & \\ +\hline \\[-1.8ex] +Asesinato & 1,785 & 366.68 & 513.68 & 1 & 4,096 \\ +Violación & 1,785 & 1,799.21 & 2,088.69 & 50 & 13,693 \\ +Robo & 1,785 & 9,588.52 & 16,644.69 & 41 & 130,897 \\ +Asalto Agravado & 1,785 & 17,160.13 & 24,674.18 & 213 & 198,045 \\ +\hline +{\bf Variables Dependientes} & & & & & \\ +\hline +Tasa de Desempleo & 1,100 & 13.05 & 3.38 & 5.60 & 24.60 \\ +Tasa de pobreza & 1,750 & 25.28 & 27.27 & 1.69 & 173.11 \\ +Consumo de Cerveza & 1,750 & 54.27 & 58.34 & 4.66 & 314.93 \\ +Ley de Marihuana & 1,785 & 0.11 & 0.32 & 0 & 1 \\ +\hline +\hline \\[-1.8ex] +\multicolumn{6}{l}{\textit{Nota:} Las estadísticas descriptivas corresponden al periodo 1980-2014} \\ +\end{tabular} +\end{table} + +\hypertarget{plan-de-analisis}{% +\subsection{Plan de Análisis}\label{plan-de-analisis}} + +Para identificar el efecto de la LM en el crimen, usamos un diseño de +panel de efectos aleatorios, que explota la variación dentro del estado +introducida por la LM en 50 estados durante el período de observación de +22 años con la depuración de los datos perdidos como se observa en el +Cuadro \ref{tab:misst}. Esto permite evaluar si los estados que +adoptaron la LM experimentaron cambios en la tendencia de la +delincuencia al analizar las tasas de delincuencia a lo largo del tiempo +y comparar esos cambios con las tendencias de la tasa de criminalidad +entre los estados que no aprobaron la LM. Además, también incluimos +``efectos aleatorios por año'', que capturan cualquier influencia +nacional sobre el crimen que no se refleja en ninguna de las variables +explicativas que varían con el tiempo. Los errores estándar robustos se +agrupan a nivel estatal para evitar errores estándar sesgados debido a +la no independencia de los puntos de datos a lo largo del tiempo(Morris +et al. 2014). + +\begin{table}[!htbp] \centering + \caption{Porcentaje de los datos faltantes antes de la imputación} + \label{tab:misst} +\begin{tabular}{@{\extracolsep{5pt}} lc} +\\[-1.8ex]\hline +\hline \\[-1.8ex] +\textbf{Variables} & \textbf{\% Faltantes} \\ +\hline \\[-1.8ex] +Homicidio & 0.00\% \\ +Violación & 0.00\% \\ +Robo & 0.00\% \\ +Asalto Agravado & 0.00\% \\ +Tasa de Pobreza & 38.38\% \\ +Tasa de Empleo & 1.96\% \\ +Tasa de Desempleo & 1.96\% \\ +Galones de cerbeza per capita & 1.96\% \\ +Post-Ley & 0.00\% \\ +\hline \\[-1.8ex] +\end{tabular} +\end{table} + +\newpage + +\hypertarget{resultados}{% +\section{Resultados}\label{resultados}} + +Antes de consultar los resultados de los modelos de regresión, se +generaron una serie de regresiones discontinuas para el crimen total de +los 2 estados más grandes de EE.UU. que son California +(Legalizado-1996), Texas(Ileagal) y New Jersey el segundo estado más +peligroso(CNN n.d.) como se observa en la Figura \ref{plot2}. Tomar en +cuenta que existe 2 tendencias para el índice de crimen. Una tendencia +\emph{(lado izquierdo)} muestra la criminalidad por año, cuando todavía +no habían aprobado la LM que se tomará como base al estado de +California. Por lo tanto, el impacto de la LM contribuyen la recta +\emph{(lado derecho)} hasta el año vigente de aprobación. Como se +esperaba de la tendencia general de delitos durante este período, la +recta del lado derecho revela estos estados experimentaron una reducción +de crimen gradualmente para los estados de California y New Jersey para +el periodo 1980 a 2014. Los estados que aprueban la LM experimentaron +reducciones en el crimen. Estos \emph{RESULTADOS PRELIMINARES} sugieren +que la LM puede tener un efecto de reducción del crimen, pero hay que +tomar en cuenta que otros factores pueden estar relacionados con las +tendencias de las series de tiempo que no se han tomado en cuenta para +estas regresiones. + +\begin{figure} +\centering +\includegraphics[width=0.8\textwidth,height=\textheight]{C:/Users/Usuario/Documents/Doc_espan/Marihuana_law/pol_imp3.PNG} +\caption{Regresión Discontinua de la tasa de Criminalidad en función de +los años \label{plot2}} +\end{figure} + +Los resultados de los análisis de efectos aleatorios se presentan en el +Cuadro \ref{tab:mdl} Es importante tener en cuenta que se realizó una +prueba de Hausman para determinar si el modelo de efectos aleatorios era +preferible al modelo de efectos fijos. Los resultados clave obtenidos de +los análisis de efectos aleatorios se presentan en la fila 1 de la Tabla +\ref{tab:mdl} que se puede visualizar de mejor manera en la Figura +\ref{fig:plot3}, que revela el impacto de la variable de tendencia MML +en las tasas de criminalidad, mientras controla las otras variables +explicativas que varían en el tiempo. De los diferentes análisis de +regresión de efectos aleatorios surgieron hallazgos dignos de mención. + +\begin{table}[!htbp] \centering + \caption{El impacto de la Ley de la Marihuana sobre la Criminalidad} + \label{tab:mdl} +\small +\begin{tabular}{@{\extracolsep{5pt}}lcccc} +\\[-1.8ex]\hline \\[-1.8ex] +\\[-1.8ex] & & & & \emph{Asalto} \\ +\\[-1.8ex] & \emph{Asesinato} & \emph{Violación} & \emph{Robo} & \emph{Agravado}\\ +\\[-1.8ex] & \textbf{Modelo 1} & \textbf{Modelo 2} & \textbf{Modelo 3} & \textbf{Modelo 4}\\ +\hline \\[-1.8ex] + Tasa de Pobreza & $-$0.024$^{***}$ & 0.004 & $-$0.013$^{*}$ & $-$0.008 \\ + & (0.008) & (0.006) & (0.007) & (0.008) \\ + Tasa de Empleo & $-$0.016$^{***}$ & $-$0.017$^{***}$ & $-$0.026$^{***}$ & $-$0.027$^{***}$ \\ + & (0.004) & (0.003) & (0.003) & (0.004) \\ + Tasa de Desemp & 0.001 & $-$0.025$^{***}$ & $-$0.008 & $-$0.044$^{***}$ \\ + & (0.008) & (0.006) & (0.007) & (0.008) \\ + Consumo de Cerveza & 0.012$^{***}$ & 0.012$^{***}$ & 0.016$^{***}$ & 0.016$^{***}$ \\ + & (0.002) & (0.002) & (0.002) & (0.002) \\ + Legalización Marihuana & $-$0.009$^{***}$ & 0.005$^{**}$ & 0.005$^{**}$ & 0.007$^{**}$ \\ + & (0.003) & (0.002) & (0.002) & (0.003) \\ +\hline +{\bf Efecto Aleatorio} & & & & \\ +\hline +\# de Estados & 50 & 50 & 50 & 50 \\ +Desv. Estand. Estados & 1.252 & 0.855 & 1.591 & 1.255 \\ +\\ +\# de Años & 22 & 22 & 22 & 22 \\ +Desv. Estand. Años & 0.104 & 0.046 & 0.087 & 0.072 \\ +\hline + N & 1,100 & 1,100 & 1,100 & 1,100 \\ +\hline \\[-1.8ex] +\multicolumn{5}{l}{$^{***}$p $<$ .01; $^{**}$p $<$ .05; $^{*}$p $<$ .1} \\ +\multicolumn{5}{l}{\textit{Nota:} Las siguientes variables se dividieron por 100k: tasa de empleo y consumo de cerveza} \\ +\end{tabular} +\end{table} + +\begin{figure} +\centering +\includegraphics{mar_doc_files/figure-latex/graph3-1.pdf} +\caption{\label{fig:plot3} Diagrama de los Coeficientes del Impacto de +la LM} +\end{figure} + +\newpage + +El impacto de la LM en el crimen fue negativo en uno de los modelos que +es de \emph{Homicidio}, lo que sugiere que la aprobación de la LM puede +tener un efecto no atenuante en el resto de delitos. Específicamente, +los resultados indican aproximadamente una reducción del 0.9 por ciento +en Asesinato, respectivamente, por cada año adicional en que la ley esté +vigente. + +\hypertarget{conclusiones}{% +\section{Conclusiones}\label{conclusiones}} + +Los efectos de la marihuana medicinal legalizada han sido muy debatidos +en los últimos años. Sin embargo, la investigación empírica sobre la +relación directa entre las leyes sobre la Marihuana y el crimen es +escasa y las consecuencias del consumo de marihuana en el crimen siguen +siendo desconocidas, por lo tanto, al final no se encontró que la LM +tenga un efecto de mejora del crimen para ninguno de los tipos de +delitos analizados. + +Si bien es importante mantenerse cauteloso al interpretar estos +hallazgos como evidencia de que la LM reduce el crimen, estos resultados +se ajustan a la evidencia reciente y se ajustan a la idea de que la +legalización de la marihuana puede llevar a una reducción en el consumo +de alcohol debido a individuos que sustituyen a la marihuana por +alcohol. Además, los hallazgos actuales también deben tomarse en +contexto con la naturaleza de los datos disponibles. Se basan en los +registros oficiales de arresto (UCR), que no tienen en cuenta los +delitos que no se denunciaron a la policía. Por ende, esta evaluación de +impacto de la LM sobre las tasas de crimen no parecen tener ningun +efecto negativo en la criminalidad oficialmente reportada durante los +años en que las leyes están vigentes. También es importante tener en +cuenta que los datos de la UCR utilizados aquí no tuvieron en cuenta la +delincuencia juvenil, que puede o no estar vinculada empíricamente a la +LM de una forma u otra. + +\newpage + +\hypertarget{referencias}{% +\section{Referencias}\label{referencias}} + +\setlength{\parindent}{-0.2in} +\setlength{\leftskip}{0.2in} +\setlength{\parskip}{8pt} +\vspace*{-0.2in} + +\noindent + +\hypertarget{refs}{} +\leavevmode\hypertarget{ref-Caulkins2016}{}% +Caulkins, Jonathan P., and Beau Kilmer. 2016. ``Considering marijuana +legalization carefully: insights for other jurisdictions from analysis +for Vermont.'' \emph{Addiction} 111 (12): 2082--9. +\url{https://doi.org/10.1111/add.13289}. + +\leavevmode\hypertarget{ref-CNN}{}% +CNN. n.d. ``Las 10 ciudades más peligrosas de EE.UU.'' Accessed July 10, +2019. +\url{https://cnnespanol.cnn.com/2014/02/04/las-10-ciudades-mas-peligrosas-de-ee-uu/}. + +\leavevmode\hypertarget{ref-Eddy2005}{}% +Eddy, Mark. 2005. ``Medical Marijuana: Review and Analysis of Federal +and State Policies,'' December. +\url{https://digital.library.unt.edu/ark:/67531/metacrs8244/}. + +\leavevmode\hypertarget{ref-Maier2017}{}% +Maier, Shana L., Suzanne Mannes, and Emily L. Koppenhofer. 2017. ``The +Implications of Marijuana Decriminalization and Legalization on Crime in +the United States.'' \emph{Contemporary Drug Problems} 44 (2): 125--46. +\url{https://doi.org/10.1177/0091450917708790}. + +\leavevmode\hypertarget{ref-Morris2014}{}% +Morris, Robert G., Michael TenEyck, J. C. Barnes, and Tomislav V. +Kovandzic. 2014. ``The effect of medical marijuana laws on crime: +Evidence from state panel data, 1990-2006.'' \emph{PLoS ONE} 9 (3). +\url{https://doi.org/10.1371/journal.pone.0092816}. + +\leavevmode\hypertarget{ref-NORML}{}% +NORML. n.d. ``United States.'' Accessed July 6, 2019. +\url{https://norml.org/states}. + +\leavevmode\hypertarget{ref-Scribner1999}{}% +Scribner, R, D Cohen, S Kaplan, and S H Allen. 1999. ``Alcohol +availability and homicide in New Orleans: conceptual considerations for +small area analysis of the effect of alcohol outlet density.'' +\emph{Journal of Studies on Alcohol} 60 (3): 310--6. +\url{http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/10371257}. + + + + +\newpage +\singlespacing +\end{document} diff --git a/Doc/pol_imp2.png b/Doc/pol_imp2.png new file mode 100644 index 0000000..8676009 Binary files /dev/null and b/Doc/pol_imp2.png differ