Wirtschaftliche Analyse der Folgen einer Legalisierung von Cannabis in Deutschland
Notice bibliographique
Résumé
The international debate on cannabis legalization gained considerable momentum after US states Colorado and Washington adopted laws on legal recreational cannabis for the first time. Ever since, seven US states and nations such as Uruguay and Canada followed the lead. Germany is no exception from this development and there are various other countries considering to legalize marihuana for recreational purposes as well. It is of high interest for policy makers in politics, economics and public health and safety to understand to what extent such an amendment influences different areas of society. The academic literature about coherent implications for the German state is scarce. The present thesis is an analysis of the economic consequences of a potential cannabis legalization in Germany and a weighing up of its pros and cons in monetary terms. Information about properties of cannabis markets such as supply, prices, demand and their dynamics - predominantly from scientific research in nations with adopted legalization or decriminalization laws – were examined and transferred to Germany to compute likely income and expenditure related to or influenced by cannabis. Factors included are demand reactions and thereby impacts on tax income from marihuana, public expenditure for law enforcement and health, the alcohol industry, opiate consumption, as well as road safety and drug-related crime. A legalization would result in a significant increase of annual cannabis consumption and regular users in Germany. The analysis identified public expenditure and tax income as substantial components with regard to the economic feasibility study. Interrelations to alcohol consumption are also important in determining the appropriateness of such an amendment. Severe adverse outcomes on road safety or other drug consumption are not expected. Drug-related crime and power of organized crime are likely to decrease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».