기후동행카드 성남 편입(2025.5.3)이 성남 분당선·경강선 역 평일 승차에 미친 효과
2025년 5월 3일 기후동행카드가 성남 수인분당선·경강선 구간에 적용된 뒤, 같은 분당선·경부선의 아직 적용되지 않은 용인·수원 역과 비교해 성남 역의 평일 하루 평균 승차가 달라졌는가?
이 비교로는 판정할 수 없어요. 정책 전부터 다르게 움직였거나 비교할 곳이 너무 적어서, 숫자를 효과로 읽으면 안 돼요.
작성자 해석 판단 불가(규칙상) — 편입 뒤 평균 효과는 +0.4% [-3.5%, +4.5%]로 0과 구별되지 않고, 사전 계수도 모두 ±1.2% 안이지만, 구간이 매우 좁아 사전추세 결합 검정이 기각(p=0.005)되어 계획의 보류 규칙에 따라 효과로 보고하지 않습니다.
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요약(판단 불가): 다음 사유로 이 설계에서는 정책 효과를 추정치로 보고하지 않습니다: 사전추세 차이(평행추세 가정 기각), 신뢰구간이 0을 포함. 표의 수치(+0.00 log 명/일)는 진단용이며 정책 효과로 해석하면 안 됩니다.
이 결과를 쓰려면
이렇게 쓰세요
- "이 설계로는 효과를 판단할 수 없다. 이유: 사전추세 차이(평행추세 가정 기각), 신뢰구간이 0을 포함."
이렇게 쓰면 안 됩니다
- 표의 숫자·p값 인용 — 진단용입니다
- '효과가 있다' 또는 '없다'
기후동행카드 성남 편입(2025.5.3)이 성남 분당선·경강선 역 평일 승차에 미친 효과 — 판정: 판단 불가. 출처: 정책 효과 분석 플랫폼(가짜연구소 인과추론팀 오픈소스), 2026-10-18 실행, https://causalinferencelab.github.io/policy-effect-analytics-agent/answers/t3-climate-card-seongnam.html · 공식 평가 아님
근거
| 결과 지표 | 추정 효과 | 95% 범위 | 판정 | 주의 |
|---|---|---|---|---|
| 평일 하루 평균 승차(로그) 주 지표 | +0.4% | -3.5% ~ +4.5% | 판단 불가 | 사전추세 차이(평행추세 가정 기각), 신뢰구간이 0을 포함 |
| 평일 하루 평균 하차(로그) | +0.8% | -3.0% ~ +4.9% | 판단 불가 | 사전추세 차이(평행추세 가정 기각), 신뢰구간이 0을 포함 |
판단 불가 결과의 숫자는 진단용입니다. 인용하지 마세요.
숫자 내려받기 (CSV) · 전체 결과 API (JSON) · 전체 결과 CSV
작성자가 적은 한계
- 결제 수단 대체: 편입 전에도 성남 승객은 다른 카드로 탔습니다. 카드가 바꾼 것이 주로 결제 수단이면 역 승차 합계는 거의 움직이지 않습니다. 서울연구원 설문(카드 이용자 통행 +17.6%, 자기 보고)을 그대로 믿어도 역 효과 ≈ (역 승객 중 새 카드 이용자 비중) × 17.6% 이므로, 이 비중이 약 7% 이상이어야 1.3%를 넘습니다.
- 요금 인상(2025-06-28): 처치 7주 뒤입니다. 카드 가격은 동결이라 성남 카드 이용자는 인상 충격을 덜 받습니다 → 효과가 위로 치우칠 수 있습니다. 6월 중순 이후(상대 +6주~) 구간이 넓어지는 것도 이 시기와 겹칩니다.
- ITT: 공개 자료에 권종 구분이 없어 카드 이용자의 변화가 아니라 적용 역 전체의 변화입니다.
- 대조군 선택: 같은 노선 용인·수원 16역. 경기 출퇴근 노선 74역 전체와 비교하면 DiD −1.2% [-2.6%, +0.3%]이고 사전추세가 더 크게 어긋납니다(탐색 분석 표 참고).
이 결과를 얼마나 믿을 수 있나
판정과 별개로, 기록으로 확인되는 것만 적었습니다. 노란 항목은 결과가 틀렸다는 뜻이 아니라 아직 확인되지 않았다는 뜻입니다.
- 사전 등록 · 같은 날 커밋 — 사전 등록 기록 약함 plan.yaml 과 첫 결과가 하루 안에 커밋돼, 데이터를 보기 전에 계획을 정했는지 기록으로 구분되지 않습니다. 결과가 틀렸다는 뜻은 아닙니다.
- 교차 재현 · 아직 없음 작성자 외에 다시 돌려 본 사람이 아직 없습니다.
- 작성자 해석 · 있음 discussion.md 에 '결과를 한 문장으로'가 있습니다.
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쓴 공공데이터
| 데이터 | 이용 조건 |
|---|---|
| 서울시 지하철호선별 역별 승하차 인원 정보 (OA-12914, 역 × 일) 데이터 지도 서울특별시 (서울 열린데이터광장) | 공공누리 1유형(출처표시) |
원자료는 레포에 올리지 않습니다. 아래 명령이 공개 창구에서 직접 받아 같은 결과를 만듭니다. 각 데이터의 단위·받는 법·키 필요 여부는 데이터 지도에 있습니다.
직접 돌려 보기
git clone https://github.com/CausalInferenceLab/policy-effect-analytics-agent.git
cd policy-effect-analytics-agent
pip install -e ".[dev,analysis]"
make flow CASE=cases/t3-climate-card-seongnam실행 2026-10-18 · 코드 616929b · 데이터 해시 477e0ce8d129
내 지역·정책에 적용하기
- 이 폴더를 복사합니다:
cp -r cases/t3-climate-card-seongnam cases/<내ID>-<주제> plan.yaml의 처치(정책·시작일·대상)와 대조를 바꾸고, 데이터를 보기 전에 커밋합니다.- 작업 제안으로 올리면 리뷰 후 이 화면에 같은 형식으로 나옵니다.