토지거래허가구역 확대 지정(2025.3.24)이 강남·서초·송파·용산 아파트 거래에 미친 효과
2025년 3월 24일 강남·서초·송파·용산구 전체 아파트를 토지거래허가구역으로 지정한 뒤, 서울의 나머지 21개 자치구와 비교해 이 4개 구의 아파트 매매 거래건수와 ㎡당 가격이 달라졌는가?
아직은 '모르겠다'예요. 추정은 했지만 범위가 0을 포함하거나 조건이 약해서, 효과가 있었는지·얼마나인지 말할 수 없어요.
작성자 해석은 discussion.md를 보세요.
파이프라인 자동 요약 보기
요약: 정책 도입 후 처치집단의 아파트 매매 거래건수(로그)은(는) 통제집단 대비 평균 -0.40 log 건 변화한 것으로 추정됩니다 (95% CI -0.49 ~ -0.32). 이 해석은 plan.yaml 의 식별 가정이 성립할 때에만 유효하며, 자동 점검에서 가정이 반박되지 않았다는 뜻이지 검증되었다는 뜻은 아닙니다.
이 결과를 쓰려면
이렇게 쓰세요
- "이 자료로는 효과가 있었는지·얼마나인지 판별하지 못했다."
- 범위를 함께 쓰기: 아파트 매매 거래건수(로그) -33.2%, 95% 범위 -39.0% ~ -27.6%
- 그래도 말할 수 있는 것(배제 범위) — ㎡당 거래가격 중위값(로그): +3.2%보다 큰 증가나 -0.4%보다 큰 감소는 이 자료와 맞지 않습니다(설계 가정이 맞다는 전제).
이렇게 쓰면 안 됩니다
- '효과가 없다' — 판별하지 못한 것과 없는 것은 다릅니다
- 추정치 하나만 떼어 인용
토지거래허가구역 확대 지정(2025.3.24)이 강남·서초·송파·용산 아파트 거래에 미친 효과 — 판정: 크기를 판별하지 못함. 출처: 정책 효과 분석 플랫폼(가짜연구소 인과추론팀 오픈소스), 2026-09-26 실행, https://causalinferencelab.github.io/policy-effect-analytics-agent/answers/t3-land-permit-2025.html · 공식 평가 아님
근거
| 결과 지표 | 추정 효과 | 95% 범위 | 판정 | 주의 |
|---|---|---|---|---|
| 아파트 매매 거래건수(로그) 주 지표 | -33.2% | -39.0% ~ -27.6% | 효과 근거 있음 | 처치 단위 수 부족(무작위화 추론 사용) |
| ㎡당 거래가격 중위값(로그) | +1.4% | -0.4% ~ +3.2% | 크기를 판별하지 못함 | 처치 단위 수 부족(무작위화 추론 사용), 신뢰구간이 0을 포함 |
로그 지표는 %로 바꿔 보여 줍니다(대조 대비 변화). 95% 범위가 0을 포함하면 '변화 없음'과 구별되지 않습니다.
그래도 말할 수 있는 것
효과가 있었는지는 판별하지 못했지만, 95% 범위 밖의 큰 효과는 이 자료와 맞지 않습니다(배제 범위). '효과가 없다'는 뜻이 아닙니다.
- ㎡당 거래가격 중위값(로그): +3.2%보다 큰 증가나 -0.4%보다 큰 감소는 이 자료와 맞지 않습니다(설계 가정이 맞다는 전제).
숫자 내려받기 (CSV) · 전체 결과 API (JSON) · 전체 결과 CSV
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 · 한 문장 없음 위 한 줄 답은 자동 판정 문장입니다.
- 실행 상태 · 커밋 안 된 변경 실행 당시 작업 폴더에 커밋 안 된 변경이 있었습니다.
교차 재현을 하셨나요? 재현 기록 남기기
쓴 공공데이터
| 데이터 | 이용 조건 |
|---|---|
| 시뮬레이션 자치구×월 패널 (fetch.py, seed=7) — 실데이터 아님 core.adapters.synthetic | 시뮬레이션(실데이터 아님) |
| 국토교통부_아파트 매매 실거래가 상세 자료 데이터 지도 국토교통부 (공공데이터포털 15126468) | 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-land-permit-2025실행 2026-09-26 · 코드 3ccf0b7 · 데이터 해시 c35f969dc154 · 실행 당시 작업 폴더에 커밋 안 된 변경 있음
내 지역·정책에 적용하기
- 이 폴더를 복사합니다:
cp -r cases/t3-land-permit-2025 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.