녹색교통지역 5등급 운행제한이 서울 도심 대기질에 미친 효과

녹색교통지역 5등급 차량 운행제한 과태료 부과(2019-12-01) 이후, 11곳 모두 NO₂를 관측한 운행제한 시간(06~21시)에 종로·청계천로의 NO₂ 농도는 구역 밖 서울 도로변 측정소와 비교해 시행 전후 주별로 어떻게 달라졌는가?

크기를 판별하지 못함

아직은 '모르겠다'예요. 추정은 했지만 범위가 0을 포함하거나 조건이 약해서, 효과가 있었는지·얼마나인지 말할 수 없어요.

작성자 해석 11곳 모두 NO₂를 관측한 운행제한 시간대(06~21시)의 주분석에서는, 종로·청계천로의 구역 밖 대비 NO₂ 변화의 방향과 크기를 명확히 판별하지 못했다.

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요약(크기를 판별하지 못함): 추정치는 -0.00 ppm (95% CI -0.02 ~ 0.03) 이지만 다음 위험 신호가 있어 단정하지 않고 범위로만 보고합니다: 처치 단위 수 부족(무작위화 추론 사용), 클러스터 수 부족(표준오차 과소추정 위험), 신뢰구간이 0을 포함. 신뢰구간이 0을 포함하므로 효과의 방향과 크기는 판별 불가입니다. 결론 전에 보완 분석이 필요합니다.

이 결과를 쓰려면

이렇게 쓰세요

  • "이 자료로는 효과가 있었는지·얼마나인지 판별하지 못했다."
  • 범위를 함께 쓰기: 시간별 이산화질소 농도 -0.00135 ppm, 95% 범위 -0.024 ~ +0.0287 ppm
  • 그래도 말할 수 있는 것(배제 범위) — 시간별 이산화질소 농도: +0.0287 ppm보다 큰 증가나 -0.024 ppm보다 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
인용문

녹색교통지역 5등급 운행제한이 서울 도심 대기질에 미친 효과 — 판정: 크기를 판별하지 못함. 출처: 정책 효과 분석 플랫폼(가짜연구소 인과추론팀 오픈소스), 2026-11-01 실행, https://causalinferencelab.github.io/policy-effect-analytics-agent/answers/yesolee-green-traffic.html · 공식 평가 아님

근거

결과 지표추정 효과95% 범위판정주의
시간별 이산화질소 농도 주 지표-0.00135 ppm-0.024 ~ +0.0287 ppm크기를 판별하지 못함처치 단위 수 부족(무작위화 추론 사용), 클러스터 수 부족(표준오차 과소추정 위험), 신뢰구간이 0을 포함

로그 지표는 %로 바꿔 보여 줍니다(대조 대비 변화). 95% 범위가 0을 포함하면 '변화 없음'과 구별되지 않습니다.

시간별 이산화질소 농도 정책 시작 전후 시점별 차이. 구간별 세로선은 참고용입니다(처치 단위가 적어 실제 불확실성은 더 큼). 0선에 가까울수록 차이 없음.
-0.01 ppm0+0.01 ppm정책 시작정책 기준 -30기: +0.00144 ppm (구간 -0.00508 ppm ~ +0.00797 ppm)정책 기준 -29기: -0.000361 ppm (구간 -0.00479 ppm ~ +0.00407 ppm)정책 기준 -28기: +0.00035 ppm (구간 -0.00482 ppm ~ +0.00552 ppm)정책 기준 -27기: -0.00129 ppm (구간 -0.00703 ppm ~ +0.00444 ppm)정책 기준 -26기: -0.000458 ppm (구간 -0.00395 ppm ~ +0.00303 ppm)정책 기준 -25기: -0.00464 ppm (구간 -0.00811 ppm ~ -0.00117 ppm)정책 기준 -24기: -0.00483 ppm (구간 -0.00755 ppm ~ -0.00211 ppm)정책 기준 -23기: +0 ppm (구간 +0 ppm ~ +0 ppm)정책 기준 -22기: +0.00281 ppm (구간 -0.0044 ppm ~ +0.01 ppm)정책 기준 +1기: +0.000446 ppm (구간 -0.0102 ppm ~ +0.0111 ppm)정책 기준 +2기: +0.000798 ppm (구간 -0.00898 ppm ~ +0.0106 ppm)정책 기준 +3기: -0.00125 ppm (구간 -0.0121 ppm ~ +0.00961 ppm)정책 기준 +4기: -0.00134 ppm (구간 -0.0123 ppm ~ +0.00966 ppm)정책 기준 +5기: -0.000234 ppm (구간 -0.0111 ppm ~ +0.0106 ppm)정책 기준 +6기: -0.00507 ppm (구간 -0.0162 ppm ~ +0.00606 ppm)정책 기준 +7기: -0.00232 ppm (구간 -0.0142 ppm ~ +0.00956 ppm)정책 기준 +8기: -0.000943 ppm (구간 -0.0108 ppm ~ +0.0089 ppm)정책 기준 +9기: -0.00424 ppm (구간 -0.015 ppm ~ +0.00653 ppm)정책 기준 +10기: -0.00072 ppm (구간 -0.0128 ppm ~ +0.0114 ppm)정책 기준 +11기: -0.00246 ppm (구간 -0.0129 ppm ~ +0.00799 ppm)정책 기준 +12기: +0.00119 ppm (구간 -0.00874 ppm ~ +0.0111 ppm)-30-28-26-24-2224681012

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.

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녹색교통지역 5등급 운행제한이 서울 도심 대기질에 미친 효과 — event_study.png녹색교통지역 5등급 운행제한이 서울 도심 대기질에 미친 효과 — raw_trends.png

작성자가 적은 한계

이 결과를 얼마나 믿을 수 있나

판정과 별개로, 기록으로 확인되는 것만 적었습니다. 노란 항목은 결과가 틀렸다는 뜻이 아니라 아직 확인되지 않았다는 뜻입니다.

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쓴 공공데이터

데이터이용 조건
에어코리아 최종확정 측정자료
한국환경공단·국립환경과학원
공공누리 3유형(출처표시·변경 금지)

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/yesolee-green-traffic

실행 2026-11-01 · 코드 564c866 · 데이터 해시 5b253ef219eb · 실행 당시 작업 폴더에 커밋 안 된 변경 있음

내 지역·정책에 적용하기

  1. 이 폴더를 복사합니다: cp -r cases/yesolee-green-traffic cases/<내ID>-<주제>
  2. plan.yaml의 처치(정책·시작일·대상)와 대조를 바꾸고, 데이터를 보기 전에 커밋합니다.
  3. 작업 제안으로 올리면 리뷰 후 이 화면에 같은 형식으로 나옵니다.

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