뉴욕시는 2025년 1월, 국가 최초의 구역 기반 혼잡 통행료 (cordon-based congestion pricing) 프로그램을 시행하였으며, 이는 대규모 가격 개입에 대해 도시 전반의 이동성 (urban mobility)이 어떻게 반응하는지 평가할 수 있는 기회를 제공합니다. 이러한 정책은 교통 수단과 지역 전반에 걸쳐 파급 효과 (spillovers)를 발생시키기 때문에, 신뢰할 수 있는 대조군 (control groups)을 구성하기가 어렵습니다. 우리는 시계열 파운데이션 모델 (time series foundation models)을 사용하여 보정된 불확실성 (calibrated uncertainty)을 가진 확률적 반사실적 수요 예측 (probabilistic counterfactual demand forecasts)을 생성함으로써 이 과제를 해결합니다. 이 프레임워크를 버스, 지하철 및 총 통행량 데이터에 적용한 결과, 정책 시행 후 버스 및 지하철 이용객 수는 정책이 없었을 것으로 예상되는 수요에 비해 크게 증가한 반면, 전체 통행 수요는 완만하게 감소했음을 발견했습니다. 이러한 효과는 공간적으로 이질적 (spatially heterogeneous)입니다. 전체 통행 수요의 감소는 혼잡 완화 구역 (Congestion Relief Zone) 내에 집중되어 있는 반면, 대중교통의 이득은 맨해튼의 중심부를 넘어 확장됩니다. 사회 인구 통계학적 분석은 동네별로 불균등한 적응 양상을 추가로 드러내며, 공간적 형평성 (spatial equity)에 대한 시사점을 강조합니다. 우리의 프레임워크는 깨끗한 대조군을 사용할 수 없을 때, 도시 전반의 개입에 대해 불확실성을 고려한 평가를 수행할 수 있는 확장 가능한 접근 방식을 제공합니다.