BTS 공연 '경제효과'는 어떻게 계산되나

사람 많이 온다고 무조권 상권이 좋아지지는 않는다.

“BTS 공연 = 경제효과 수천억”??

BTS 공연은 2026년 3월 21일 서울 광화문광장에서 열렸고,

해외 및 국내 언론에서는 공연 1회만으로 약 2,655억~2,666억 원 수준의 경제효과가 가능하다는

추산이 크게 보도됐다. 반면 공연 후에는 현장에서의 강한 통제로 인해 “기대보다 덜 팔렸다”,

“재고가 남았다”는 상인 반응을 전하는 기사들이 쏟아져 나왔다. 왜 이런 일이 벌어졌을까?

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BTS 공연의 경제효과(숫자)는 어떻게 계산되나

대형 공연의 경제효과는 보통 하나의 숫자로 말하지만, 실제 계산은 여러 층으로 나뉜다.

가장 먼저 잡는 것은 직접지출이다. 공연 티켓, 굿즈, 숙박, 교통, 식음료, 주변 쇼핑,

외국인 관광객의 체류 지출 같은 돈이다.

영국의 경우도 공연 경제효과를 측정할 때 박스오피스 수입과 부수 지출을 분리해 잡고,

외국인 관광객은 공연 전후 체류 전체 소비까지 포함해 본다고 설명한다.

그 뒤 이 지출을 부가가치(GVA), 고용, 간접효과로 변환하고,

마지막 단계에서 승수효과(multiplier) 를 적용한다.

*승수효과는 쉽게 말해

“한 사람이 쓴 돈이 다른 사람 소득과 소비로 이어지면서
경제 전체에서 몇 배처럼 퍼지는 것"을 의미한다.

한국에서 이런 계산의 가장 전형적인 도구는 산업연관분석이다.

한국은행은 산업연관분석을 “특정 상품의 최종수요 변동이 전 산업의 생산, 부가가치,

고용, 수입 등에 주는 영향을 수량적으로 분석하는 방법”이라고 설명한다.

쉽게 말하면 “팬 1명이 숙박비 10만 원을 썼다”에서 끝나는 게 아니라,

호텔이 식자재를 더 사고, 운송이 늘고, 인건비가 돌고, 관련 산업 매출이

연쇄적으로 늘어나는 구조를 추정하는 방식이다. (한국은행)

그래서 언론에서 말하는 “경제효과 2,666억 원”은 보통 당일 현장 계산서의 합계가 아니라,
“공연 때문에 추가로 발생할 최종수요”를 잡고,
그 수요가 경제 전체에 미칠 파급을 승수로 확장한 모형 추정치에 가깝다.
즉 실제 계산된 돈이라기보다 가정이 들어간 경제모형 결과다. (한국은행)

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그럼 실제로 BTS 공연 뒤에 그런 효과가 나왔나

여기서부터가 중요하다. 답은 “일부는 맞고, 일부는 과장될 수 있다” 쪽에 가깝다.

실제 소비 증가 신호는 분명 있었다. 공연 주간 3일 동안 외국인 와우패스 결제는 전국 기준 약 71억 5천만 원으로 전년 대비 20% 늘었고, 광화문·시청 일대 결제금액도 전주 대비 12.7%, 전년 대비 31% 증가했다는 집계가 나왔다.

공연 당일 오전과 오후에는 카페·편의점·서점 등에서 소비가 집중됐고, 넷플릭스 앱 일일활성이용자도 공연 당일 크게 증가했다는 보도도 있었다. 즉 도시 단위, 외국인 소비 단위, 디지털 소비 단위에서는 실제 증가가 포착됐다고 볼 수 있다. (미래를 보는 창 - 전자신문)

그런데 현장 상권 체감은 전혀 달랐다.

공연이 안전하게 끝났지만 상인들이 기대한 “BTS 경제효과”는 기대에 못 미쳤다는 보도가 있었다.

언론 기사 내용을 인용하면 한 식당 사장은 2천만 원 매출을 기대했지만 실제로는 오전 100만 원 정도에 그쳤다고 했고, 온라인 자영업자 후기에서도 토요일 평균의 70~80% 수준이었다는 반응이 나왔다고 한다.

또 일부 국내 보도에서는 편의점 점주가 삼각김밥과 음료를 늘려놨지만 재고가 대부분 남았고,

신선식품을 폐기할 수밖에 없었다는 증언이 실렸다. (Korea Joongang Daily)

언론 기사에서 가장 큰 이유로 지목된 것은

안전 통제가 소비 동선을 잘라냈기 때문이라고 한다.

광화문 공연은 사고 예방 차원에서 강한 인파 관리가 이뤄졌고,

SBS 보도에 따르면 당초 최대 26만 명을 가정해 대규모 인력과 통제가 투입됐다.

그러나 실제 현장 인파 추산은 기관별로 4만 8천 명, 6만 2천 명, 10만 4천 명 등 크게 달랐다.

구역을 좁게 잡느냐 넓게 잡느냐에 따라 추산치가 달랐고,

이 숫자 차이가 곧 통제 강도와 과잉 대응 논란으로 이어졌다.

다시 말해 도시는 “특수”를 준비했는데, 현장은 “머물지 못하는 군중”이 돼버린 것이다. (Reuters)

물론 전적으로 통제 때문이었는지는 쉽게 알기 어렵고 따라서 단정하기 이르다.

"통제가 상권 소비를 약화시켰을 가능성이 높다는 정황과 증언은 충분하지만,

그것이 주원인이었다고 단정할 실측 검증은 아직 부족하다" 가 좀 더 맞는 표현같다.

예상보다 적은 인원이 모였기 때문일수도 있고, TV생중계 영향도 있고,

심지어 혼잡한 상황에 따른 안전 우려로 광화문을 피했던 기존 고객 영향이었을 수도 있다.

어쨌든, 이 대목이 경제효과 기사에서 가장 자주 빠지는 부분이다.
사람이 많이 왔다 = 상권이 무조건 좋다가 아니다.

사람이 와도 입장 전 대기가 길고, 재입장이 어렵고, 검문이 많고,

통제가 반복되면 체류시간이 줄고, 소비는 오히려 눌릴 수 있다.

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경제효과를 말할 때 조심해야 하는 부분

첫째, “매출”과 “경제효과”를 같은 말처럼 쓰면 안 된다.
예를 들어 팬이 호텔에 20만 원을 썼다고 해서 경제 전체의 순증가가 곧장 20만 원이 되는 것은 아니다.

그중 일부는 수입 원재료로 빠지고, 일부는 기존 수요를 대체한 것일 수도 있다.

그래서 경제학에서는 매출 총액보다 부가가치를 더 중요하게 본다.

영국 방법론도 최종적으로는 지출액을 GVA와 고용 효과로 전환해 본다.

둘째, 총효과와 순효과를 구분해야 한다.
광화문 일대 소비가 늘었더라도 그 소비가 “새로 생긴 돈”인지,

아니면 명동·홍대·성수에서 쓸 돈이 광화문으로 옮겨온 것인지는 별개의 문제다.

경제효과 분석에서는 이런 걸 대체효과 또는 전환효과라고 본다. 외지인·외국인이 새로 유입돼 돈을 썼다면 순효과에 가깝지만, 서울 시민이 원래 하려던 소비를 장소만 바꿔서 했다면 국가 전체로는 효과가 과대평가될 수 있다. 한국은행의 산업연관분석 자체도 일정한 투입구조와 고정계수를 전제로 하기 때문에, 현실의 대체효과를 완벽하게 반영하는 도구는 아니다. (한국은행)

셋째, 관객 수가 흔들리면 경제효과 숫자도 흔들린다.
이번 공연은 실제 인파 추산이 4만대 후반에서 10만 명대까지 벌어졌다. 관객 수가 두 배 차이 나면 숙박·식음료·이동·굿즈 추정도 크게 달라질 수밖에 없다. 경제효과 숫자는 정밀한 과학처럼 보이지만, 사실은 관객 수 추정, 외지인 비율, 체류시간, 1인당 소비액 같은 가정 위에 세워진 탑이다. (SBS)

넷째, 누가 이익을 봤는지 분해해서 봐야 한다.
이번 사례만 봐도 전체적으로는 외국인 결제와 일부 편의점 매출은 늘었지만, 공연장 근처 일부 식당과 자영업자는 오히려 기대 이하였다는 보도가 동시에 존재한다. 즉 “경제효과가 있었다/없었다”의 이분법보다,
누가 벌었는가, 누가 못 벌었는가, 도시 전체와 개별 업종의 체감이 왜 달랐는가를 나눠서 봐야 한다. (미래를 보는 창 - 전자신문)

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그렇다면 AI로 이런 걸 추산할 수 있을까?

가능하다. 다만 AI가 숫자를 만들어내는 기계가 되면 위험하고,

데이터를 연결해 추산 모델을 자동화하는 도구가 되면 유용하다.

가장 현실적인 방식은 3단계다.

1) 데이터 수집

AI는 먼저 공연 경제효과에 필요한 데이터를 모은다.
예를 들면 이런 것들이다.

관객 수 추정치, 국내외 비중, 외지인 비중, 숙박 예약률과 평균 객단가, 카드 결제 데이터,
교통 이용량, 편의점·카페·식당 POS 데이터, SNS·위치 데이터로 본 체류시간, 스트리밍 시청 데이터,
굿즈 판매 데이터

이번 광화문 공연도 실제로는 서울시 생활인구 데이터, 통신 기반 인구 추계, 와우패스 실거래 데이터,

앱 이용 데이터 같은 다양한 흔적이 남아 있다. (SBS)

2) 반사실 비교군 만들기

이게 사실 핵심이다. AI가 진짜 잘할 수 있는 부분은

“그날 공연이 없었다면 원래 어땠을까”를 추정하는 것이다.

예를 들면
직전 2주 토요일 평균, 전년 동기, 비슷한 날씨·비슷한 시즌의 광화문 소비 패턴,

유사 대형행사 없는 날의 기준선 같은 걸 만든 뒤, 공연일의 초과분만 분리한다.

실제로 SBS 분석도 직전 2주 토요일 동일 시간대 평균을 베이스라인으로 삼아

공연일 인파 증가분을 계산했다. 이런 접근은 AI 기반 추산의 출발점으로 상당히 적절하다. (SBS)

3) 경제모형 연결

그다음 AI가 할 일은 크게 두 가지다.

01. 하나는 예측모형이다.
“관객 수·외국인 비중·통제 강도·체류시간·날씨·티켓 방식”이 주어졌을 때 예상 소비를 추정한다.

02. 다른 하나는 산업연관표 연결 자동화다.

추정된 추가 소비를 업종별로 나눈 뒤, 산업연관표 계수를 붙여 생산유발·부가가치유발·고용유발을 계산하게 하는 것이다.

쉽게 말해, AI는 입력 데이터 정리 + 시나리오 생성 + 모형 자동 실행 + 결과 설명에 강하다.
반대로 약한 부분은 임의의 승수 남발과 근거 없는 1인당 소비액 가정이다. (한국은행)

즉 AI로 추산은 할 수 있다.
하지만 좋은 AI 추산은 “그럴듯한 큰 숫자”가 아니라, 이런 구조를 가져야 한다.

기준선이 무엇인지 밝힐 것

관객 수 출처가 무엇인지 밝힐 것

직접효과와 파급효과를 분리할 것

도시 전체 효과와 현장 상권 효과를 분리할 것

낙관·중립·보수 3가지 시나리오를 동시에 제시할 것

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BTS 공연의 경제효과는 “없었다”가 아니라,

“어떤 효과는 있었지만 단순화하면 실제보다 더 커 보일 수 있다”가 더 정확하다

광화문 공연은 분명 외국인 소비와 도시 단위 관심, 플랫폼 이용, 일부 업종 매출을 끌어올렸다.

동시에 강한 통제로 인해 일부 자영업자는 기대했던 특수를 누리지 못했다.

그래서 “경제효과 2,666억”이라는 숫자 하나만 보면 그림이 커 보이고,

“재고 남았다”는 현장 기사만 보면 효과가 없던 것처럼 보인다. 둘 다 절반만 맞다.

진짜 중요한 질문은 이거다.

얼마나 컸느냐보다 무슨 기준으로 계산했느냐,
누구에게 돌아갔느냐, 원래 없던 소비가 얼마나 새로 생겼느냐.

경제효과는 숫자 놀음이 아니라, 결국 비교 기준의 기술이다.