2024.10.18 (금)

  • 흐림동두천 14.5℃
  • 흐림강릉 15.4℃
  • 서울 18.0℃
  • 흐림대전 18.2℃
  • 흐림대구 17.7℃
  • 흐림울산 18.3℃
  • 구름많음광주 18.8℃
  • 흐림부산 21.1℃
  • 구름많음고창 21.4℃
  • 흐림제주 25.2℃
  • 흐림강화 16.1℃
  • 흐림보은 14.5℃
  • 흐림금산 14.0℃
  • 흐림강진군 21.4℃
  • 흐림경주시 17.7℃
  • 흐림거제 21.3℃
기상청 제공

정치

[이슈체크] 드디어 '최저임금 1만원 시대'…최초안 4일만에 속전속결 처리

전체 심의기간 53일로 작년의 절반…법정 시한은 또 넘겨
공익위원이 올해도 결정적 역할…위원 불참·퇴장 등도 반복

 

(조세금융신문=송기현 기자) 사상 처음으로 '최저임금 1만원 시대'를 열게 된 내년도 최저임금 결정은 이번에도 노사 합의가 아닌 표결로 정하는 아쉬움을 남겼다.

 

예년처럼 최저임금 심의의 법정 시한은 훌쩍 넘겼지만, 막바지에 이르러서는 속도가 붙어 본격적인 수준 논의가 시작된 지 나흘 만에 '속전속결'로 최종 결정이 이뤄졌다.

 

올해도 최저임금 결정의 '열쇠'를 공익위원이 쥐고 있었고, 드물지 않은 광경인 위원들의 퇴장이나 불참 등은 이번에도 반복됐다.

 

11일 오후 최저임금위원회 제10차 전원회의가 개시됐을 때만 해도 이번 주에 내년도 최저임금안이 최종 결정될 것이라고 예측하긴 쉽지 않았다.

 

해마다 노사 공방이 치열한 업종별 구분 적용 여부는 물론 올해 노동계가 목소리를 높인 도급제 최저임금 논의까지 길어지면서 본격적인 액수 논의는 지난 9일 제9차 전원회의에서야 비로소 시작됐기 때문이다.

 

당시 회의에서 노동계는 시간당 1만2천600원을, 경영계는 9천860원을 각각 최초안으로 제시했고, 곧바로 제시된 수정안에서 노동계가 크게 물러섰음에도 격차는 1천330원(노동계 1만1천200원·경영계 9천870원)에 달했다.

 

하루이틀 논의로 좁히긴 작지 않은 격차인 데다 8월 5일인 내년 최저임금 법정 고시 시한을 고려할 때 내주 한 차례 더 회의를 열 물리적 시간이 있어 다음 주에나 최종 결정이 이뤄질 것이란 전망이 우세했다.

 

그러나 이날 회의가 개시된 후 이인재 위원장의 수정안 제시 요구에 따라 노사는 예상보다 빠른 속도로 수정안을 내놨고, 11일 밤 11시를 넘겨 4차 수정안이 나온 후 공익위원들은 노사에 '최종안' 제시를 요구했다.

 

결국 자정을 넘겨 12일 시작된 11차 전원회의에선 공익위원의 심의 촉진구간(1만∼1만290원) 제시에 이어 노사 5차 수정안인 최종안이 나왔고, 표결 끝에 새벽 2시 30분께 경영계 안인 1만30원이 내년 최저임금으로 확정됐다.

 

전날 오후 3시부터 장장 12시간 동안 전원회의, 운영위원 회의, 노·사·공 자체 회의를 거듭한 끝에 나온 결정이었다.

 

마라톤 회의이긴 했지만, 지난 9일 최초 요구안이 제시된 후 불과 나흘 만에 '속전속결'로 결론이 난 셈이다.

 

5월 21일 1차 전원회의 이후 전체 심의기간도 53일로, 역대 최장이었던 작년 110일의 절반 수준이다. 작년의 경우 전체 심의도 길었지만, 노동계 최초 요구안 제시(6월 22일)부터 결정(7월 19일)까지 한 달 가까이 걸렸다.

 
 

이날 공익위원이 제시한 심의 촉진구간에 반발해 최종 표결에 불참한 민주노총 측 근로자위원들은 이번 심의가 '졸속'으로 이뤄졌다고 비판하기도 했다.

 

예년보다 빠른 전개에도 불구하고 올해에도 최저임금 법정 심의시한을 지키지는 못했다. 법에 규정된 심의시한은 고용노동부 장관이 심의를 요청한 3월 말부터 90일이 되는 6월 말이다.

 

1988년 제도 도입 이후 심의 기한이 준수된 것은 9차례뿐이다.

 

심의 기한을 준수하지 못한데다 '합의 결정' 역시 올해도 실패했다.

 

노·사·공 합의를 통한 최저임금 결정은 1988년 최저임금 제도 도입 이후 불과 7번에 그쳤다. 최근으로는 2008년 결정된 2009년도 최저임금이 마지막이다.

 

4차 요구안까지 900원 벌어졌던 노사 요구안 차이(노동계 1만840원·경영계 9천940원)가 최종안에선 90원(노동계 1만120원·경영계 1만30원)으로 대폭 줄었지만 합의로 이어지진 못했다.

 

심의 초기인 지난 6월 "합의 결정을 위해 노력하겠다"는 의지를 밝혔던 이인재 위원장도 이날 심의 종료 후에 "노·사·공이 모두 만족하는 합의를 끌어내지 못해 상당히 아쉽다"고 말했다.

 

최종안 격차가 대폭 줄어든 데는 심의 촉진구간이 영향을 미쳤고, 표결 과정에서도 공익위원이 승패를 가른 만큼 이번에도 최저임금 결정이 공익위원 손에 달린 상황은 그대로 재연됐다.

심의 과정도 순탄하지만은 않았다.

 

노사가 치열하게 맞붙은 업종별 구분 적용은 물리적 충돌로 이어지기도 했다.

 

지난 2일 7차 전원회의에서 경영계가 요구한 업종별 구분 적용 여부가 투표에 부쳐지자, 투표 자체를 반대하는 민주노총 측 근로자위원 일부가 의사봉을 빼앗고 투표용지를 찢으며 저지를 시도했다.

 

혼란 속에 강행된 투표에서 업종별 구분 적용은 부결됐고, 경영계는 이같은 근로자위원들의 '투표 방해'를 문제 삼아 8차 회의에 불참했다.

 

막판 최종 표결을 앞두고는 민주노총 측 근로자위원 4명 전원이 퇴장했다.

 

공익위원이 제시한 심의 촉진구간이 최저임금 결정기준을 전혀 반영하지 못한 데 대한 항의의 의미였다.

 

이들이 빠진 표결 결과는 14대 9로 경영계 안의 승리였다. 결과를 바꿀 수는 없었겠지만, 근로자위원 전원이 투표에 참여했다면 표차는 14대 13, 불과 1표 차이였을 것이다.

 

 

[조세금융신문(tfmedia.co.kr), 무단전재 및 재배포 금지]

관련기사












배너

전문가 코너

더보기



[송두한 칼럼] 바람직한 증권과세는 금투세 단일 과세체제
(조세금융신문=송두한 전 민주연구원 부원장) 여당의 민생 1호 법안인 금융투자소득세(금투세) 폐지를 놓고 시장 참여자 간 찬반 의견이 첨예하게 대립하고 있다. 정부와 여당은 금투세를 폐지해 증권거래세 단일체제로 전환해야만 주식시장을 살려낼 수 있다고 주장하고 있다. 반면, 야당은 금투세 도입에 찬성하지만, 금투세 폐지 여론이 높다 보니 여야가 합의했던 금투세 법안을 밀어붙이지 못하고 전전긍긍하는 모양새다. 기재부의 기본 계획은 대주주 주식양도세 부과기준을 장기간에 걸쳐 점진적으로 하향한 후, 금투세 전면 과세체제로 전환하겠다는 것이었다. 금투세 단일체제가 바람직한 증권과세 체제이지만, 현행법안은 청년세대 등 일반투자자의 계층 열망을 담아내기 어렵다는 지적도 있다. 또한, 대주주 주식양도세가 사실상 폐지된 상황에서 금투세마저 폐지되면, 주식시장이 대주주나 자본권력의 조세피난처로 변질될 수 있다는 우려도 크다. 일단 금투세 도입을 유예하고, 금투세 부과기준을 대폭 상향하고, 금투세와 연계한 장기보유특별공제를 도입하는 방향으로 제도개선을 추진할 필요가 있다. 아울러, 금투세가 도입되면, 세수의 원천이 개인투자자인 증권거래세는 온전하게 폐지하는 것이 맞다. 주식시장
[인터뷰] 인성회계법인 이종헌 회계사 “세무회계 전문가, AI활용으로 더욱 고도화된 역할 감당해야”
(조세금융신문=이지한 기자) 지난 8월 26일 홀리데이인 인천송도 호텔에서는 ‘2024 인천지방세무사회 회직자 워크숍’이 열렸다. 상생과 화합을 다짐하는 이 자리에서는 ‘회직자가 알아야 할 회무 관련 규정’, ‘온라인 전자투표’ ‘GPT를 활용한 전문직의 미래’ 등의 다양한 주제 발표도 이어졌다. 이날 취재를 하면서 생성형 AI를 대표하는 ChatGPT 등을 세무회계 전문가들은 어떻게 준비하고 있고, 또 앞으로 어떤 또 다른 미래가 다가올까에 관심이 더해졌다. 이날 ‘GPT를 활용한 전문직의 미래’ 강의는 인성회계법인 이종헌 회계사가 맡았다. 가장 먼저 소개한 것은 AskUp(아숙업)이다. 카카오톡 채널인 아숙업을 통해 ChatGPT 무료 버전을 활용할 수 있었다. 필자도 바로 채널을 추가해서 활용해 봤다. 변화하는 세상이 한 걸음 더 다가간 느낌이 들었다. 이종헌 회계사를 만나 워크숍 참석한 세무사들의 반응과 함께 세무회계 전문가들이 앞으로 어떻게 AI를 대비하는 게 좋을까에 대해 질문을 던졌다. “강의 반응은 매우 긍정적이었습니다. 많은 세무사가 AI, 특히 GPT에 대해 큰 관심을 보이셨어요. 질의응답 시간에는 실제 업무에 어떻게 적용할 수 있을지에 대