컨텐츠 바로가기

12.23 (월)

[현장연결] 이재명 "국가는 국민 위해 존재…대폭적인 선제지원 필요"

댓글 첫 댓글을 작성해보세요
주소복사가 완료되었습니다
[현장연결] 이재명 "국가는 국민 위해 존재…대폭적인 선제지원 필요"

더불어민주당 이재명 대선 후보는 조금 전 손실보상제의 사각지대에 놓인 소상공인들과 간담회를 했는데요.

이후 기자들과 일문일답 시간을 갖고 있습니다. 현장으로 가보시죠.

[이재명 / 더불어민주당 대선 후보]

우리나라의 미래 경제 정책과 관련된 문제는 당연히 코로나 위기 극복이 포함됩니다.

포함되고 코로나 위기 극복에 여러 요소가 있겠지만 그중에 경제 방역으로서 충분한 보상 또 충분한 대책은 당연히 포함될 것입니다.

오늘 사각지대 주로 2차 피해 업종 종사자분들의 말씀을 들었습니다.

우리가 어떤 정책을 정할 때 피해 대상 업종 또는 피해 대상 당사자가 모두 포함이 되면 가장 좋겠고 또 피해 규모도 개인별로 다 다르기 때문에 그 피해 규모에 걸맞는 지원과 보상이 이루어지는 게 타당하기는 한데 또 행정이라고 하는 것이 그렇게 1:1로 모두 처리할 수 없는 어려움이 있기 때문에 아무래도 기준을 정하게 되고 기준을 정하면 아무래도 경계선 지점에서는 또 억울한 사례가 발생하게 됩니다.

그런 어려움이 있긴 하지만 결국은 이 피해에 대한 보상 제외, 사각지대를 최소화하기 위해서는 결국 저는 정부의 지원과 보상 규모를 대폭 늘리는 것이 가장 좋은 방법이다라고 생각합니다.

자주 말씀드리는 것처럼 보상과 지원 규모가 다른 나라에 비해서 매우 적다라는 점을 좀 생각하고 그 차이 부분을 우리 국민들의 고통으로 때워왔다라는 생각이 들기 때문에 지금부터라도 우리가 국가가 왜 존재하는가 국가는 국민을 위해서 존재한다라는 생각을 가지고 억울한 사람들이 없게 좀 대폭 선제적인 적극적인 지원이 필요하다라고 생각합니다.

제가 경기도에서 공정수당을 도입할 때는 대체적으로 1년 미만인 경우에 최대 10% 정도를 추가 지원하는 것으로 정했습니다.

저는 그걸로도 사실 부족하다고 생각하죠.

1년 이상의 경우는 평균 임금의 10%를 퇴직금으로 지급하지 않습니까? 그런데 1년이 안 되면 그마저 지원되지 않는다.

그러니까 단기 계약이라는 이유로 더 불이익을 받는 것이 옳지 않기 때문에 일단 퇴직금 차별을 최소화하자는 정도에서 출발했습니다.

그걸로는 좀 부족할 것 같고 제가 생각하는 것은 똑같은 시간을 똑같은 일을 하고 똑같은 효율과 성과를 낸다면 고용 불안정에 대한 추가적인 보상이 필요하다는 것입니다.

그렇게 해야 사용자 입장에서도 지속적인 업무, 상시적 업무에 대해서는 비정규보다는 정규직을 쓰는 게 이익이 되겠죠.

그게 고용 안정에도 도움이 되고 또 우리 사회의 합리성을 제고하는 데도 도움이 된다고 생각합니다.

그렇게 하게 되면 똑같은 일 해서 불안정 고용에 대한 보수를 추가 지급하는 게 쉽지는 않습니다마는 공공부문부터 먼저 시행을 하고 그게 민간에까지 확장될 수 있도록 인센티브나 지원을 해서 정착이 되면 사실 비정규직 정규직화에 대한 압력도 좀 완화하고 또 고용 안정성도 제고하고 정규직과 비정규직 간의 갈등도 완화될 것이고 또 기업 입장에서도 오히려 저는 고용 문제 유연성을 확보하는 데 도움이 될 수 있다고 생각합니다.

우리가 꼭 가야 될 길이라고 생각하는데 우리 사회 약자에게 더 가혹한 이런 문화와 시스템을 반드시 고쳐야 된다고 생각합니다.

저희가 오늘 급작스러운 비보를 받았는데 저희가 다른 일정들을 좀 조정하고 최대한 빨리 조문을 가려고 지금 일정을 잡고 있습니다.

좀 안타까운 일이고요, 우리 민주화를 위해서 정말 이게 참 피 같은 뭐라고 그럴까요, 자식을 민주화의 재단에 바치시고 평생 제가 광주에 갈 때마다 그분이 꼭 한 말씀씩 해 주셨는데 정말로 가슴 아픈 일입니다.

제가 며칠 전에 광주에 가셨을 때도 입원하셨다고 해서 전화 통화를 드렸는데 그때도 본인 걱정보다는 세상 걱정을 더 많이 하시던 분이세요, 좀 마음 아픕니다.

연합뉴스TV 기사문의 및 제보 : 카톡/라인 jebo23

(끝)

[저작권자(c) 연합뉴스TV 무단전재 및 재배포 금지]
기사가 속한 카테고리는 언론사가 분류합니다.
언론사는 한 기사를 두 개 이상의 카테고리로 분류할 수 있습니다.