미국 대선 방식, 간접선거와 선거인단

어제인 11월 3일부터 미국 대통령 선거가 진행중인데요, 미국은 대한민국과 광복 이후 굉장히 친밀한 관계를 유지해왔으며, 대한민국의 유일한 군사 동맹국인만큼 우리나라에서도 미국 대선에 대해 굉장히 관심이 뜨겁습니다. 우리나라의 대통령 선거는 그냥 만 18세 이상의 국민이 투표로 선거권을 행사하여 표를 제일 많이 받은 사람이 대통령으로 당선되는 구조인데요, 미국은 이러한 방식 대신 간접선거 방식과 선거인단을 이용한 대선 방식을 택했습니다. 이번 포스팅은 미국 대선 방식에 대해서 쉽게 더 자세히 풀어서 알아보는 시간을 갖도록 하겠습니다. 

 

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미국의 간접선거와 선거인단

미국은 선거권을 가진 국민이 대통령 후보에게 직접 투표하는 한국과 달리, 주(state)별로 선거인단을 통해 실시하는 간접선고 제도를 채택하고 있습니다. 즉, 국민이 대통령 후보에게 직접 투표하는 것이 아니라 유권자가 먼저 선거인단을 뽑고, 그렇게 뽑힌 선거인단이 대통령을 선출하는 것이죠. 때문에 미국 대선에서는 단순히 유권자들로부터 표를 가장 많이 얻었다고 하여 승리하는 것이 아니라 가장 많은 선거인단을 확보해야 대선에서 승리할 수 있습니다. 물론 유권자가 많으면 많을수록 선거인단이 많이 확보되는것은 맞겠지만 어느정도 변수가 있을 수 있다는 점이죠. 그렇다면 선거인단이란 무엇일까요? 

 

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미국 선거인단(electoral college)

미국에서 대통령 선거인단은 말 그대로 대통령을 뽑는 사람들을 의미합니다. 미국은 50개의 주로 이루어져 있는데요, 각 주에서 선거인단을 선출되어 대통령 투표를 진행하죠. 각 주의 선거인단 수는 해당 지역의 하원의원과 상원의원 수를 합한 것으로 각 주의 인구 비례에 따라 할당되어 있습니다. 선거인단의 선출은 해당 주에서 한 표라도 더 얻는 후보가 그 주의 표를 모두 가져가는 승자독식 방식이 적용됩니다. 예를 들면 어떤 주의 해당되는 선거인단 수가 10명이라면 전체 득표에서 한 표라도 더 받은 후보가 그 주에 배정된 선거인단 10표를 모두 가져가는 식이죠. 미국의 50개 주 가운데 2개 주를 제외한 48개 주가 이같은 방식을 채택하고 있습니다. 이러한 방식을 통해 후보들은 전체 선거인단 538명 가운데 과반수인 270명 이상을 확보해야 선거해서 승리하죠. 이들 선거인단은 기본적으로 해당 주 유권자들의 선택을 따르기 때문에 이들이 사실상 누구를 찍을지는 이미 결정되어 있다고 볼 수 있습니다. 또한 이러한 선거인단 제도로 인하여 전체 득표수가 적었음에도 선거인단 수가 더 많아 승리한 후보가 여럿 발생했는데, 이는 지난 2016년 대선에서도 민주당 힐러리 클린턴 후보가 공화당 도널드 트럼프 후보에게 득표율은 앞섰으나 선거인단 수에 밀려서 대선에서 지게 되었죠. 

 

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왜 이런 선거인단 제도를 택할까?

미국 헌법에 이러한 제도가 명시되어 있기 때문입니다. 이를 바꾸기 위해서는 헌법을 개정해야 되는데 실질적으로 헌법 개정이 쉽지 않기 때문이죠. 이러한 선거인단 제도의 승자독식 방식 때문에 매번 사장되는 표가 많다는 비판이 있지만, 반대로 선거인단 제도를 찬성하는 입장에서는 대통령 후보들이 주 크기에 상관 없이 여러 주를 고르게 챙기게 된다는 점에서 바람직하고 주장합니다. 미국같이 땅도 넓고 인구도 많은 나라에서 우리나라와 같은 식의 대선 방식을 채용한다면 대선 후보들이 상대적으로 인구가 많은 특정 지역에만 신경을 쓸 수 있기 때문인데요, 선거인단 제도의 경우 특정 지역만 신경쓰게 되면 선거인단을 충분히 확보하기 어렵기 때문에 전국적인 선거 운동을 통해 모든 지역 유권자들을 고루 챙기게 되는 것입니다. 

 

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마무리

미국 대선 결과는 한국 시간으로 저녁이 되면 결과 윤곽이 잡힌다고 하지만, 이번 미국 대선이 코로나 사태로 인해, 그리고 역대 최고 투표 참여율을 기록했다는 점 등으로 봤을때 더 늦게 결과 윤곽이 잡힐 수도 있겠습니다. 트럼프와 바이든, 누가 미국 대통령으로 당선될지는 모르겠지만 우리나라에 좋은 영향을 주었으면 좋겠네요. 이렇게 오늘은 미국 대선 방식에 대해, 간접선거와 선거인단에 대해서 알아보는 시간을 가져봤습니다. 이번 포스팅은 여기서 마무리하도록 하고 다음번에는 또 다른 포스팅으로 다시 찾아오도록 하겠습니다. :)