인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
초록·키워드
중앙과 지방의 갈등을 최소화하고, 중앙정부와 지방자치단체가 대립관계에서 협력관계로 전환할 수 있는 방안은 정책결정과정에 지방이 참여하여 지방의 의사와 입장을 반영할 수 있도록 하는 것이다. 즉 지방자치단체→국가로 이어지는 과정에서 상향식 의사결정방식이 필요하다.
현재 지방은 지방에 영향을 미치는 정책의 결정과정에서 실효성있는 참여를 보장받고 있지 못하다. 지방의 의사에 의한 참여가 아닌 국회의 요구나 필요에 의한 수동적인 참여방안이나, 국회에 의견을 제출한다고 하더라도 국회에서 법률안 심의과정에서 이를 검토하는지 여부조차 확인할 수 없는 상황에서 법률안에 대한 의견제출권은 의미없는 제도일 뿐이다. 또한 정부에 대해서도 구속력없는 정책건의 형태는 그 수용률의 하락에서 볼 수 있듯이 실효성이 현저히 떨어지고 있다.
따라서 지방이 적극적이고 능동적으로 지방의 입장과 의견을 제출할 수 있는 방안은 국회에서 찾아야 하고, 입법권에 대한 침해가 아닌 국회가 구조적으로 지방의 입장을 고려할 수밖에 없도록 제도를 만들 필요가 있다. 이 글에서는 그 방안으로서 국회 구성방식을 변경하는 세 가지 안(案)을 제안하였다.
첫째, 국회에 상설 지방분권특별위원회를 설치하여 중앙정부 권한의 지방이양과 지방의 재정 관련 사항 등을 집중 심의하는 방안은 국회법의 개정으로 가능하고, 현재 국회구조를 크게 변경함이 없이 진행할 수 있는 방안이다.
두 번째 방안으로서 권역별 비례대표제 도입은 국회 구성방안이라기 보다는 정확하게는 국회의원 선출 방안의 변화이다. 국회의 구성 자체는 큰 변화없이 비례대표 선출방식의 변화만으로도 국회내 지역대표성을 강화할 수 있는 방안이라고 할 것이다.
셋째, 직접적인 지역의 이익을 국가 정책결정과정에 반영하는 방안으로는 지역대표형 상원을 도입하는 것이 가장 확실한 방안이 될 것이다. 그러나 이는 헌법을 개정해야 하는 큰 부담이 있는 방안이고, 권력구조 내에서 견제와 균형을 달성하기 위한 권한의 배분과정에서도 상당한 논의가 필요한 안이라고 평가할 수 있다.
현재 지방은 지방에 영향을 미치는 정책의 결정과정에서 실효성있는 참여를 보장받고 있지 못하다. 지방의 의사에 의한 참여가 아닌 국회의 요구나 필요에 의한 수동적인 참여방안이나, 국회에 의견을 제출한다고 하더라도 국회에서 법률안 심의과정에서 이를 검토하는지 여부조차 확인할 수 없는 상황에서 법률안에 대한 의견제출권은 의미없는 제도일 뿐이다. 또한 정부에 대해서도 구속력없는 정책건의 형태는 그 수용률의 하락에서 볼 수 있듯이 실효성이 현저히 떨어지고 있다.
따라서 지방이 적극적이고 능동적으로 지방의 입장과 의견을 제출할 수 있는 방안은 국회에서 찾아야 하고, 입법권에 대한 침해가 아닌 국회가 구조적으로 지방의 입장을 고려할 수밖에 없도록 제도를 만들 필요가 있다. 이 글에서는 그 방안으로서 국회 구성방식을 변경하는 세 가지 안(案)을 제안하였다.
첫째, 국회에 상설 지방분권특별위원회를 설치하여 중앙정부 권한의 지방이양과 지방의 재정 관련 사항 등을 집중 심의하는 방안은 국회법의 개정으로 가능하고, 현재 국회구조를 크게 변경함이 없이 진행할 수 있는 방안이다.
두 번째 방안으로서 권역별 비례대표제 도입은 국회 구성방안이라기 보다는 정확하게는 국회의원 선출 방안의 변화이다. 국회의 구성 자체는 큰 변화없이 비례대표 선출방식의 변화만으로도 국회내 지역대표성을 강화할 수 있는 방안이라고 할 것이다.
셋째, 직접적인 지역의 이익을 국가 정책결정과정에 반영하는 방안으로는 지역대표형 상원을 도입하는 것이 가장 확실한 방안이 될 것이다. 그러나 이는 헌법을 개정해야 하는 큰 부담이 있는 방안이고, 권력구조 내에서 견제와 균형을 달성하기 위한 권한의 배분과정에서도 상당한 논의가 필요한 안이라고 평가할 수 있다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2017-360-001094502
