"바이든 당선되면 동맹국과 대중국관세 어떻게 할지 즉각 상의"

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(서울=연합뉴스) 송수경 기자 = 조 바이든 미국 민주당 대선후보는 오는 11월3일 대선에서 당선될 경우 대(對)중국 관세의 '미래'에 대해 결정하기에 앞서 주요 동맹들과 즉각 상의할 것이라고 로이터통신이 28일(현지시간) 보도했다.

대중국 전선에 있어서도 동맹과의 공조를 통한 지렛대 강화를 강조한 것으로, 미중 무역전쟁의 핵심축인 관세 해제 문제가 검토될지 주목되나 현실화 가능성은 불투명하다는 지적이 나온다.

바이든 후보의 핵심 참모들은 로이터통신과의 인터뷰에서 이같이 밝혔다. 중국에 대한 미국의 영향력을 강화하기 위한 '집단적 지렛대' 확보 차원이라는 설명이다.

2인의 바이든 참모는 로이터통신과의 인터뷰에서 '미국 우선주의' 어젠다의 일환으로 유럽과 캐나다 제품에 관세를 부과함으로써 미국의 핵심 파트너들을 적으로 돌렸던 트럼프 대통령의 실수를 되풀이하지 않는 것이 출발점이라고 밝혔다.

오바마 행정부에 몸담았던 외교정책 참모인 제프리 프레스콧은 "트럼프 행정부의 실패는 혼자서 한다는 것이었다. 그리고 그것은 중국에 탈출구를 제공했다"고 말했다.

참모들은 바이든 후보가 당선될 경우 트럼프 대통령이 세계의 양대 경제간 무역 전쟁에 기름을 부은 막대한 대중 관세를 해제하는 쪽으로 기울 것인지에 대해서는 말하기를 거절했다고 통신이 전했다.

프레스콧은 "그는 우리가 어떠한 것을 물려받는지 정확히 알기 전에 때 이른 입장에 갇히지 않을 것"이라며 "그러나 동맹들과 상의하는 것이 가장 중요한 부분"이라고 설명했다.

격렬한 무역 분쟁은 미중 긴장의 주요 근원 중 하나였으며, 양국 관계는 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19), 홍콩, 지적 재산권 탈취, 인권, 대만, 남중국해 등 다양한 현안들을 놓고 수십 년 만에 최악의 지점으로 가라앉은 상태이다.

중국 문제는 이번 미 대선 국면에서도 외교 정책의 핵심 초점으로 부상했다. 트럼프 대통령은 유세 때마다 바이든 후보가 중국에 대해 더 유화적 접근법을 취할 것이라고 주장했고, 이에 대해 바이든 후보는 자신이 트럼프보다 중국에 대해 강경하게 할 것이라며 타당할 경우라면 무역 장벽을 활용하는 데 대해서도 겁내지 않을 것이라고 반격해왔다.

일례로 바이든 후보는 지난 5월 철강노동자 노조측에 철강과 알루미늄 관세는 과잉 생산을 제한하기 위한 글로벌 해법이 성사될 때까지 유지될 것이라고 언급한 바 있다. 이와 관련, 과잉 생산은 주로 중국에 집중된 상황이라고 통신은 전했다.

트럼프 대통령과 그의 참모들은 증거도 없이 중국이 직접 미국에 관세를 내고 있다는 주장을 펴고 있다고 로이터통신이 전했다.

트럼프 대통령은 지난 1월 체결된 1단계 무역 합의가 큰 진전이라고 자평하고 있지만, 중국의 미국 제품 수입액은 합의에 담긴 첫해 목표에 한참 못 미칠 것이라는 게 전문가들의 견해라는 것이다.

미 세관국경보호국(CBP)에 따르면 트럼프 행정부가 지난 2018년과 2019년 3천700억 달러어치의 중국 제품에 부과한 관세는 미국 수입업자들에게 600억 달러 이상의 추가비용을 들게 했으며 이는 미국의 제조업 경쟁력을 떨어뜨렸다는 비난을 받아왔다고 로이터통신이 전했다.

그러나 미국의 대중 압박 완화가 갖는 정치적 예민함 때문에 바이든 후보가 당선시 관세 완화 쪽으로 신속하게 움직일지에 대해서는 여전히 의문이라고 로이터통신은 전했다.

이와 관련, 참모들은 바이든 후보가 트럼프가 한 방식으로 일방적인 무역 조치를 취하는 대신 먼저 미국의 동맹들과 상의하길 원할 것이라는 점을 분명히 했다.

바이든 캠프 외교정책 고문인 브라이언 매키언 전 국방부 수석부차관은 "유럽과 캐나다에 관세를 물리지 않고 대신 무역 현안에 대해 그들과 협력하는 것으로 시작할 수 있다"고 말했다.

프레스콧은 중국에 대한 집단적 지렛대를 확보할 수 있는 영역들을 확인하기 위해 즉각적인 협의가 필요할 것이라며 "그러나 그들은 트럼프 대통령에 의해 소외감과 모욕감을 느꼈다. 그리고 그 때문에 중국에 대한 우리의 영향력이 더 약해졌다"고 말했다.

hanksong@yna.co.kr

제보는 카카오톡 okjebo <저작권자(c) 연합뉴스, 무단 전재-재배포, AI 학습 및 활용 금지> 2020/10/29 15:37 송고