비영리 인적관리 세션(아름다운재단 기부문화연구소 기빙코리아 2021 연구 발표)

17일 오후 2시~3시 30분에 진행된 ‘비영리 인적관리’ 세션에서 기빙코리아 2021의 2개 연구물을 포함한 총 3개의 연구물이 발표되었다. 각 20분의 발표시간 후에 질의응답으로 이어지며 해당 시간에는 발표자들과 참석자들이 자유롭게 논의하며 연구물을 발전하는 데 집중하는 시간을 갖는다. 이 세션에서 발표된 연구물은 다음과 같다.
– 기빙코리아 2021: 비영리조직의 인적자원관리 / 아름다운재단 기부문화연구소 김혜정 연구위원(경희대학교 공공대학원 교수)
– 기빙코리아 2021: 비영리조직 종사자의 경력 이동 / 아름다운재단 기부문화연구소 김혜정 연구위원(경희대학교 공공대학원 교수)
– Recruiting nonprofit talent – The role of leadership development on job entrance decisions

기빙코리아 2021: 비영리조직의 인적자원관리와 비영리조직 종사자의 경력 이동 / 김혜정 연구위원(경희대학교 공공대학원 교수)

기빙코리아 2021 내용은 [기빙코리아2021] 우리는 왜 비영리조직에서 일하는가? 보고서와 기빙코리아 2021 후기 글의 발표자료 참고 바랍니다.

질의응답 시간 동안 받은 질문 및 코멘트:
Q1: 사람들이 비영리 섹터에서 일하려고 하는가?
– 예전에는 나이 들면서 좋은 일 하려는 사람들이 대부분이었고 지금 트렌드는 대학 갓 졸업한 젊은 세대가 많이 진입했지만 1년 이내로 이동하는 편이다.
Q2: 비영리 규모는 어느 기준으로 나눴는가?
– 직원 수와 예산으로 기준을 뒀고 직원 수에 더 초점을 뒀다.
코멘트1: Turnover에 대해, 진짜로 떠난 게 아니라면 “Intention to leave”를 보는 것을 추천한다.
코멘트2: 한국의 비영리에 대해서 처음 알게 되어 굉장히 생소한 내용이었고 흥미롭게 볼 수 있었다.

The Role of Leadership Development in Nonprofit Talent Recruitment – An Experiment / Nils Geib(Universität Hamburg)

연구 배경: 전세계적으로 기관들은 경력직을 채용하기 위한 경쟁이 치열하다. 또한, 최근 들어 대학 졸업생은 취업 준비 시 거의 비영리섹터를 고르지 않는다.
결과 및 제언: 비영리 인적관리 측면에서 경력직을 고용하려면 리더십 강화보다는 업무 수행의 동기부여에 대해 알아보고 새로운 직업 모델을 개발하고 적용하는 데 힘을 써야 한다. 예를 들면, 회사 내 복지나 다른 기관과 차별화될만한 점이 있다.

비영리 섹터 내 다양성 관리 세션

Drivers of Diversity Management in Nonprofit Organizations / Yiying Chen (School of Public Affairs and Administration, Rutgers University-Newark)  

가설: 조직 특징(나이, 규모), 재무 상황(정부 지원, 재무적 컨디션), 외부 환경(협력, 다양한 고객망, 시민 이상향, 사회 자본) 이 중 나이와 사회 자본을 제외한 나머지 요인들이 비영리조직의 다양성 관리에 영향을 준다. 지출에 따라 분류한 규모와 나이는 종속 변수, 나머지는 독립변수로 설정했다.
결과: 정부 지원은 긍정적인 영향이 없었고, 어린 ngo일수록 다양성 관리가 어려운 것을 알 수 있다.

Social Equity Practices and Policies of Nonprofits: Comparing Perceptions of Nonprofit Scholars and Practitioners / Bok Gyo Jeong (Kean University); Sarah Mack (Kean University)

목적: 비영리 관점에서 사회적 공정성을 이해하고 현재 비영리의 사회적 공정성 관련 활동과 정책을 살펴보고자 하였다. 학자와 활동가 사이의 비영리 사회적 공정성에 대한 인식과 활동을 비교해보고자 하였다.
결과: 학자 그룹에서는 사회적 공정성에 대한 키워드 중 가장 많이 초점을 둔 곳은 ‘공정성(Equity)’인 반면, 활동가는 ‘다양성(Diversity)’에 더 무게를 두었다. 그리고 워드클라우드에 따른 학자 그룹의 키워드에 비해 활동가의 키워드는 실용성에 비교적으로 더 관련되었다. 이들에게 가장 중요한 이해관계자 또한 달랐다. 현재 다양성 자체가 굉장히 주요한 주제로 떠올랐다. 활동가는 실용적인 주제의 DEI(Diversity, Equity, Inclusion)에 관심 있으나 학자는 공정성과 같은 주제에 관심이 더 많다. 문화적인 적합성은 두 그룹이 공통성을 띄었다. 따라서 학자는 실질적으로 현장에 적용할 수 있는 주제를 바탕으로 연구를 해야 한다.

Volunteer workforce diversity: Strategies for nonprofit organizations to increase the diversity among volunteers / Stephanie Koolen-Maas (Rotterdam School of Management, Erasmus Universiteit)  

배경 및 목적: 비영리조직에서 자원봉사의 다양성이 부족하다. 지배적인 현황 모델과 자원 모델을 바탕으로 질적 탐색 연구를 구성했다. 비영리조직은 자원봉사를 채용하는 데 있어서 효율성을 강조한다. 이로 인해 몇몇 그룹은 “타겟”되지 않거나 자원봉사를 하도록 “질문받지 못해” 자원봉사가 되지 못한다. 비영리조직은 자원봉사 다양성에 신경을 쓰면 도덕적 의무, 더 커진 규모로 인한 이득, 자원봉사 에너지를 안정화하거나 미래에는 올릴 수 있어 지속가능하게 도와준다.
결과: 조직 전반에서 봉사자 다양성에 대한 이해와 지원을 해야 하며, 자원봉사 타겟 그룹을 보다 넓혀야 한다.

비영리 조사를 위한 해외 데이터 활용: 미국 데이터가 아닌 해외 데이터를 발행하는 방법 콜로키움

Susan App (University at Albany, SUNY), Ji Ma (The University of Texas at Austin, LBJ School of Public Affairs), Jaclyn Piatak (University of North Carolina at Charlotte),
Jiwon Suh (University of Texas, Arlington)

1. 미국이 아닌 데이터의 역할은?
   – 실험적인 데이터를 통해 미국 데이터와 비교해서 볼 수 있다. 왜 다른 나라들이 미국과 비교했을 때 다르고 왜 다른 방식으로 비영리를 말하는 지 설명할 수 있다.
2. 데이터를 생산하고 보고서를 작성하며 필요한 것은?
   – 보고서를 리뷰하는 풀이 다양해져야 한다. 한 주제에 대해 많은 관점이 유입되는 것이 연구의 질을 높이기 위해 중요하기 때문이다.
3. 데이터와 일반적인 이론 간의 갭이 있는데, 측정에 있어 서로 차이를 보이기 때문이다 이와 관련하여 US, non-US 데이터 간의 차이에 대해 어떻게 생각하는가?
   – 한 국가를 넘어서 미국 뿐만 아니라 인도, 한국, 일본, 중국 등과 같은 국가에 같은 주제에 대한 설문조사를 함으로써 비교해보며 이론과 차이가 있는 지 알아보려고 하고 이를 통해 객관성을 확보하고자 한다.
   – 나라마다 특성이 다르고 데이터가 다르게 나올 수 있다. 한국의 경우, 일반적인 이론과 반대되는 데이터가 나왔었다. 통념과도 완전히 다른 결과가 나올 수도 있다. 각기 다른 사람들에게 같은 질문을 해도 다른 대답이 나오는 것처럼, 각 용어는 각 지역/나라의 특성에 맞춰서 최대한 비슷하게 물어봐야 한다.
   – 자원봉사와 같은 경우에도, 나라마다 의무로 하는 곳도 있고 자발적으로 하는 곳도 있다. 이렇게 각자마다 한 용어를 받아들이는 것이 다르기 때문에 이에 따라 결과가 다르게 나올 수 있다.
4. 편집자의 관점이서 미국 이외의 나라 데이터를 통해 보고서를 생산하는 학자에게 하고 싶은 말은?
   – Voluntas:그림을 크게 그리면 좋겠다. 두 가지의 묘사를 쓰는데, 해외 관객과 학제 관객을 고려해야 한다.
   – NVSQ: 우리도 해외. 학제 관객을 고려해야 하고 연구에 대한 기여를 반영하고 잘 설명하는 것이 중요하다. 미국과 다른 배경을 가진 나라여서 미국의 이론과 다르게 결과가 나오더라도 그 배경을 충분히 설명하고 결과가 나오게 된 과정을 설명하면 된다.

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