고양시 사회적경제 활성화를 위한 지역자원조사연구

 

고양지식산업정보진흥원의 발주로 진행된 고양시 지역의제 발굴 및 실행계획 수립을 통한 사회적경제활성화를 위한 지역자원조사연구는 고양시 일자리창출과를 비롯해 고양시 사회적경제기업협의회, 고양시협동조합 협의회, 고양시 마을기업, 고양시 생협협의회 등의 사회적경제 주체들과 함께 고양시 도시재생지원센터, 고양시자치공동체지원센터, 고양시정연구원 등과 관련기관의 참여도 이루어 졌다.

​또한 고양시의회 소관 상임위원회인 환경경제위원회의 두 분의 시의원, 지역사회 협동조합 활동가 등의 참여를 통해 연구실행위원회를 구성하여 진행되었다.

 

 

본 연구의 목적은 고양시의 지역 기반 마을공동체와 사회적 경제조직들이 지역사회 문제해결을 위한 실질적인 주체로서 활성화될 수 있도록 ​지역의 핵심의제발굴을 통해 지역사회의 변화를 구체적으로 계획하고 실천하는 과정을 조직하고, ​마을공동체 및 지역의 주민활동과 그 외 지역의 자원파악을 통해서 새로운 사회적 경제 조직의 육성과 활성화의 방향을 모색하는데 있다.

연구실행위원회를 통해 사회적경제 활성화를 위한 지역의제선정기준에 따라 ​①지역주체가 있는가?   ②지역현안이 있는가?   ③지방정부 행정계획이 있는가? 등의 3가지 기준을 충족하는 예비의제를 선정을 하였다.​

선정된 예비의제는 [출산: 보육], [일자리창출: 여성/노인/청년], [도시재생], [방과후 마을학교], [청소년지원], [로컬푸드 및 다기능농업] 등의 6대 과제가 추려졌다. ​각 과제별로 사전인터뷰, 간담회 등을 통해 워크숍 구성원을 조직하고, 워크숍을 진행하는 등의 연구과정을 통해 각 의제별 과제와 실행주체, 민간부문과 행정부문의 역할분담을 제시하였다.

 

 

 

이와 함께 사회적경제 활성화를 위한 정책 제언으로 5대 과제를 제시하였다. 5대과제는 아래와 같음

 

 

본 연구보고서의 목차는 아래와 같다.

지역자원조사를 통한 경북자활 신사업개발 연구사업

경북

 

경북자활 신사업개발 연구사업은

​① 지역특성 및 참여주민 역량에 맞는 맞춤형 자활근로사업 개발

​② 신개발사업의 타당성 및 지속가능성 제고(공공자원연계 및 사업 환경 분석 기반)를 통한 지역 일자리 창출과 자활기업 육성

​③ 공공자원의 위․수탁 운영과 자활사업의 인적․물적 자원의 지역사회 선순환을 통한 지역발전 기여를 위해 기획되었다.

​​그리고 본 연구를 통해 경북의 핵심의제 및 아이템을 발굴하고 지역자원조사 방법론에 기초한 액션러닝방식으로 각 아이템별 실현가능한 사업계획서를 기획하는 것이 목표이다.

본 연구의 진행방식은 아래의 그림과 같다.

 

경북2

 

재단은 경북자활협회와 함께 구성한 신사업개발 기획팀(TFT)을 통해 예비신규아이템을 선정하였고 경북자활센터장 전체모임과 설문작업을 통해 아이템을 선정하였다.

선정된 아이템은 ➊ 사회적농업, ➋ 공원녹지관리, ➌ 사회적유통, ➍ 사회공공주택관리였다. 네 가지 아이템을 중심으로 센터들의 참여신청을 받아 액션러닝방식의 워크숍을 진행중이다. 진행과정에서 사회공공주택관리 아이템은 경북의 현재 상황상 진행하기 어려운 사업아이템으로 장기적인 계획을 세워보기로 하고 대신 ➎ 지역관리기업이나 마을관리사무소 아이템으로 전환할 예정이다.

더불어 경북에 필요한 아이템으로 ➏ 농촌중심지활성화 지역역량강화사업, ➐ 사회적경제 인큐베이팅 및 컨설팅사업, ➑ 태양광발전 청소사업 등을 선정하고 병행연구를 진행하기로 하였다. 워크숍을 진행하기에 앞서 경북지역 자활센터의 공감대형성을 위해 사회적농업, 공원녹지관리, 사회공공주택관리에 관한 교육을 진행하였다.

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공통교육을 통해 사회적농업의 개념과 의미, 내용과 사례를 살펴보며 사회적농업에 대한 이해를 높였고 공원녹지관리와 사회공공주택관리에 대한 사례강의를 들으면서 그 가능성을 제고해 보았다.

재단은 이번 연구사업을 통해 각 아이템별로 관심있는 센터가 워크숍에 참여하여 자신의 상황에 적용가능한 내용으로 사업계획을 세우려고 한다. 또한 경북도청 등의 각 아이템별 관련 담당자를 만나 사업의 가능성을 타진해보려고 한다.

본 연구사업 비롯한 재단의 대부분의 연구사업은 현장활동가들과 함께하는 액션러닝방식으로 진행된다. 이번 연구에서도 각 아이템별로 적극적으로 참여하는 센터가 만족할만한 성과를 낼 수 있을 것이다.