공공고용지원서비스 고객분류 정책 비교분석 = A Comparative Analysis of the Public Employment Service Policiesin the Advanced Countries

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The objective of this study is to find out the ways to increase the effectiveness of public employment service policies through the comparative analysis of the reforms in the advanced countries. For this analysis, two sorts of reviews are made. One is review on public employment service reforms in the advanced countries such as Germany, Sweden, U.K., U.S.A., Japan, and Australia etc.. The other is review on the development process of public employment service in Korea. It is found through the review of reform cases in the advanced countries that the core measure to increase the effectiveness of public employment service is to classify customers in accordance to the individual characteristics of the unemployed into groups and to focus service programs on any groups of them. Even in some advanced countries, statistical models have not been proved to predict the risk of long-term unemployment. Some countries stress the importance of counsellors' judgement based on experiences. In analyzing development process of public employment service in Korea, two facts have been found. One is a trial to develop a profiling system for the unemployed, which had been designed to decrease or prevent the number of the long-term unemployed. Consequently, the trial created a model. The model relies on individual characteristics which may bring about the risk of long-term unemployment. The model produced the classification of 17 typed-customers. However, the model had been implemented for only three years and disappeared due to the absence of the differentiated program for each type of customer and the duplication of classification. The other is an individually tailored employment service system which has been operating since 2006. Recognizing this system has yet to be practically established, a supplementary guideline by the Ministry of Labor has been produced since December 2007. There are 4 customer groups in this system. One of the main contents of the guideline for this system is that services should be focused on the Group A and B in order to substantially link individual assistance plan with employment service. In spite of this supplementary guideline, it is still difficult and confusing for the counsellors to classify customers into 4 Groups. One of the reasons may be the complexity of the four criteria to classify customers. The criteria contains job vacancy and capacity, technique, will to get a job. Furthermore, differentiated programs for each type of customers have yet to be harmonized substantially. In summary, in order to reduce the number of the unemployed, a combination of statistical model to predict the possibility of being long-term unemployment with counselors' judgement based on their experiment is recommended. The result of this study is concluded in 3 points. First, it is necessary to find out the criteria for classification of the customers in accordance to individual characteristics of the unemployed. Second, it is needed to develop various employment service programs for each group of customers. Third, it is necessary to select groups to which intensive support should be supplied in order to increase the net effect of the public employment service.

국문 초록 (Abstract)

그동안 우리나라 고용지원서비스는 연령별, 학력별, 계층별 등 실업자 개인별 특성을 토대로 고객을 구분하고 각 유형별로 특화된 프로그램을 개발ㆍ적용하는 점에서 미흡하였다. 이에 본 연구는 우리나라와 선진국의 공공고용지원서비스 고객분류 정책을 분석하고 고용정책 주요 고객분류의 합리적 기준을 도출하는데 그 목적을 가지고 수행되었다. 본 연구는 에스톤의 정책분석 틀을 적용하여 우리나라와 4개국을 분석하였으며 문헌분석 방법을 사용하였다.
우리나라를 비롯하여 독일, 스웨덴, 영국, 미국 등 5개국의 공공고용지원서비스의 정책을 분석한 결과 독일은 도전의 취업의욕과 지원의 취업능력필요성 정도에 따라 고용서비스 고객의 심리적 상황을 고려하였으며, 스웨덴은 고용서비스 접근 방법에 따라 고객을 분류하였으며, 영국은 생애주기와 위험유형에 따라 분류하여 근로가능연령대별 접근을 시도하였고 미국은 장기실업가능성 높은 순으로 집중적 서비스를 제공한다. 즉, 선진국의 고객분류의 형태를 실업기간, 실업자의 상태, 실업자의 고용서비스 접근방식 등으로 구성되었다. 정책분석 결과 우리나라의 시사점은 개인별 특성을 중심으로 장기실업을 예측하는 모델을 개발하였으나 그 예측의 정확성이 높지 못하다는 점, 오히려 상담자의 경험적 판단이 도움이 될 수 있다는 점 등이 발견되었다. 우리나라의 정책경험을 통하여 밝혀진 것은 고객유형의 분류가 쉽지 않고 유형별 프로그램의 차별화가 제대로 연계되지 못하는 점 등이다.

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