Tác động của vốn xã hội đến việc bị nhiễm covid 19 tại việt nam nghiên cứu điển hình tại thành phố hà nội

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN SẢN PHẨM CÔNG BỐ KHOA HỌC ĐỀ TÀI THAM GIA GIẢI THƯỞNG “SINH VIÊN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC” NĂM 2022 TÁC ĐỘNG CỦA VỐN XÃ HỘI ĐẾN VIỆC BỊ NHIỄM COVID-19 TẠI VIỆT NAM NGHIÊN CỨU ĐIỂN HÌNH TẠI THÀNH PHỐ HÀ NỘI Lĩnh vực khoa học công nghệ: Khoa học xã hội Sinh viên thực hiện: Phạm Ngọc Ánh – Nữ (chịu trách nhiệm chính) Nguyễn Thị Yến – Nữ Nguyễn Thị Hà Giang – Nữ Lê Tấn Anh – Nam Chuyên ngành: Kinh tế phát triển Người hướng dẫn chính: TS Bùi Thị Thanh Huyền HÀ NỘI - 2022 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN SẢN PHẨM CÔNG BỐ KHOA HỌC ĐỀ TÀI THAM GIA GIẢI THƯỞNG “SINH VIÊN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC” NĂM 2022 TÁC ĐỘNG CỦA VỐN XÃ HỘI ĐẾN VIỆC BỊ NHIỄM COVID-19 TẠI VIỆT NAM NGHIÊN CỨU ĐIỂN HÌNH TẠI THÀNH PHỐ HÀ NỘI Danh mục báo/ứng dụng: Tạp chí Kinh tế Dự báo thuộc Bộ Kế hoạch Đầu tư HÀ NỘI - 2022 TÁC ĐỘNG CỦA VỐN XÃ HỘI ĐẾN VIỆC BỊ NHIỄM COVID-19 TẠI VIỆT NAM NGHIÊN CỨU ĐIỂN HÌNH TẠI THÀNH PHỐ HÀ NỘI Tác giả Phạm Ngọc Ánh, ĐH Kinh tế Quốc dân Nguyễn Thị Yến, ĐH Kinh tế Quốc dân Nguyễn Thị Hà Giang, ĐH Kinh tế Quốc dân Lê Tấn Anh, ĐH Kinh tế Quốc dân Hướng dẫn: TS Bùi Thị Thanh Huyền, ĐH Kinh tế quốc dân Từ khóa: vốn xã hội, COVID-19, bị nhiễm, nhiễm bệnh, Hà Nội TÓM TẮT Nghiên cứu thực điển hình địa thành phố Hà Nội, với mục tiêu nhằm xác định tác động vốn xã hội đến việc bị nhiễm COVID-19 Số liệu nghiên cứu thu thập từ 319 phiếu khảo sát hợp lệ từ người dân quận địa bàn thành phố Hà Nội Từ mơ hình nghiên cứu ban đầu, nhóm đưa ba nhân tố lòng tin, mạng lưới xã hội chuẩn mực xã hội ảnh hưởng đến việc bị nhiễm COVID-19 Sau sử dụng kiểm định EFA, mô hình nghiên cứu xuất bốn nhóm nhân tố lòng tin vào tổ chức, mạng lưới xã hội, chuẩn mực xã hội sẵn sàng chia sẻ Bằng phương pháp hồi quy Binary Logistic, kết nghiên cứu cho thấy lòng tin vào tổ chức, mạng lưới xã hội sẵn sàng chia sẻ có ảnh hưởng đến việc bị nhiễm COVID-19, chuẩn mực xã hội khơng có tác động Ngồi ra, nghiên cứu đưa số giải pháp kiến nghị mở rộng nhằm chuyển hóa mặt tiêu cực vốn xã hội thành tích cực việc giảm thiểu số ca nhiễm COVID-19 GIỚI THIỆU Những năm gần đây, dịch bệnh COVID-19 diễn biến phức tạp Dịch bệnh gây nhiều hệ luỵ tồn cầu nhiều khía cạnh kinh tế, văn hoá, giáo dục,… Một hệ lụy nặng nề COVID-19 để lại số lượng ca nhiễm bệnh tử vong ngày gia tăng toàn giới Nhận thấy, vốn xã hội nhân tố quan trọng ảnh hưởng đến số ca nhiễm COVID-19 tăng nhanh lan rộng Bên cạnh đó, bối cảnh dịch bệnh hậu dịch bệnh, nguồn vốn vật chất hữu hình bị suy giảm vốn xã hội phương tiện hữu hiệu để cá nhân cộng đồng nhanh chóng hồi phục Trái lại, vốn xã hội mang lại hệ tiêu cực gây nên gia tăng số ca nhiễm bệnh Mục đích nghiên cứu đề tài nhằm xác định ảnh hưởng vốn xã hội tới việc bị nhiễm COVID-19 Trên sở đề xuất biện pháp phù hợp làm giảm nguy bị nhiễm COVID-19 ảnh hưởng vốn xã hội CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Vốn xã hội Vốn xã hội xác định năm nguồn lực chủ yếu kinh tế thị trường bên cạnh vốn sản xuất, vốn tài chính, vốn người vốn tự nhiên Theo Hanifan (1916) - người đề cập vốn xã hội, thể mối quan hệ tương tác xã hội cá nhân gia đình Đến năm 1980, khái niệm đưa vào từ điển khoa học xã hội Tuy nhiên, vốn xã hội thực trở thành khái niệm quan trọng nghiên cứu khoa học kể từ nghiên cứu Bourdieu (1986) Trong nghiên cứu, Bourdieu cho thu nhập số vốn xã hội người nỗ lực tâm làm việc James Coleman (1988) cho vốn xã hội thứ tài sản chung bao gồm đặc trưng đời sống xã hội sau: mạng lưới xã hội, chuẩn mực tin cậy xã hội Thêm vào đó, Putnam (2000) đưa khái niệm cách tiếp cận nghiên cứu tương đối hoàn chỉnh vốn xã hội để mạng lưới xã hội, liên hệ qua lại xã hội, quy tắc, chuẩn mực cho phép cá nhân tập thể giải vấn đề chung Hiện có nhiều cách hiểu khái niệm vốn xã hội, theo World Bank vốn xã hội thể mặt chất mặt lượng mối quan hệ, chuẩn mực tương tác xã Bên cạnh đó, OECD đưa định nghĩa vốn xã hội mạng lưới chung chuẩn mực, giá trị nhận thức tạo điều kiện cho hợp tác phát triển Tại Việt Nam, Trần Hữu Dũng (2006) cho vốn xã hội khái niệm nhằm nhấn mạnh vai trò quan trọng mối liên hệ quen biết, tin cậy thể chế xã hội phát triển kinh tế Trần Hữu Quang (2006) cho vốn xã hội khái niệm xã hội học dùng để cách tổng hợp thực đặc trưng mối dây liên kết người với cộng đồng hay xã hội Nguyễn Vạn Phú (2006) có quan điểm vốn xã hội mạng lưới kết nối người với nhau, giải vấn đề chung Với đa dạng khái niệm nguồn gốc vốn xã hội, nhà nghiên cứu tổ chức giới, nước xây dựng nên tiêu chí đo lường khác Theo quan điểm Coleman, vốn xã hội đo lường ba tiêu chí 1) mạng lưới xã hội, 2) lòng tin 3) chuẩn mực xã hội Theo tiêu chí OECD (2004), vốn xã hội đo lường qua: (1) tham gia xã hội dựa vào cấu hình thành việc tham gia nhóm; (2) tương trợ xã hội dựa theo loại hình, tần số tương trợ thức phi thức; (3) mạng lưới xã hội bao gồm loại hình tần số tiếp xúc, tham gia vào hoạt động cộng đồng lợi ích chung; (4) lịng tin chuẩn mực hợp tác tạo nên giá trị chung Bên cạnh đó, World Bank đưa tiêu chí tập trung vào (1) nhóm mạng lưới; (2) lịng tin; (3) chuẩn mực; (4) quan hệ qua lại 2.2 Dịch bệnh COVID-19 Các nhà khoa học đại học Anh Quốc Kent (2021) nhận định virus gây đại dịch COVID-19 xuất lần Trung Quốc khoảng cuối năm 2019 Ca nhiễm COVID-19 thức xác định Trung Quốc hồi tháng 12/2019 có liên quan đến khu chợ hải sản Vũ Hán Sau đó, virus lây lan tồn giới Theo Peter Ben Embarek (2021), chuyên gia hàng đầu WHO cho biết nhóm cơng tác tiến hành điều tra khoa học bốn giả thuyết liên quan tới xuất hiện, lây lan virus SARS-CoV-2 gây bệnh COVID-19 Các giả thuyết nêu vật chủ trung gian gây lây nhiễm dịch bệnh cho người lồi dơi móng ngựa hay loài trung gian chưa xác định, lây lan qua hàng hóa đơng lạnh bị rị rỉ từ Viện virus học Vũ Hán 2.3 Ảnh hưởng vốn xã hội đến việc bị nhiễm COVID-19 Qua q trình nghiên cứu, nhóm nghiên cứu nhận thấy vốn xã hội tiếp cận nhiều góc độ, hình thức, đặc điểm khác hầu hết quan điểm có thống nhiều tương quan với Bên cạnh đó, gắn vào bối cảnh dịch bệnh nay, nghiên cứu vốn xã hội COVID-19 tiếp cận phương diện mạng lưới xã hội, lòng tin chuẩn mực xã hội Trong nghiên cứu, nghiên cứu tập trung nghiên cứu tác động vốn xã hội đến việc bị nhiễm COVID-19 gắn với ba nhân tố: lòng tin, mạng lưới xã hội chuẩn mực xã hội Từ đó, nhìn nhận mặt tích cực tiêu cực vốn xã hội đem lại Về khía cạnh lịng tin, cá nhân tự hình thành lịng tin với cá nhân hay tổ chức khác Mỗi cá nhân có quyền tin tưởng mong đợi vào kết tốt đẹp đời sống họ, sở tạo nên niềm tin, hợp tác để phát triển tạo lợi ích Đặc biệt bối cảnh đại dịch COVID- 19, tất người phải trải qua khó khăn thời gian giãn cách cách ly y tế vai trị vốn xã hội thể cách rõ ràng Sự giúp đỡ, san sẻ khó khăn tồn thành viên gia đình, hàng xóm, đồng nghiệp, phần làm giảm bớt gánh nặng vật chất tinh thần, đồng thời góp phần vào việc tuân thủ tốt quy định phòng chống dịch bệnh, từ làm giảm tốc độ bị nhiễm bệnh cộng đồng Về khía cạnh mạng lưới xã hội, cá nhân “tế bào” mạng lưới xã hội Nhiều cá nhân riêng biệt kết hợp lại tạo mạng lưới xã hội Mặt khác, cá nhân tồn cá thể xã hội Vì vậy, thấy cá nhân mạng lưới xã hội có mối quan hệ hai chiều củng cố bổ sung cho Trong bối cảnh COVID-19, cá nhân có ý thức chấp hành tốt tạo nên mạng lưới xã hội có ý thức tốt, bảo vệ an toàn cá nhân cộng đồng trước dịch bệnh Về khía cạnh chuẩn mực xã hội, cá nhân tự hình thành cho thân chuẩn mực tiêu chuẩn riêng Qua đó, người có suy nghĩ, định, hành động riêng việc xảy đời sống ngày Bản thân người có u cầu, địi hỏi riêng với xã hội nhằm thỏa mãn nhu cầu thân cần đảm bảo quy tắc, chuẩn mực chung xã hội 2.4 Nguồn số liệu Số liệu thu nhập từ 378 phiếu khảo sát (từ 05/02/2022 đến 28/02/2022) quận thành phố Hà Nội Sau xử lý làm phiếu cịn lại 319 phiếu hợp lệ Dựa theo cách tính cỡ mẫu phù hợp để chạy hồi quy đa biến Harris (1985) với cỡ mẫu tỷ lệ 10:1thì số mẫu thu phù hợp 2.5 Phương pháp nghiên cứu a) Mơ hình nghiên cứu Thông qua lược khảo tài liệu kết hợp phân tích, nhóm nghiên cứu đánh giá số vốn xã hội thơng qua ba tiêu chí: mạng lưới xã hội, lịng tin, chuẩn mực xã hội Từ đó, nhóm đề xuất mơ hình nghiên cứu sau: Hình 1: Mơ hình nghiên cứu đề xuất Nguồn: Nhóm nghiên cứu Giả thuyết nghiên cứu: H1: Các nhân tố lịng tin có có ảnh hưởng ngược chiều đến việc bị nhiễm COVID-19 H2: Các nhân tố mạng lưới xã hội có ảnh hưởng chiều đến việc bị nhiễm COVID-19 H3: Các nhân tố chuẩn mực xã hội có ảnh hưởng ngược chiều đến việc bị nhiễm COVID-19 Yếu tố lịng tin đo lường thơng qua 10 biến: Tin tưởng thơng tin Chính quyền/ Tổ chức Y tế đưa dịch COVID-19 (LT1); Tin tưởng thị biện pháp Chính quyền/ Tổ chức Y tế đưa dịch COVID-19 (LT2); Tin tưởng thông tin chia sẻ dịch COVID-19 cung cấp gia đình (LT3); Tin tưởng thơng tin chia sẻ dịch COVID-19 cung cấp bạn bè (LT4); Tin tưởng thông tin chia sẻ dịch COVID- 19 cung cấp đồng nghiệp (LT5); Tin tưởng thông tin chia sẻ dịch COVID-19 cung cấp hàng xóm (LT6); Sẵn sàng chia sẻ thông tin thân liên quan đến dịch bệnh COVID-19 cho gia đình (LT7); Sẵn sàng chia sẻ thông tin thân liên quan đến dịch bệnh COVID-19 cho bạn bè (LT8); Sẵn sàng chia sẻ thông tin thân liên quan đến dịch bệnh COVID- 19 cho đồng nghiệp (LT9); Sẵn sàng chia sẻ thông tin thân liên quan đến dịch bệnh COVID-19 cho hàng xóm (LT10) Yếu tố mạng lưới xã hội đo lường biến: Tần suất đến nơi đông người (chợ, siêu thị, rạp chiếu phim, hội thảo ) dịch COVID-19 (MLXH1); Tần suất lại phương tiện di chuyển có tiếp xúc với người khác (xe bus, tàu điện cao, xe ôm công nghệ, taxi công nghệ, taxi truyền thống, ) dịch COVID- 19 (MLXH2); Nhận trợ giúp dịch COVID-19 (cung cấp thông tin, hỗ trợ tiền, hỗ trợ nhu yếu phẩm, động viên tinh thần, ) (MLXH3); Hỗ trợ người gặp khó khăn dịch bệnh COVID-19 (MLXH4) Yếu tố chuẩn mực xã hội đo lường biến: Tâm lý e sợ tiếp xúc với người F0, F1 khỏi bệnh (CMXH1); Cảm giác e ngại phải cách ly bị mắc bệnh (CMXH2);Thích nghi với việc thực 5K: “Khẩu trang – Khử khuẩn – Khoảng cách – Không tập trung – Khai báo y tế” dịch COVID-19 (CMXH3); Thích nghi thực quy định, thị dịch COVID-19 Chính phủ quan đồn thể, doanh nghiệp (CMXH4); Thích nghi với việc hoạt động hình thức online dịch COVID-19 (CMXH5) Thang đo Likert (1-5) sử dụng để đánh giá thang đo sau: (1) Hồn tồn khơng đồng ý; (2) Khơng đồng ý; (3) Bình thường; (4) Đồng ý; (5) Hoàn toàn đồng ý KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 3.1 Đặc điểm nhân học Đối tượng khảo sát nghiên cứu bao gồm tất người dân sinh sống làm việc thành phố Hà Nội Nhóm nghiên cứu thực phương pháp tiếp cận lấy mẫu theo phương pháp lấy mẫu ngẫu  nhiên với mục tiêu thu thập mẫu nghiên cứu mang tính đại diện cho tổng số dân sinh sống làm việc thành phố Hà Nội Trên thực tế, mẫu thu phân loại bảng sau: Bảng 1: Cấu trúc nhân học mẫu khảo sát Các tiêu chí khảo sát Mẫu Giới tính Nam 135 Nữ 184 Độ tuổi Dưới 18 18 18-30 tuổi 164 31-50 tuổi 129 51-60 tuổi Trình độ học vấn Trung học phổ thông 17 Đại học 251 Sau đại học 51 Sinh sống Một 45 Sống người khác 274 Tiêm Vaccine Đã tiêm mũi 103 Đã tiêm nhiều mũi 216 Nhiễm COVID Chưa nhiễm 171 Đã nhiễm 148 Nguồn: Nhóm nghiên cứu Qua bảng thấy mẫu khảo sát thu có tỷ lệ nam nữ phù hợp với tỷ lệ nam nữ dân số thành phố Hà Nội Về độ tuổi, mẫu khảo sát thu chủ yếu nằm độ tuổi từ 18-30 từ 31-50 phương pháp tiếp cận mẫu thu thập qua hội nhóm thơng tin nên mẫu khảo sát thường có độ tuổi trẻ Tỷ lệ mẫu khảo sát chủ yếu thu chủ yếu bậc đại học với 251 phiếu thu Đa số người thực khảo sát sinh sống với người khác hầu hết phiếu thu có tỷ lệ người tiêm Vaccine nhiều mũi Tỷ lệ mẫu khảo sát thu chưa nhiễm COVID cao nhiễm COVID 3.2 Đánh giá biến độc lập Trong biến đo lường lịng tin biến lịng tin sẵn sàng chia sẻ thơng tin thân cho gia đình bạn bè có điểm số trung bình cao 4,21 điểm Biến có số điểm thấp tin tưởng thông tin đưa hàng xóm với số điểm 3,49 Tuy thấp nhóm biến mức (Bình thường) Tiếp theo, độ lệch chuẩn nhân tố nhóm biến tương đối cao, tất lớn 0,7 Điều chứng tỏ câu trả lời đồng đều, đồng ý với nhân tố thuộc nhóm biến lòng tin Bảng 2: Lòng tin người dân dịch COVID-19 Biến Diễn giải Trung Độ lệch Hệ số Cronbach's bình chuẩn Alpha LT1 Tin tưởng thơng tin Chính 0.886 quyền/ Tổ chức Y tế đưa 3.81 dịch COVID-19 LT2 Tin tưởng thị 0.837 biện pháp Chính quyền/ Tổ chức 3.84 Y tế đưa dịch COVID-19 LT3 Tin tưởng thông tin 0.806 chia sẻ dịch COVID-19 3.83 cung cấp gia đình LT4 Tin tưởng thơng tin 0.716 chia sẻ dịch COVID-19 3.64 cung cấp bạn bè LT5 Tin tưởng thông tin 0.779 chia sẻ dịch COVID-19 3.64 cung cấp đồng nghiệp LT6 Tin tưởng thông tin 0.890 chia sẻ dịch COVID-19 3.49 0.770 cung cấp hàng xóm LT7 Sẵn sàng chia sẻ thông tin 0.746 thân liên quan đến dịch 4.21 bệnh COVID-19 cho gia đình LT8 Sẵn sàng chia sẻ thông tin 0.744 thân liên quan đến dịch 4.21 bệnh COVID-19 cho bạn bè LT9 Sẵn sàng chia sẻ thông tin 0.808 thân liên quan đến dịch 4.13 bệnh COVID-19 cho đồng nghiệp LT10 Sẵn sàng chia sẻ thông tin 0.820 thân liên quan đến dịch 3.89 bệnh COVID-19 cho hàng xóm Nguồn: Nhóm nghiên cứu Đối với nhóm biến mạng lưới xã hội thấy mức độ dao động giá trị trung bình đa dạng từ 2,29-3,97 điều chứng tỏ biến mạng lưới xã hội nhận ý kiến đa dạng, trải từ “không đồng ý” “đồng ý” Trong biến MLXH4 biến có trung bình cao gần đạt đến ngưỡng “đồng ý" Sự di chuyển phương tiện công cộng có điểm số mà hầu hết đối tượng khảo sát chọn “không đồng ý”, điều phù hợp với thực tế bối cảnh dịch COVID-19 nên phương tiện công cộng hay nơi công cộng tập trung đông người không hoạt động Tiếp theo, độ lệch chuẩn nhân tố nhóm biến biến động tương đối nhiều, trải từ 0,838-1,178 cho thấy câu trả lời biến động Bảng 3: Mạng lưới xã hội người dân dịch COVID-19 Biến Diễn giải Trung Độ lệch Hệ số Cronbach's bình chuẩn Alpha MLXH1 Tần suất đến nơi 1.062 đông người (chợ, siêu thị, rạp chiếu phim, hội 2.60 thảo ) dịch COVID-19 MLXH2 Tần suất lại 1.152 phương tiện di chuyển có tiếp xúc với người 0.784 khác (xe bus, tàu điện 2.29 cao, xe ôm công nghệ, taxi công nghệ, taxi truyền thống, ) dịch COVID-19 MLXH3 Nhận trợ giúp 1.178 dịch COVID-19 (cung cấp thông tin, hỗ trợ tiền, 2.34 hỗ trợ nhu yếu phẩm, động viên tinh thần, ) MLXH4 Hỗ trợ người gặp 0.838 khó khăn dịch bệnh 3.30 COVID-19 Nguồn: Nhóm nghiên cứu Điểm trung bình nhóm biến chuẩn mực xã hội nằm khoảng từ 3.43- 4.27 Kết cho thấy nhóm biến chuẩn mực có điểm số ấn tượng với biến thích nghi với việc thực 5K bối cảnh dịch bệnh có điểm số cao gần đạt đến “hoàn toàn đồng ý" Tiếp theo, độ lệch chuẩn nhân tố nhóm biến tương đối cao, tất lớn 0,7 Điều chứng tỏ câu trả lời đồng đều, đồng ý với nhân tố thuộc nhóm biến chuẩn mực xã hội Bảng 4: Chuẩn mực xã hội dịch COVID-19 Biến Diễn giải Trung Độ lệch Hệ số Cronbach's bình chuẩn Alpha CMXH1 Tâm lý e sợ tiếp xúc với 3.43 0.982 người F0, F1 khỏi bệnh CMXH2 Cảm giác e ngại phải 3.60 0.912 cách ly bị mắc bệnh CMXH3 Thích nghi với việc thực 4.27 0.800 5K: “Khẩu trang – Khử khuẩn – Khoảng cách 0.661 – Không tập trung – Khai báo y tế” dịch COVID-19 CMXH4 Thích nghi thực 4.14 0.844 quy định, thị dịch COVID-19 Chính phủ quan đoàn thể, doanh nghiệp CMXH5 Thích nghi với việc hoạt 4.16 0.874 động hình thức online dịch COVID-19 Nguồn: Nhóm nghiên cứu Sau thống kê mô tả biến độc lập qua kiểm định Cronbach's Alpha biến độc lập loại bỏ biến MLXH4, CMXH1 CMXH2 có kết kiểm định khơng tương quan với biến tổng Sau bỏ nhân tố khơng phù hợp thang đo nhóm biến đánh giá đáng tin cậy 3.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA Sau lần thực phân tích EFA, biến LT4, LT5, LT6 có hệ số tải nhân tố 0.05 khơng có tác động lên khả bị nhiễm COVID nên bị loại bỏ Cột B hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa biến độc lập, kết sau:  Biến LTTC tác động nghịch lên biến phụ thuộc Covid  Biến MLXH tác động thuận lên biến phụ thuộc Covid  Biến CS tác động thuận lên biến phụ thuộc Covid Với kết trên, vào phương trình hồi quy logistic ta có: 𝑙𝑜𝑔𝑒 ( 𝑃𝑖 ) = −0.728 − 0.911𝐿𝑇𝑇𝐶 + 0.659𝑀𝐿𝑋𝐻 + 0.553𝐶𝑆 − 𝑃𝑖 Sử dụng hệ số hồi quy B Exp(B) = eB, hình thành kịch xác suất thay đổi xác suất ban đầu 10%, 30% 50% Đặt P0: Xác suất ban đầu; P1: Xác suất thay đổi, P1 tính theo cơng thức: 12 Bảng 7: Mô xác suất nhiễm COVID-19 Biến số Mơ xác suất bị nhiễm B 𝒆𝑩 đơn vị xác suất ban đầu là: % COVID-19 biến độc lập thay đổi LTTC MLXH 10% 30% 50% CS -0.911 0.402 4.3 14.7 28.7 0.659 1.933 17.7 45.3 65.9 0.553 1.738 16.2 42.7 63.5 Nguồn: Nhóm nghiên cứu Biến LTTC: Giả sử xác suất bị nhiễm COVID-19 ban đầu 10% Khi yếu tố khác khơng đổi, lịng tin tổ chức tăng thêm đơn vị xác suất bị nhiễm COVID-19 giảm xuống 4,3% Tương tự, xác suất ban đầu 30% 50% xác suất bị nhiễm COVID-19 tương ứng giảm xuống 14,7% 28,7% Biến MLXH: Giả sử xác suất bị nhiễm COVID-19 ban đầu 10% Khi yếu tố khác không đổi, mạng lưới xã hội tăng thêm đơn vị xác suất bị nhiễm COVID-19 tăng lên 17,7% Tương tự, xác suất ban đầu 30% 50% xác suất bị nhiễm COVID-19 tương ứng tăng lên 45,3% 65,9% Biến CS: Giả sử xác suất bị nhiễm COVID-19 ban đầu 10% Khi yếu tố khác không đổi, sẵn sàng chia sẻ tăng thêm đơn vị xác suất bị nhiễm COVID-19 tăng lên 16,2% Tương tự, xác suất ban đầu 30% 50% xác suất bị nhiễm COVID-19 tương ứng tăng lên 42,7% 63,5% Bên cạnh đó, nhóm nghiên cứu nhận thấy thứ tự quan trọng biến độc lập qua bảng sau: Bảng 8: Các yếu tố tác động đến việc bị nhiễm COVID-19 STT Biến số |B| Tỷ lệ % Thứ tự quan trọng LTTC 0.911 42.91 MLXH 0.659 31.04 CS 0.553 25.05 Tổng 2.123 100 Nguồn: Nhóm nghiên cứu 13 Qua đó, kiểm định giả thuyết so sánh kỳ vọng thực tế nghiên cứu Bảng 8: Kiểm định giả thuyết Kỳ Thực Kỳ vọng Mã Giả thuyết vọng tế so với Giải thích thực tế H1’ Lòng tin vào Khi có lịng tin vào tổ chức ảnh hưởng tổ chức, quyền hay gia ngược chiều đến đình khả bị nhiễm việc bị nhiễm - - Giống COVID-19 thấp COVID-19 người dân có ý thức chấp hành yêu cầu, khuyến nghị đưa H2’ Mạng lưới xã hội Khi có mạng lưới xã hội ảnh hưởng rộng lớn làm gia tăng chiều việc khả bị nhiễm COVID- bị nhiễm COVID- + + Giống 19 gây nên tập trung 19 đông người nơi cơng cộng tụ họp thói quen tổ chức H4’ Sẵn sàng chia sẻ Khi có lịng tin chia ảnh hưởng ngược sẻ thông tin cho người chiều đến việc bị khác làm gia tăng khả nhiễm COVID-19 bị nhiễm COVID-19 chia sẻ thông tin - + Khác mang tính chất sai lệch, không so với thực tế gây nên nhiễu loạn thông tin, khó khăn cơng tác khoanh vùng dịch Nguồn: Nhóm nghiên cứu 14 3.5 Kiểm định khác biệt trung bình Qua kiểm định khác biệt trung bình phương pháp Independent Sample T-Test ANOVA biến nhân học kết cho thấy: Có khác biệt có ý nghĩa thống kê mức độ bị nhiễm bệnh nam nữ người có độ tuổi khác Khơng có khác biệt có ý nghĩa thống kê mức độ nhiễm bệnh người có trình độ học vấn khác nhau, người sống sống người khác hay người tiêm số lượng mũi vaccine khác KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ Qua thực tiễn, nhóm nghiên cứu thấy dịch bệnh ảnh hưởng đến nhiều mặt kinh tế xã hội cơng tác phịng dịch ln đặt lên hàng đầu Đặc biệt, bối cảnh “bình thường để cơng tác phịng dịch hiệu người dân cần có hành động cụ thể, nhóm đề xuất số giải pháp cho người dân để hạn chế việc bị nhiễm bệnh: Thứ nhất, tin tưởng biện pháp Chính phủ đề bối cảnh dịch bệnh Thứ hai, sẵn sàng chia sẻ thơng tin dịch bệnh nhanh chóng Thứ ba, chủ động trang bị đầy đủ thông tin dịch bệnh thông qua mạng lưới Thứ tư, tận dụng mạng lưới xã hội, sẵn sàng chia sẻ thơng tin hữu ích cho người xung quanh Bên cạnh đó, việc nghiên cứu tác động vốn xã hội đến việc bị nhiễm COVID-19 điển hình Hà Nội cho thấy thực tế vốn xã hội có tác động thời kỳ dịch bệnh Từ kết luận mà nghiên cứu đưa ra, nhóm đề xuất số kiến nghị cho đơn vị, quan chức nhằm hạn chế việc bị nhiễm COVID-19 cộng đồng: Thứ nhất, củng cố lòng tin người dân vào sách, biện pháp nhằm kiểm sốt tình hình dịch bệnh COVID-19 Thứ hai, cập nhật thơng tin nhanh chóng, xác kịp thời tình hình dịch bệnh Thứ ba, tăng cường tuyên truyền hệ lụy, đẩy lùi hành vi trái với chuẩn mực xã hội dịch COVID-19 15 TÀI LIỆU THAM KHẢO Nguyễn Tuấn Anh (2011), “Vốn xã hội vấn đề đặt nghiên cứu vốn xã hội Việt Nam nay”, Tạp chí Xã hội học Nguyễn Ngọc Bích (2006), “Vốn xã hội phát triển”, Tạp chí Tia sáng Trần Hữu Dũng (2003), “Vốn xã hội kinh tế”, Tạp chí Thời đại Trần Hữu Dũng (2006), “Vốn xã hội phát triển kinh tế”, Tạp chí Tia sáng Lê Ngọc Hùng (2008), Vốn xã hội, vốn người mạng lưới xã hội qua số nghiên cứu Việt Nam, Con người: văn hóa, quyền phát triển, NXB Từ điển Bách Khoa, Hà Nội Trần Hữu Quang (2010), Tìm hiểu khái niệm vốn xã hội, Phương pháp nghiên cứu xã hội lịch sử, NXB Từ điển Bách Khoa, Hà Nội Khúc Thị Thanh Vân (2011), “Nhận thức nguồn vốn xã hội, sức mạnh tiềm tàng cho phát triển”, Tạp chí Xã hội học Nguyễn Trọng Hoài Huỳnh Thanh Điền (2010), ‘Xây dựng khung phân tích vốn xã hội doanh nghiệp cho điều kiện Việt Nam Tổng quan lý thuyết nghiên cứu thực nghiệm’ Hoàng Bá Thịnh (2009), ‘Vốn xã hội, mạng lưới xã hội phí tổn’, Xã hội học, số 1-2009, tr 42-51 10 Nguyễn Lê Hoàng Thụy Tố Quyên (2016), ‘Tổng quan lý thuyết khung đo lường vốn xã hội’, Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, số (46) 11 Nguyễn Trung (2006), ‘Bàn vốn xã hội’, Tạp chí Tia sáng, số 14 12 Portes, A (1998), “Social Capital: Its Origins and Applications in Modern Sociology”, Annual Review of Sociology, 24, 1-24 13 Grootaert, C (1999), Social capital, household welfare and poverty in Indonesia, Washington: The World Bank Social Development Department 14 Fukuyama.Francis (2001),“Social Capital, Civil Society and Development”, Third Word Quarterly, Social Capital and Development: The Coming Agenda 15 Fukuyama Francis (2002), Social Capital and Development: The Coming Agenda 16 16 Coleman J.S (1988), “Social Capital in the Creation of Human-Capital”, American Journal of Sociology, 94 (Supplement), 95-120 17 Bourdieu, P (1986) The Forms of Capital In J G Richardson, Handbook of Theory and Research for the Sociology of Capital (pp 241-258) Newyork: Greenwood Press 18 Coleman, J (1990), Foundations of Social Theory, Cambridge, Mass: Harvard University Press 19 Hanifan, L J (1916), The rural school community center, Annals of the American Academy of Political and Social Science 20 Putnam, R (1995) Bowling Alone The collapse and revival of American community 2000 21 V Vella, D Narajan 2006 "Building indices of social capital", Journal of Sociology, No.1, 1-23 22 Woolcock, M (1998), Social Capital and Economic Development: Toward a Theoretical Synthesis and Policy Framework, Theory and Society, 27(2), 151-208 23 Woolcock, M (2001), The Place of Social Capital in Understanding Social and Economic Outcomes, World Bank 24 Woolcock, M., & Narayan, D (2000), Social Capital: Implications for Development Theory, Research, and Policy, World Bank Research Observer, 15, 225-49 25 Bernd Sebastian Kamps Christian Hoffmann,COVID reference 26 John Field (2008), Social Capital, Abingdon: Routledge, Taylor & Francis Group 27 Kane X Faucher (2018), Social Capital Online: Alienation and Accumulation, London: University of Westminster Press