Impact assessment of congestion charge scenarios in hcmc using simulation method in visum

Transport and Communications Science Journal, Vol 71, Issue 9 (12/2020), 1107-1118 
1107 
Transport and Communications Science Journal 
IMPACT ASSESSMENT OF CONGESTION CHARGE SCENARIOS 
IN HCMC USING SIMULATION METHOD IN VISUM 
Nguyen Thi Thanh Huong 
Campus in Ho Chi Minh City, University of Transport and Communications, No 450-451 Le 
Van Viet Street, Tang Nhon Phu A, District 9, Ho Chi Minh City, Vietnam 
ARTICLE INFO 
TYPE: Research Article 
Received: 25/10/2020 
Revised: 14/12/2020 
Accepted: 22/12/2020 
Published online: 28/12/2020 
https://doi.org/10.47869/tcsj.71.9.9 
* Corresponding author 
Email: huongntt_ph@utc.edu.vn; Tel: 0988727209 
Abstract. Reducing traffic congestion and restricting the use of private motorized vehicles is 
the goal of many major cities around the world. Therefore, there have been many studies to 
provide solutions to the issue of urban traffic congestion. Traffic congestion charge like 
Electronic Road Pricing (ERP) for traffic to entry downtown is one of the measures that has 
been successfully applied in some cities such as London, Stockholm, Singapore and others. 
This measure is also mentioned by Vietnamese experts. However, up to now, although there 
have been a few studies on this issue, the proposed solutions have not been applied. One of 
the reasons that may be the impact assessment of the congestion charge solutions is not 
enough convincing. This study introduces a method of assessing the impact of congestion 
charge using the VISUM traffic simulation tool. A set of indicators quantified is used in this 
study to assess the impact of congestion charge. The assessing results show some aspect of 
the future picture when the congestion charge is applied in Ho Chi Minh City (HCMC) 
downtown and will be helpful for HCMC in formulating congestion charge solutions by 
choosing among scenarios of charge level. 
Keywords: congestion toll, VISUM, Ho Chi Minh City (HCMC). 
© 2020 University of Transport and Communications 
Tạp chí Khoa học Giao thông vận tải, Tập 71, Số 9 (12/2020), 1107-1118 
1108 
Tạp chí Khoa học Giao thông vận tải 
ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA CÁC KỊCH BẢN THU PHÍ 
ÙN TẮC GIAO THÔNG TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH 
SỬ DỤNG CÔNG CỤ MÔ PHỎNG GIAO THÔNG VISUM 
Nguyễn Thị Thanh Hương 
Phân hiệu tại Thành phố Hồ Chí Minh, Trường Đại học Giao thông vận tải, số 450-451 Lê 
Văn Việt, phường Tăng Nhơn Phú A, Quận 9, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam 
THÔNG TIN BÀI BÁO 
CHUYÊN MỤC: Công trình khoa học 
Ngày nhận bài: 25/10/2020 
Ngày nhận bài sửa: 14/12/2020 
Ngày chấp nhận đăng: 22/12/2020 
Ngày xuất bản Online: 28/12/2020 
https://doi.org/10.47869/tcsj.71.9.9 
* Tác giả liên hệ 
Email: huongntt_ph@utc.edu.vn; Tel: 0988727209 
Tóm tắt. Giảm ùn tắc giao thông và hạn chế sử dụng phương tiện cơ giới cá nhân là mục tiêu 
của nhiều thành phố lớn trên thế giới. Do đó, đã có rất nhiều nghiên cứu nhằm đưa ra giải 
pháp cho bài toán ùn tắc giao thông đô thị. Thu phí ùn tắc giao thông (UTGT) như thu giá 
đường điện tử khi xe đi vào khu trung tâm thành phố là một trong những giải pháp đã được áp 
dụng thành công ở một số đô thị trên thế giới và được nhắc đến khá nhiều bởi các chuyên gia 
Việt Nam. Tuy nhiên, cho đến thời điểm hiện tại, dù đã có một vài nghiên cứu cho vấn đề 
này, nhưng các giải pháp đề xuất vẫn chưa được áp dụng. Một trong những nguyên nhân có 
thể do dự báo tác động của các giải pháp chưa đủ thuyết phục. Nghiên cứu này giới thiệu một 
phương pháp đánh giá tác động của giải pháp thu phí UTGT thông qua sử dụng công cụ mô 
phỏng giao thông VISUM. Kết quả đánh giá tác động thông qua bộ chỉ tiêu được lượng hóa 
trong nghiên cứu này sẽ thể hiện ở khía cạnh nào đó bức tranh tương lai khi giải pháp thu phí 
UTGT trong trung tâm Thành phố Hồ Chí Minh (TP HCM) được áp dụng, và sẽ là căn cứ để 
chính quyền TP HCM thiết kế chính sách thu phí ùn tắc giao thông một cách cụ thể. 
Từ khóa: phí ùn tắc giao thông (phí UTGT), phí đi vào trung tâm, VISUM, thành phố Hồ Chí 
Minh (TP HCM). 
© 2020 Trường Đại học Giao thông vận tải 
1. ĐẶT VẤN ĐỀ 
TP HCM là đô thị kinh tế lớn nhất Việt Nam. Ùn tắc giao thông, ô nhiễm môi trường và 
Transport and Communications Science Journal, Vol 71, Issue 9 (12/2020), 1107-1118 
1109 
mất an toàn giao thông là vấn đề đã tồn tại từ nhiều năm qua. Chính quyền thành phố, các đơn 
vị chức năng, các nhà nghiên cứu vẫn trăn trở trong việc tìm giải pháp cho bài toán giao thông 
đô thị. Các giải pháp nhằm hạn chế sử dụng phương tiện giao thông cá nhân được coi là một 
trong những giải pháp mang lại hiệu quả trong giải quyết các vấn đề nói trên. Trong các giải 
pháp này, thu phí ùn tắc giao thông (UTGT) là một trong những giải pháp đã được áp dụng 
thành công ở một số đô thị trên thế giới. TP HCM đã được Quốc hội thông qua việc áp dụng 
thí điểm các loại phí, lệ phí chưa được quy định trong danh mục theo Luật Phí và lệ phí trong 
Nghị quyết số 54/2017/QH14 ngày 24 tháng 11 năm 2017. Gần đ ... 
Kết quả chạy mô hình các kịch bản cho thấy, thị phần vận tải của ô tô và xe máy giảm rất 
nhẹ, chưa đến 1%. Thị phần vận tải của xe đạp, xe buýt và metro tăng nhẹ và cũng chưa đến 
1%. Tổng số chuyến đi bằng xe máy và ô tô toàn thành phố giảm. Tổng số km chạy xe và 
tổng thời gian di chuyển trên toàn thành phố và trong khu vực thu phí đều giảm đối với ô tô 
và xe máy, tăng đối với xe đạp. Theo kết quả của mô hình thì việc thu phí đi vào trung tâm 
thành phố có tác động rất ít đến thay đổi nhu cầu vận tải. Kết quả như vậy có thể được giải 
thích bởi một số nguyên nhân sau: 
- Mạng lưới buýt và metro năm 2025 dự kiến chưa đảm bảo đủ đáp ứng nhu cầu vận tải. 
- Mô hình không mô phỏng được sự thay đổi của tổng nhu cầu vận tải khi có thay đổi về 
chi phí di chuyển, do đó tổng nhu cầu vận tải của các kịch bản là không đổi. 
Bảng 5. Kết quả tính toán chỉ tiêu đánh giá tác động giao thông. 
Tổng km 
chạy xe
Tổng thời gian 
di chuyển (h)
Tổng km 
chạy xe
Tổng thời gian 
di chuyển
Xe đạp 2,740,291 11.09% 5,622,316 473,438 1,030,162 85,918 
Xe máy 20,526,148 83.10% 31,327,271 697,173 5,898,046 123,627 
Ô tô 1,017,676 4.12% 3,087,609 75,658 506,125 11,393 
Bus 416,667 1.69% 270,209 4,889 37,961 713 
Metro
Tổng 24,700,781 100% 40,037,196 1,246,269 7,434,333 220,938 
Xe đạp 3,516,891 10.90% 6,873,658 580,643 1,088,775 90,790 
Xe máy 26,718,759 82.78% 41,647,355 1,032,751 8,374,605 208,602 
Ô tô 1,319,250 4.09% 4,027,471 103,293 577,242 15,179 
Bus 552,641 1.7122% 270,209 4,934 37,961 752 
Metro 168,838 0.52%
Tổng 32,276,379 100.00% 52,818,693 1,721,621 10,078,582 315,322 
Xe đạp 3,538,304 10.96% 6,880,654 582,290 1,250,738 104,419 
Xe máy 26,645,917 82.56% 38,584,988 957,094 6,617,946 154,316 
Ô tô 1,295,809 4.01% 3,859,672 101,859 554,726 13,528 
Bus 554,162 1.72% 270,209 4,899 37,961 717 
Metro 242,187 0.75%
Tổng 32,276,379 100.00% 49,595,523 1,646,142 8,461,371 272,980 
Xe đạp 3,574,666 11.08% 6,948,584 588,339 1,263,642 105,499 
Xe máy 26,630,586 82.51% 38,538,032 956,011 6,611,604 154,176 
Ô tô 1,175,351 3.64% 3,501,368 92,389 503,138 12,270 
Bus 583,595 1.81% 270,209 5,189 37,961 759 
Metro 312,180 0.97% - 
Tổng 32,276,379 100.00% 49,271,231 1,642,049 8,416,447 272,693 
Xe đạp 3,592,038 11.13% 6,982,352 591,198 1,269,783 106,012 
Xe máy 26,621,557 82.48% 38,524,959 955,186 6,609,362 154,124 
Ô tô 1,068,348 3.31% 3,182,607 83,978 457,333 11,153 
Bus 616,479 1.91% 270,209 5,481 37,961 802 
Metro 377,956 1.17%
Tổng 32,276,379 100.00% 48,973,226 1,636,465 8,374,539 272,079 
Toàn thành phố Khu vực thu phí UTGT
K
B Phương 
thức
20
20
Tổng số 
chuyến đi
Thị phần 
vận tải
20
25
 K
hô
ng
 th
u 
ph
í U
T
G
T
K
B
 n
hẹ
K
B
 tr
un
g 
bì
nh
K
B
 m
ạn
h
Nhưng trên thực tế, khi chi phí thay đổi có thể làm thay đổi tổng nhu cầu vận tải vì những 
Transport and Communications Science Journal, Vol 71, Issue 9 (12/2020), 1107-1118 
1115 
chuyến đi không quan trọng có thể bị hủy do chi phí di chuyển tăng lên. 
Hệ số co giãn của cầu vận tải ô tô và xe máy theo chi phí ở thành phố Hồ Chí Minh tính 
toán từ kết quả khảo sát là tương đối thấp. Hệ số co giãn của ô tô là 0.25 và của xe máy là 
0.026. Như vậy, khi chi phí di chuyển của ô tô tăng lên 50%, 100%, 150% thì số chuyến đi 
vào trung tâm thành phố của ô tô giảm lần lượt là 12.5%, 25%, 37,5%. Tuy nhiên số chuyến 
đi vào trung tâm thành phố chỉ chiếm khoảng 15% tổng số chuyến đi của toàn thành phố. Do 
đó số chuyến đi bằng ô tô xét trên phạm vi toàn thành phố chỉ giảm khoảng 1.8%, 3.7% và 
5.6%. Lưu ý rằng tỉ lệ này có được với giả thiết tất cả các yếu tố khác không đổi chỉ có chi phí 
di chuyển bằng ô tô thay đổi. Tuy nhiên, kết quả chạy các kịch bản của mô hình như đã trình 
bày ở trên là tổng hợp của các giả thiết thay đổi của cả chi phí lẫn cơ sở hạ tầng và thời gian 
di chuyển. Do đó số chuyến đi bằng ô tô của toàn thành phố tính từ mô hình giảm được đến 
19% đối với kịch bản mạnh. Tương tự như vậy đối với trường hợp của xe máy. Số chuyến đi 
bằng xe máy của toàn thành phố giảm 0.4% theo kết quả của mô hình đối với kịch bản mạnh. 
Do đó, có thể thấy rằng với kịch bản thu phí ở mức đến 120 ngàn đối với ô tô và đến 30 
ngàn đối với xe máy thì tác động giảm thiểu số chuyến đi bằng ô tô và xe máy và tăng thị 
phần vận tải hành khách công cộng là không nhiều như kì vọng. Tuy nhiên kết quả dự báo này 
có thể sẽ được cải thiện hơn nếu có thể hoàn thiện những hạn chế của mô hình như đã trình 
bày ở trên. Ngoài ra, nếu giải pháp thu phí đi vào trung tâm thành phố được kết hợp với các 
giải pháp hạn chế phương tiện cơ giới cá nhân khác như tăng các loại phí, lệ phí sở hữu 
phương tiện hiện hữu, kiểm soát phát thải, đánh thuế phát thải ô nhiễm môi trường, ... và kết 
hợp với các giải pháp phát triển VTHKCC đảm bảo đáp ứng tốt hơn nhu cầu vận tải, tạo môi 
trường tiện nghi cho người đi bộ và đi xe đạp, thì kết quả tác động có thể sẽ cao hơn. 
5. ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG MÔI TRƯỜNG 
Từ kết quả tính toán của mô hình VISUM cho thấy số chuyến đi bằng phương tiện cơ 
giới cá nhân và số km chạy xe giảm dần theo mức thu phí ở 3 kịch bản. Số km chạy xe giảm 
dần đồng nghĩa với việc giảm tiêu thụ nhiên liệu và giảm phát thải ra môi trường. Căn cứ theo 
mức phát thải trên 1 km chạy xe, tổng lượng phát thải giảm được của từng kịch bản được trình 
bày như trong bảng. 
Bảng 6. Mức phát thải khí ô nhiễm (g/km). 
Nguồn CO NOx PM10 TSP 
Xe máy 21.85 0.05 0.0088 0.006 
Ô tô 34.8 1.9 0.016 0.015 
Kết quả trong bảng cho thấy, so với kịch bản không thu phí, thì các kịch bản thu phí giúp 
giảm được gần 7% phát thải khí CO, PM10 và TSP và gần 5% khí NOx trên toàn thành phố. 
Riêng trong phạm vi thu phí, lượng khí thải ô nhiễm giảm đến 85%. Như vậy, dù các chỉ tiêu 
về tác động giao thông biến đổi không nhiều, nhưng các chỉ tiêu đánh giá về tác động môi 
trường là tương đối có ý nghĩa. 
Tạp chí Khoa học Giao thông vận tải, Tập 71, Số 9 (12/2020), 1107-1118 
1116 
Bảng 7. Kết quả tính toán chỉ tiêu đánh giá tác động môi trường. 
CO NOx PM10 TSP CO NOx PM10 TSP
Xe máy 41,647,355 832,947 909.99 2.08 0.37 0.25
Ô tô 4,027,471 443,022 140.16 7.65 0.06 0.06
Tổng 1,275,969 1,050.15 9.73 0.43 0.31 
Xe máy 38,584,988 771,700 843.08 1.93 0.34 0.23 -7.4% -7.4% -7.4% -7.4%
Ô tô 3,859,672 424,564 134.32 7.33 0.06 0.06 -4.2% -4.2% -4.2% -4.2%
Tổng 1,196,264 977.40 9.26 0.40 0.29 -6.9% -4.8% -6.9% -6.7%
Xe máy 38,538,032 770,761 842.06 1.93 0.34 0.23 -7.5% -7.5% -7.5% -7.5%
Ô tô 3,501,368 385,151 121.85 6.65 0.06 0.05 -13.1% -13.1% -13.1% -13.1%
Tổng 1,155,911 963.90 8.58 0.40 0.28 -8.2% -11.9% -8.3% -8.6%
Xe máy 38,524,959 770,499 841.77 1.93 0.34 0.23 -7.5% -7.5% -7.5% -7.5%
Ô tô 3,182,607 350,087 110.75 6.05 0.05 0.05 -21.0% -21.0% -21.0% -21.0%
Tổng 1,120,586 952.53 7.97 0.39 0.28 -9.3% -18.1% -9.5% -10.1%
CO NOx PM10 TSP CO NOx PM10 TSP
Xe máy 8,374,605 167,492 182.99 0.42 0.07 0.05
Ô tô 577,242 63,496.57 20.09 1.10 0.01 0.01
Tổng 230,989 203.07 1.52 0.08 0.06 
Xe máy 6,617,946 132,359 144.60 0.33 0.06 0.04 -21.0% -21.0% -21.0% -21.0%
Ô tô 554,726 61,019.83 19.30 1.05 0.01 0.01 -3.9% -3.9% -3.9% -3.9%
Tổng 193,379 163.91 1.38 0.07 0.05 -19.3% -8.6% -19.1% -18.5%
Xe máy 6,611,604 132,232 144.46 0.33 0.06 0.04 -21.1% -21.1% -21.1% -21.1%
Ô tô 503,138 55,345.23 17.51 0.96 0.01 0.01 -12.8% -12.8% -12.8% -12.8%
Tổng 187,577 161.97 1.29 0.07 0.05 -20.2% -15.1% -20.1% -19.8%
Xe máy 6,609,362 132,187 144.41 0.33 0.06 0.04 -21.1% -21.1% -21.1% -21.1%
Ô tô 457,333 50,306.65 15.92 0.87 0.01 0.01 -20.8% -20.8% -20.8% -20.8%
Tổng 182,494 160.33 1.20 0.07 0.05 -21.0% -20.9% -21.0% -21.0%
2025 
Không 
thu phí
KB nhẹ
KB 
trung 
bình
KB 
mạnh
Phương 
thức
Kịch 
bản
Phương 
thức
Toàn thành phố
Tổng số 
km chạy xe
Tổng nhiên 
liệu tiêu thụ (l)
Tổng lượng khí phát thải ô nhiễm (tấn/ngày)
Tỷ lệ thay đổi so với KB không 
thu phí
Tỷ lệ thay đổi so với KB không 
thu phíTổng số 
km chạy xe
Tổng nhiên 
liệu tiêu thụ (l)
Tổng lượng khí phát thải ô nhiễm (tấn/ngày)
Kịch 
bản
KB 
mạnh
Khu vực thu phí
KB nhẹ
KB 
trung 
bình
2025 
Không 
thu phí
6. ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG KINH TẾ-XÃ HỘI 
Từ kết quả của mô hình VISUM cho thấy các lợi ích kinh tế của chính sách thu phí có thể 
kể đến như lợi ích giảm thời gian di chuyển, giảm phát thải ô nhiễm môi trường. Nhưng lợi 
ích này có thể quy đổi ra tiền bằng cách sử dụng giá trị VOTT (giá trị thời gian di chuyển) và 
đơn giá của việc giảm 1 tấn phát thải khí ô nhiễm. Kết quả tính toán lợi ích kinh tế và doanh 
thu mang lại từ việc thu phí được thể hiện trong bảng dưới đây, trong đó VOTT lấy bằng 80 
000 đồng/h (tham khảo từ dữ liệu khảo sát Metros) và đơn giá khi giảm phát thải được một 
tấn CO2 là 15.37 euros, tương đương với 415,000 VNĐ (đơn giá trên thị trường Châu Âu 
ngày 14/06/2018). 
Bảng 8. Kết quả tính toán chỉ tiêu đánh giá tác động kinh tế-xã hội. 
KB nhẹ KB Trung bình KB mạnh KB nhẹ KB Trung bình KB mạnh
Lợi ích từ giảm phát thải CO 11.0 13.1 14.8 5.9 6.2 6.5 
Lợi ích từ giảm thời gian di chuyển 2,204.0 2,323.5 2,486.5 1,236.4 1,244.8 1,262.7 
Doanh thu từ phí 12,573.4 21,499.5 31,958.2 
Thiệt hại đối với người đi xe máy (425.4) (675.8) (922.4) 
Thiệt hại đối với người đi ô tô (804.2) (5,987.6) (12,271.6) 
Toàn thành phố Khu vực thu phí Lợi ích/thiệt hại KTXH quy đổi 
ra tiền (tỷ đồng/năm) 
Bên cạnh những lợi ích kinh tế mang lại thì dự án cũng có những tác động thiệt hại, cụ 
thể đối với người đi ô tô và xe máy, khi chi phí di chuyển tăng lên, những người đi ô tô và xe 
máy trước kia có thể chi trả được cho các chuyến đi phục vụ nhu cầu hoạt động của họ thì nay 
Transport and Communications Science Journal, Vol 71, Issue 9 (12/2020), 1107-1118 
1117 
một nhóm người không còn khả năng chi trả được họ buộc phải tìm phương thức sử dụng thay 
thế hoặc hủy chuyến đi. Thiệt hại của nhóm người này có thể lượng hóa theo công thức sau: 
Thiệt hại kinh tế của người sử dụng = (V2+V1) (P2-P1) (1) 
Trong đó: V1 và V2 là lượng cầu trước và sau khi tăng phí 
 P1 và P2 là chi phí trước và sau khi tăng phí 
Kết quả tính toán trong bảng cho thấy doanh thu từ hơn 12 nghìn tỉ đồng/năm đối với 
kịch bản nhẹ và đến 32 nghìn tỉ đồng/năm đối với kịch bản mạnh sẽ là nguồn tài chính khá tốt 
cho thành phố để đầu tư phát triển VTHKCC. Trong khi đó, thiệt hại kinh tế đối với người đi 
ô tô và xe máy tương đối lớn, cần phải được bù đắp cho họ bằng việc phát triển các phương 
thức thay thế đủ đáp ứng nhu cầu di chuyển. Như vậy có thể thấy, dù các chỉ tiêu về tác động 
giao thông cải thiện nhẹ, nhưng các chỉ tiêu về tác động kinh tế lại rất có ý nghĩa. Nếu thành 
phố thiết kế tốt chính sách thu phí UTGT thì sẽ mang lại nguồn vốn lớn cho đầu tư phát triển 
VTHKCC, từ đó cũng góp phần giảm thiểu thiệt hại kinh tế mang lại đối với người sử dụng ô 
tô và xe máy. 
7. KẾT LUẬN 
Bài báo đã giới thiệu một phương pháp đánh giá định lượng chính sách thu phí UTGT đi 
vào trung tâm thành phố bằng việc ứng dụng mô hinh mô phỏng giao thông VISUM. Kết quả 
tính toán cho thấy các chỉ tiêu về giao thông cải thiện rất nhẹ so với kì vọng của thành phố, tỷ 
lệ chuyển đổi phương thức giao thông chưa đến 1% tổng số chuyến đi. Tuy nhiên, các chỉ tiêu 
về kinh tế, môi trường rất có ý nghĩa trong việc làm căn cứ giúp thành phố thiết kế tốt chính 
sách thu phí, quyết định mức thu phí tối ưu để đảm bảo cân bằng cả hiệu quả về giao thông, 
kinh tế - xã hội và môi trường, tạo nguồn thu cho thành phố tái đầu tư vào mạng lưới 
VTHKCC và hệ thống cơ sở hạ tầng vận tải đa phương thức. 
Nghiên cứu này sẽ là tiền đề cho các nghiên cứu tiếp theo như cải thiện những hạn chế 
của mô hình giao thông VISUM như đã nêu trong bài báo, từ đó tính toán chính xác hơn các 
chỉ tiêu đánh giá từ sử dụng mô hình giao thông VISUM, sử dụng các số liệu từ kết quả mô 
hình VISUM để thiết kế cụ thể các phương án thu phí (mức thu theo đối tượng cụ thể, cách 
thức thu, khung thời gian thu phí,), đánh giá được độ nhạy của mức phí và xác định được 
các ngưỡng thu phí tối ưu để cân bằng lợi ích giao thông, kinh tế-xã hội và môi trường. Ngoài 
ra, kết quả nghiên cứu này cũng có thể ứng dụng cho nghiên cứu mở rộng khu vực thu phí bao 
gồm cả quận 1, quận 3 và quận 5. 
LỜI CẢM ƠN 
Nghiên cứu này được tài trợ bởi Viện Nghiên Cứu và Phát Triển TP HCM (HIDS). Tác 
giả xin chân thành cảm ơn TS. Vũ Anh Tuấn - Trường Đại Học Việt Đức, TS. Nguyễn Thị 
Tạp chí Khoa học Giao thông vận tải, Tập 71, Số 9 (12/2020), 1107-1118 
1118 
Cẩm Vân - Viện Nghiên Cứu Phát Triển TP HCM, PhD. Hoàng Nhật Linh - Trường ĐH 
GTVT và PhD Phạm Duy Hoàng - Trường Đại Học Tokyo đã hỗ trợ trong nghiên cứu này. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1] G. Santos, G. Fraser, Road Pricing: Lessons from London, Economic Policy, 21 (2006) 264-310. 
https://doi.org/10.1111/j.1468-0327.2006.00159.x 
[2] J. Leape, The London Congestion Charge, Journal of Economic Perspectives, 20 (2006) 157–176. 
https://doi.org/10.1257/jep.20.4.157 
[3] G. Santos, Urban Congestion Charging: A Comparison between London and Singapore, 
Transport Reviews, 25 (2005) 511–534. https://doi.org/10.1080/01441640500064439 
[4] T. Litman, London Congestion Pricing – Implications for Other Cities, CESifo DICE Rep., 3 
(2005) 17–21. 
[5] L.-G. Mattsson, Modelling road pricing reform in Stockholm, 2003. 
https://www.researchgate.net/publication/253963008_Modelling_road_pricing_reform_in_Stockholm 
[6] S.-O. Daunfeldt, N. Rudholm, U. Ramme, Congestion charges in Stockholm: how have they 
affected retail revenues?, Transportmetrica A: Transport Science, 9 (2013) 259-268. 
https://doi.org/10.1080/18128602.2011.572570 
[7] M. Jovanović, B. Vračarević, Urban transport and environmental protection: The scope of 
economic measures, Glasnik Srpskog geografskog drustva, 92 (2012) 91–111. 
https://doi.org/10.2298/GSGD1202091J 
[8] D. Broussolle, Le péage urbain: une source de financement acceptable?, Revue française 
d'administration publique, 144 (2012) 965–979. https://doi.org/10.3917/rfap.144.0965 
[9] C. Lemoine, Chapitre 6. Quelle place pour le péage urbain parmi les Ecotaxes ?, [trong]: S. Frère, 
H.-J. Scarwell, Éco-fiscalité et transport durable : entre prime et taxe ?, 1, Presses universitaires du 
Septentrion, Villeneuve d’Ascq, 2017, 189–209. 
https://books.openedition.org/septentrion/15548?lang=en 
[10] Y. Croissant, C. Raux, S. Souche, Péage urbain et (in)justice perçue : un obstacle à 
l’expérimentation en France ?, 2011. https://ideas.repec.org/p/hal/journl/halshs-00733337.html 
[11] R. Le Boennec, Externalité de pollution versus économies d’agglomération: le péage urbain, un 
instrument environnemental adapté ?, Revue d’Économie Régionale & Urbaine, 6-1 (2014) 3-31. 
https://doi.org/10.3917/reru.141.0003 
[12] J.-F. Doulet, Les nouveaux enjeux de la mobilité urbaine dans les villes chinoises, 2016. 
https://www.academia.edu/704216/Les_nouveaux_enjeux_de_la_mobilit%C3%A9_urbaine_dans_les
_villes_chinoises