Kiểm soát xe cá nhân: Khó cũng phải làm

Muốn kéo giảm ùn tắc giao thông (UTGT) và bảo vệ môi trường, Hà Nội phải kiểm soát được sự gia tăng, tiến tới hạn chế phương tiện giao thông cá nhân. Theo nhiều chuyên gia, một trong những biện pháp mạnh tay và hiệu quả là thu phí ra - vào các khu vực có nguy cơ UTGT và phí bảo vệ môi trường đối với xe cá nhân.
Ùn tắc giao thông trên đường Nguyễn Trãi, quận Thanh Xuân vào giờ cao điểm.
Ùn tắc giao thông trên đường Nguyễn Trãi, quận Thanh Xuân vào giờ cao điểm.
Dựng rào cản kinh tế
UTGT đang trở thành vấn nạn nhức nhối đối với Hà Nội. Để giảm UTGT và bảo vệ môi trường khỏi khói bụi, TP cần thực hiện đồng bộ các giải pháp trên mọi lĩnh vực. Song song với việc phát triển hạ tầng giao thông, mạng lưới vận tải công cộng, còn cần có giải pháp hữu hiệu để hạn chế phương tiện cá nhân. Hiện toàn TP có gần 6 triệu phương tiện, trong đó đại đa số là xe cá nhân; chưa kể mỗi ngày có tới hàng triệu phương tiện từ địa phương khác đổ về hoặc quá cảnh Hà Nội. Đây là một thách thức thực sự đối với mục tiêu hạn chế UTGT và bảo vệ môi trường của Thủ đô.
Thạc sỹ Quản lý đô thị Phan Trường Thành cho rằng: “Nếu không hạn chế được xe cá nhân thì dù có xây dựng bao nhiêu con đường cũng không đủ đáp ứng giao thông cho TP”. Ông Thành phân tích thêm, muốn kiểm soát sự gia tăng và hạn chế xe cá nhân lưu thông, biện pháp tốt nhất là dựng rào cản kinh tế, “đánh” vào túi tiền của chủ phương tiện. Ví dụ như tăng giá trông giữ xe trong nội đô; thu phí vào các khu vực có nguy cơ UTGT cao; phụ thu phí bảo vệ môi trường... Nhiều đô thị lớn trên thế giới đã thực hiện và cho thấy hiệu quả thực tế của biện pháp kinh tế trong việc hạn chế xe cá nhân.

Việc thu phí vào các khu vực có nguy cơ UTGT cao cũng có thể bù đắp phần nào chi phí cho công tác đảm bảo trật tự, ATGT, giúp giảm bớt gánh nặng cho ngân sách TP.
Chuyên gia giao thông Nguyễn Mạnh Thắng

Đồng quan điểm, TS Đặng Minh Tân (Đại học GTVT) cũng cho rằng, chính việc để cho xe cá nhân dễ dàng lưu thông trên đường phố đã góp phần rất lớn khuyến khích người dân mua sắm, sử dụng xe cá nhân. Có một nghịch lý là càng lo ngại UTGT thì người dân Hà Nội lại càng lựa chọn xe cá nhân nhiều hơn, dẫn đến quá tải hạ tầng. “Thử nghĩ xem, nếu dùng xe cá nhân để đi làm, đi học, vào những nơi đông đúc, trung tâm nhất của Hà Nội mà phải trả hàng loạt khoản phí đắt đỏ, ảnh hưởng nghiêm trọng đến kinh tế thì người dân sẽ lựa chọn gì? Xe riêng hay xe buýt, tàu điện?”.
Vẫn thiếu hành lang pháp lý
Đề án “Tăng cường quản lý phương tiện cá nhân nhằm giảm UTGT và ô nhiễm môi trường trên địa bàn TP giai đoạn 2017 - 2020, tầm nhìn đến năm 2030” đã được HĐND TP Hà Nội thông qua tại Nghị quyết số 04/2017/NQ - HĐND, tháng 7/2017; và UBND TP ban hành Quyết định thực hiện vào tháng 8/2017. Trong đó cũng xác định rõ một số biện pháp nhằm kiềm chế gia tăng cũng như sử dụng xe cá nhân như thu phí vào khu vực có nguy cơ cao UTGT; phụ thu phí bảo vệ môi trường... Tuy nhiên, phần vì chưa có hành lang pháp lý phù hợp, phần vì chưa có quy định cụ thể nên các biện pháp vẫn đang nằm... trên giấy.
Kiểm soát xe cá nhân: Khó cũng phải làm ảnh 1

Ùn tắc giao thông trên đường Nguyễn Trãi, quận Thanh Xuân vào giờ cao điểm.

Vừa qua, UBND TP Hà Nội đã kiến nghị với Thủ tướng Chính phủ, trình Quốc hội xem xét, bổ sung khoản phí thu của các phương tiện cơ giới vào một số khu vực có nguy cơ UTGT cao trên địa bàn TP. Theo Luật Phí và lệ phí ban hành năm 2015, chưa có quy định nào cho phép thu khoản phí này. Thạc sỹ Phan Trường Thành nhận định: “Đã đến lúc phải mở hành lang pháp lý cho những nỗ lực hạn chế xe cá nhân của Hà Nội cũng như các đô thị lớn khác của Việt Nam. Hơn nữa Hà Nội chỉ đề xuất thu phí vào khu vực có nguy cơ UTGT cao chứ không phải toàn khu vực nội thành. Đó là một đề xuất tôi cho rằng rất thận trọng và hợp lý” - ông Thành đánh giá.

Nhiều chuyên gia cũng bày tỏ sự ủng hộ đối với đề xuất phụ thu phí bảo vệ môi trường đối với phương tiện giao thông. Thực tế, quy định về thu “Phí bảo vệ môi trường đối với khí thải” đã có tại Khoản 3, Điều 18, Luật Phí và lệ phí (2005). Tuy nhiên, hiện vẫn chưa có các Thông tư hướng dẫn cụ thể việc thu phí này. Do đó, các Bộ, ngành liên quan cần nhanh chóng xây dựng các Thông tư hướng dẫn để TP có thể sớm thực hiện, nhằm góp phần hạn chế xe cá nhân cũng như có thêm nguồn đầu tư cho hoạt động bảo vệ môi trường.
Theo Kinh tế & Đô thị
Khi nguồn lực xã hội cùng tham gia gìn giữ di sản quốc gia
Khi nguồn lực xã hội cùng tham gia gìn giữ di sản quốc gia
(Ngày Nay) - Bảo vật quốc gia thường được hình dung là các hiện vật quý hiếm được lưu giữ trong những bảo tàng lớn, bảo quản nghiêm ngặt và ít khi xuất hiện trước công chúng. Tuy nhiên, câu chuyện vừa diễn ra tại TP Hồ Chí Minh cho thấy một xu hướng đang ngày càng rõ nét: Nhiều di sản đặc biệt của quốc gia không chỉ được bảo tồn trong các thiết chế công lập, mà được gìn giữ, phát huy từ chính nguồn lực xã hội.
Mỹ có thể kết thúc xung đột Trung Đông bằng "đòn quyết định" vào kho uranium bí ẩn của Iran?
Mỹ có thể kết thúc xung đột Trung Đông bằng "đòn quyết định" vào kho uranium bí ẩn của Iran?
(Ngày Nay) - Một câu hỏi lớn được đặt ra: liệu Washington có thể kết thúc cuộc chiến bằng cách kiểm soát lượng uranium làm giàu gần cấp độ vũ khí - loại có hàm lượng U-235 rất cao, chỉ còn một bước ngắn nữa là đạt mức có thể dùng để chế tạo bom hạt nhân - mà Iran đang nắm giữ.
Sáng 15/3, hơn 6 triệu cử tri của Thủ đô Hà Nội hoà cùng hơn 78,9 triệu cử tri trên cả nước tiến hành bỏ phiếu bầu cử đại biểu Quốc hội khóa XVI và đại biểu HĐND các cấp nhiệm kỳ 2026-2031.
Tinh thần, trách nhiệm cao của cử tri Thủ đô
(Ngày Nay) - Theo báo cáo nhanh của Ủy ban Bầu cử thành phố Hà Nội, tính đến 19 giờ cùng ngày, tỷ lệ cử tri đi bỏ phiếu trên toàn thành phố đạt 99,46%, thể hiện tinh thần trách nhiệm và ý thức chính trị cao.
Nga phát triển AI phát hiện bão và lốc xoáy chỉ trong nửa giờ
Nga phát triển AI phát hiện bão và lốc xoáy chỉ trong nửa giờ
(Ngày Nay) - Các nhà khoa học Nga đã huấn luyện trí tuệ nhân tạo (AI) để phát hiện các cơn bão và lốc xoáy chỉ trong vòng 15-30 phút sau khi hình thành, mở ra khả năng cảnh báo sớm và dự báo chính xác hơn. Với bước phát triển này, việc xử lý dữ liệu thủ công để phát hiện những hiện tượng này trước đây có thể mất hàng tháng, trong khi AI có thể hoàn thành trong vài phút.