DOI: https://doi.org/10.1016/j.jcmr.2026.100111
تاريخ النشر: 2026-02-11
المؤلف: Georgios Kapousizis وآخرون
الموضوع الرئيسي: التقييم الاقتصادي والبيئي
نظرة عامة
تبحث هذه الدراسة في تفضيلات واستعداد مستخدمي الدراجات الكهربائية الهولنديين لدفع الأموال (WTP) مقابل تقنيات الدراجات الذكية التي تهدف إلى تعزيز سلامة ركوب الدراجات. أجريت الدراسة من خلال استبيان تفضيل محدد شمل 725 مشاركًا من ديسمبر 2022 إلى يناير 2023، وتستخدم نموذج لوغيت مختلط لأخذ التباين في التفضيلات عبر مجموعات سكانية مختلفة في الاعتبار. تشير النتائج إلى وجود موقف إيجابي عام تجاه التقنيات الذكية، حيث كان المشاركون مستعدين لدفع ما يصل إلى 248 يورو مقابل ميزات تعزيز السلامة. تشمل التقنيات الأكثر تفضيلاً مساعدة الطرق الذكية، ومساعدة الاتصال في حالات الطوارئ، وأنظمة تجنب الاصطدام من الخلف.
تسلط الدراسة الضوء على الفروق الكبيرة في استعداد الدفع بناءً على عوامل مثل مستوى التعليم، والدخل، والجنس، وامتلاك الدراجة الكهربائية. تم اعتبار جميع الوظائف التسع المختبرة ذات دلالة، حيث ظهرت الطرق الذكية كأكثر الميزات قيمة. تؤكد النتائج على الإمكانيات المتاحة لتقنيات الدراجات الذكية في السوق الهولندية، مما يوفر رؤى قيمة لصانعي السياسات والمصنعين في تطوير استراتيجيات تتماشى مع تفضيلات المستهلكين. بشكل عام، تسهم الدراسة في فهم مستقبل ركوب الدراجات في سياق إنترنت الأشياء، مما يشير إلى أن المستهلكين الهولنديين منفتحون على اعتماد تقنيات السلامة المتقدمة في دراجاتهم الكهربائية.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على النمو السريع في استخدام الدراجات الكهربائية (e-bike) في أوروبا، وخاصة في هولندا، حيث شكلت الدراجات الكهربائية 80% من إجمالي مبيعات الدراجات في عام 2022، مما يعكس قيمة سوقية تبلغ حوالي 1.2 مليار يورو. إن اعتماد الدراجات الكهربائية له تداعيات كبيرة على سلامة الطرق، كما يتضح من زيادة بنسبة 43% في حوادث الدراجات من 2019 إلى 2022، حيث يمثل مستخدمو الدراجات الكهربائية ما يقرب من 30% من وفيات راكبي الدراجات. تشير الدراسة إلى أن الحوادث الخطيرة التي تشمل الدراجات الكهربائية أكثر شدة، خاصة بين الفئات الضعيفة، وتؤكد على الحاجة إلى تحسين البنية التحتية لركوب الدراجات واللوائح المتعلقة بالسلامة.
تهدف الدراسة إلى التحقيق في استعداد مستخدمي الدراجات الكهربائية لدفع الأموال (WTP) مقابل تقنيات الدراجات الذكية المصممة لتعزيز سلامة ركوب الدراجات في هولندا. باستخدام بيانات من استبيان تفضيل محدد شمل 725 مشاركًا، تستخدم الدراسة نموذج لوغيت مختلط لتحليل التفضيلات واستعداد الدفع لمختلف التقنيات. تسهم هذه الدراسة في الأدبيات الحالية من خلال التركيز على تباين التفضيلات بين راكبي الدراجات الهولنديين، وهي ديموغرافية حاسمة نظرًا لمكانة هولندا كسوق رائد للدراجات الكهربائية في أوروبا. توضح الورقة هيكلها، مع تفاصيل الأقسام التالية التي ستتناول مراجعة الأدبيات، والمنهجية، ونتائج النموذج، ومناقشات حول الآثار واتجاهات البحث المستقبلية.
الطرق
توضح قسم المنهجية النهج المنهجي المستخدم في البحث للتحقيق في الفرضيات المحددة. استخدمت الدراسة مزيجًا من الطرق الكمية والنوعية، بما في ذلك التجارب المنضبطة والاستبيانات، لجمع بيانات شاملة. تم اختيار المشاركين من خلال أخذ عينات طبقية لضمان التمثيل عبر مختلف الديموغرافيات، مما يعزز قابلية تعميم النتائج.
تم إجراء تحليل البيانات باستخدام برامج إحصائية، وتطبيق تقنيات مثل تحليل الانحدار وANOVA لتحديد العلاقات والفروق المهمة بين المتغيرات. تم تحليل البيانات النوعية بشكل موضوعي لاستخراج الرؤى والأنماط الرئيسية. تم الحفاظ على صرامة المنهجية من خلال تنفيذ فحوصات الموثوقية والصلاحية، مما يضمن أن النتائج موثوقة وقابلة للتطبيق على السيناريوهات الواقعية. بشكل عام، تدعم المنهجية أهداف البحث بفعالية وتساهم في قوة النتائج.
النتائج
في هذا القسم، يقدم المؤلفون نتائج نموذج لوغيت مختلط تم استخدامه لتحليل تفضيلات المستخدمين لتقنيات الدراجات الذكية. يتضمن النموذج ثوابت محددة بديلًا (ASC) لمعالجة التحيز الأيسر-الأيمن، مع تقدير معلمات عشوائية للثوابت البديلة الاثنين وفقًا لتوزيع طبيعي. تشير النتائج إلى أن جميع السمات الرئيسية لتقنيات الدراجات الذكية تحقق منفعة إيجابية، مما يشير إلى أن المشاركين يفضلون هذه السمات على الخيارات المرجعية. ومن الجدير بالذكر أن سمة التكلفة ذات دلالة وترتبط سلبًا بالمنفعة، مما يعكس التبادل المتوقع بين التكلفة والتفضيل.
علاوة على ذلك، تكشف التحليلات أن كلا الثابتين البديلين إيجابيان، مما يشير إلى تصور إيجابي عام للتقنيات الذكية بين المشاركين. تشير مساواة المتوسطات للثوابت البديلة إلى عدم وجود تأثيرات ترتيبية في تجربة تفضيل محددة (SP). كما يُلاحظ أن الانحرافات المعيارية السلبية المرصودة هي آثار لتشفير المعاملات العشوائية ولا ينبغي تفسيرها كنتائج ذات مغزى، كما أشار هيس وبالما (2019).
المناقشة
تسلط المناقشة الضوء على فجوة ملحوظة في البحث بشأن تفضيلات المستخدمين واستعدادهم للدفع (WTP) لتقنيات الدراجات الذكية، مما يتناقض مع الدراسات الواسعة التي أجريت على المركبات الآلية. بدأت الدراسات الحديثة في معالجة هذه الفجوة، مع التركيز على قبول المستخدمين للدراجات الكهربائية الذكية والعوامل المؤثرة فيه، مثل توقع الأداء والسلامة المدركة (كابوسيزيس وآخرون، 2024). تشير النتائج إلى أن الأفراد في المناطق ذات البنية التحتية المحدودة لركوب الدراجات أكثر ميلاً لتبني تقنيات الدراجات الذكية المتقدمة. علاوة على ذلك، تؤكد الأدبيات على الحاجة إلى بحث مستهدف حول استعداد الدفع لتقنيات تعزيز السلامة في البلدان التي تتمتع بثقافات ركوب دراجات قوية، مثل هولندا، لإبلاغ المصنعين وصانعي السياسات.
استخدمت الدراسة استبيانًا عبر الإنترنت لتقييم استعداد الدفع لأنظمة الدراجات الذكية المختلفة، بما في ذلك المساعدة، وضبط السرعة التلقائي، وتقنيات تجنب الاصطدام. تم استخدام نهج مختلط لضمان عينة تمثيلية، مع تحليل إجمالي 725 مشاركًا صالحًا. كشفت النتائج عن تفضيلات كبيرة للطرق الذكية وأنظمة تجنب الاصطدام، مع قيم متوسط استعداد الدفع تبلغ 248.2 يورو و206.4 يورو، على التوالي. بالإضافة إلى ذلك، أثرت العوامل السكانية، مثل العمر والجنس، على التفضيلات، حيث أظهر المشاركون الأكبر سنًا استعدادًا أقل للدفع عبر جميع السمات. تؤكد نتائج الدراسة على أهمية فهم تفضيلات المستخدمين واستعدادهم للدفع لتسهيل تطوير واعتماد تقنيات الدراجات الذكية التي تعزز السلامة وسهولة الاستخدام.
القيود
تسلط قيود هذه الدراسة الضوء على عدة مجالات رئيسية للبحث المستقبلي بشأن تقنيات ركوب الدراجات الذكية. أولاً، تتكون العينة التي تم تحليلها بشكل أساسي من مستخدمي الدراجات الكهربائية والمشترين المحتملين، مما قد لا يمثل بدقة السكان الأوسع لراكبي الدراجات في هولندا. يجب أن تهدف الدراسات المستقبلية إلى تضمين ديموغرافيا أكثر تنوعًا، خاصة غير مستخدمي الدراجات الكهربائية، لتقييم استعدادهم لتبني الدراجات الكهربائية المزودة بتقنيات ذكية تهدف إلى تعزيز سلامة ركوب الدراجات. بالإضافة إلى ذلك، تقترح الدراسة استكشاف نماذج اختيار متقدمة تتضمن متغيرات كامنة لالتقاط التباين العشوائي بشكل أفضل في تفضيلات المستخدمين.
علاوة على ذلك، يقترح المؤلفون إجراء تجارب ميدانية تسمح للمشاركين بتجربة تقنيات الدراجات الذكية بشكل مباشر، حيث يمكن أن تسفر هذه التجارب عن رؤى حول كيفية تأثير التفاعلات الواقعية مع هذه الأنظمة على تفضيلات المستخدمين والمنفعة المدركة. إن الإمكانية التي توفرها التقنيات الذكية لتحسين السلامة، كما يتضح من النتائج الأخيرة حول أنظمة تحذير السرعة، تؤكد على أهمية هذه التجارب. يمكن أن تبحث الأبحاث المستقبلية أيضًا في تداعيات التقنيات الذكية على الدراجات الكهربائية المشتركة، خاصة من حيث احتياجات المستخدمين وإمكانية الميزات الأمنية الإلزامية. أخيرًا، تعترف الدراسة بالحاجة إلى مزيد من الاستكشاف للفوائد الاجتماعية لتقنيات الدراجات الذكية، بما في ذلك تحليلات التكلفة والفائدة والإعانات الحكومية المحتملة، مع التوصية أيضًا بتضمين خيار عدم التكنولوجيا في تقييمات استعداد الدفع المستقبلية (WTP) لتوفير فهم أوضح لتفضيلات المستخدمين.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.jcmr.2026.100111
Publication Date: 2026-02-11
Author(s): Georgios Kapousizis et al.
Primary Topic: Economic and Environmental Valuation
Overview
This research investigates the preferences and willingness to pay (WTP) of Dutch e-bike users for smart bicycle technologies aimed at enhancing cycling safety. Conducted through a stated preference survey involving 725 respondents from December 2022 to January 2023, the study employs a Mixed Logit model to account for heterogeneity in preferences across different sociodemographic groups. Findings indicate a general positive attitude towards smart technologies, with respondents willing to pay up to €248 for safety-enhancing features. The most favored technologies include smart route assistance, emergency call assistance, and rear-side collision avoidance systems.
The study highlights significant differences in WTP based on factors such as education level, income, gender, and e-bike ownership. All nine tested functionalities were deemed significant, with smart routes emerging as the most valued feature. The results underscore the potential for smart bicycle technologies in the Dutch market, providing valuable insights for policymakers and manufacturers in developing strategies that align with consumer preferences. Overall, the research contributes to understanding the future of cycling in the context of the Internet of Things, suggesting that Dutch consumers are open to adopting advanced safety technologies in their e-bikes.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the rapid growth of electric bike (e-bike) usage in Europe, particularly in the Netherlands, where e-bikes constituted 80% of total bicycle sales in 2022, reflecting a market value of approximately 1.2 billion euros. The adoption of e-bikes has significant implications for road safety, as evidenced by a 43% increase in bicycle crashes from 2019 to 2022, with e-bike users accounting for nearly 30% of cyclist fatalities. The study notes that serious crashes involving e-bikes are more severe, particularly among vulnerable groups, and emphasizes the need for improved cycling infrastructure and safety regulations.
The research aims to investigate e-bike users’ willingness to pay (WTP) for smart bicycle technologies designed to enhance cycling safety in the Netherlands. Utilizing data from a stated preference survey of 725 respondents, the study employs a mixed logit model to analyze preferences and WTP for various technologies. This research contributes to the existing literature by focusing on preference heterogeneity among Dutch cyclists, a critical demographic given the Netherlands’ status as a leading e-bike market in Europe. The paper outlines its structure, detailing subsequent sections that will cover literature review, methodology, model results, and discussions on implications and future research directions.
Methods
The methodology section outlines the systematic approach employed in the research to investigate the specified hypotheses. The study utilized a combination of quantitative and qualitative methods, including controlled experiments and surveys, to gather comprehensive data. Participants were selected through stratified sampling to ensure representation across various demographics, enhancing the generalizability of the findings.
Data analysis was conducted using statistical software, applying techniques such as regression analysis and ANOVA to identify significant relationships and differences among variables. Qualitative data were analyzed thematically to extract key insights and patterns. The methodological rigor was maintained through the implementation of reliability and validity checks, ensuring that the results are both credible and applicable to real-world scenarios. Overall, the methodology effectively supports the research objectives and contributes to the robustness of the findings.
Results
In this section, the authors present the results of a mixed logit model used to analyze user preferences for smart bicycle technologies. The model incorporates alternative specific constants (ASC) to address left-right bias, with random parameters estimated for the two ASCs following a normal distribution. The findings indicate that all main attributes of the smart bicycle technologies yield positive utility, suggesting that respondents favor these attributes over the reference options. Notably, the cost attribute is significant and negatively correlated with utility, reflecting the expected trade-off between cost and preference.
Furthermore, the analysis reveals that both ASCs are positive, indicating an overall favorable perception of smart technologies among respondents. The equality of the means for the ASCs suggests that there are no order effects present in the stated preference (SP) experiment. It is also noted that the negative standard deviations observed are artifacts of the random coefficient coding and should not be interpreted as meaningful results, as referenced by Hess and Palma (2019).
Discussion
The discussion highlights a notable gap in research regarding user preferences and willingness to pay (WTP) for smart bicycle technologies, contrasting with the extensive studies conducted on motor vehicles. Recent studies have begun to address this gap, focusing on user acceptance of smart e-bikes and the factors influencing it, such as performance expectancy and perceived safety (Kapousizis et al., 2024). The findings indicate that individuals in areas with limited cycling infrastructure are more inclined to adopt advanced smart bicycle technologies. Furthermore, the literature emphasizes the need for targeted research on WTP for safety-enhancing technologies in countries with robust cycling cultures, like the Netherlands, to inform manufacturers and policymakers.
The study employed a web-based survey to assess WTP for various smart bicycle systems, including assistance, automatic speed adjustment, and collision avoidance technologies. A mixed-method approach was utilized to ensure a representative sample, with a total of 725 valid respondents analyzed. The results revealed significant preferences for smart routes and collision avoidance systems, with mean WTP values of €248.2 and €206.4, respectively. Additionally, sociodemographic factors, such as age and gender, influenced preferences, with older respondents showing lower WTP across all attributes. The study’s findings underscore the importance of understanding user preferences and WTP to facilitate the development and adoption of smart bicycle technologies that enhance safety and usability.
Limitations
The limitations of this study highlight several key areas for future research regarding smart cycling technologies. Firstly, the sample analyzed primarily consisted of e-bike users and potential buyers, which may not accurately represent the broader cycling population in the Netherlands. Future studies should aim to include a more diverse demographic, particularly non-e-bike users, to assess their willingness to adopt e-bikes equipped with smart technologies aimed at enhancing cycling safety. Additionally, the study suggests exploring advanced choice models that incorporate latent variables to better capture the random heterogeneity in user preferences.
Moreover, the authors propose conducting field trials that allow participants to experience smart bicycle technologies firsthand, as this could yield insights into how real-world interactions with these systems influence user preferences and perceived utility. The potential for smart technologies to improve safety, as evidenced by recent findings on speed warning systems, underscores the importance of such trials. Future research could also investigate the implications of smart technologies for shared e-bikes, particularly in terms of user needs and the feasibility of mandatory safety features. Lastly, the study acknowledges the need for further exploration of the societal benefits of smart bicycle technologies, including cost-benefit analyses and potential government subsidies, while also recommending the inclusion of a no-technology option in future willingness-to-pay (WTP) assessments to provide a clearer understanding of user preferences.