Leonard Arning

Electrical bicycle ownership rates are growing rapidly. Despite differences to conventional cycling, the two types of bicycles are generally not differentiated in travel demand modelling practice. This article analyses the choices to own electric and conventional bicycles in Germany at the personal level. We use data from the “Mobility in Germany” survey and other sources and estimate both a nested logit model and a multivariate probit model. While the average gradient of terrain near the residence has an expected, strong negative influence on the ownership of conventional bicycles, electric bicycle ownership is much less negatively affected. The effect of socio-demographic variables is largely in line with that of the existing literature. A negative correlation of the error terms in the probit model indicates a substitutive relationship between the two ownership decisions. The high nest parameter value in the nested logit model indicates that the decision to own a conventional bicycle is secondary to the decision to own an electric bicycle. The results contribute to a better understanding of the motivations for or against bicycle ownership and create a basis for better consideration of electrical bicycle traffic in transport models.

E-bike sales have been growing strongly across the globe in recent years. Despite the differences between e-bikes and conventional bicycles, bicycle traffic is typically considered a uniform mode in macroscopic transport modeling. This is problematic because such models do not allow for dedicated e-bike analysis and could therefore have adverse impacts on accuracy. In this study, we therefore investigated whether and how e-bikes are presently modeled in practice and how e-bikes should be modeled to improve data validity and usefulness. To this end, we conducted a review of 14 exemplary strategic transport models and carried out a structured exploratory literature review of existing empirical research. We queried four fields of research and investigated 29 relevant and unique sources covering influences on e-bike ownership and use as well as the characteristics of e-bike mode and route choice. Based on this work, we identified three key findings: (1) purchase choice and mode choice models must allow for scenario setting; (2) generalized costs should also include factors other than travel time, and the factors’ weighting parameters should be estimated separately between conventional bicycles and e-bikes; and (3) it is especially important for e-bike modeling to differentiate between person groups. Future research is needed to investigate route choice parameters for e-bike users, especially concerning the aversion to slopes, and methods to collect e-bike-specific data. Our findings demonstrated that, although modeling e-bikes is worthwhile, appropriate modeling approaches still need to be developed and applied to demonstrate their practicability and usefulness.

Die Bedeutung des Radverkehrs in Deutschland nimmt rasant zu. Immer mehr Menschen nutzen das Fahrrad für ihre Alltags- und Freizeitwege. Auch die Radverkehrsplanung erfährt einen stetig wachsenden Stellenwert mit dem Ziel, zusammenhängende Radverkehrsnetze zu schaffen. Den Kommunen und öffentlich-rechtlichen Körperschaften bieten sich neue Förder- und Finanzierungsmöglichkeiten für Infrastrukturmaßnahmen, aber auch für Kommunikations- und Marketingaktivitäten. Mit der zunehmenden Bedeutung des Radverkehrs und den damit verbundenen Aktivitäten der Radverkehrsförderung vor Ort stellt sich gleichzeitig die Frage nach dem Erfolg der Maßnahmen. Evaluationen können einen wichtigen Beitrag leisten, Stärken und Schwächen der Radverkehrsförderung zu erkennen und liefern Verwaltung und Politik eine wichtige Grundlage für zukünftige Entscheidungen. Gleichzeitig fördern sie die Transparenz und bieten Fakten und Argumente für die Kommunikationvon radverkehrsbezogenen Projekten. Evaluationen tragen somit effektiv zur Realisierung von fahrradfreundlichen Städten und Kommunen mit nachhaltigen Verkehrsstrukturen bei. Das vorliegende Praxishandbuch soll kommunalen Planerinnen und Planern sowie der interessierten Öffentlichkeit eine anwendungsfreundliche und niedrigschwellige Hilfestellung in der Evaluation von Radverkehrsprojekten liefern. Neben einer Anleitung zur Erstellung eines Evaluationskonzepts werden u.a. Erhebungsmethoden im Radverkehr vorgestellt und die Anwendung an Beispielen veranschaulicht. Das Praxishandbuch ist im Rahmen des Forschungsprojekts RADeval an der Technischen Universität Dresden entstanden und wurde aus Mitteln zur Umsetzung des Nationalen Radverkehrsplans vom Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur gefördert.