Rapport met lessen Rabo-financiering glasgroente

Met grote statistische precisie poogt pomovendus Evert Jan Los lessen te trekken uit financierings- en bedrijfsgegevens van 250 glasgroentebedrijven met financiering bij Rabobank. Een aantal grote bedrijven haalt jaar op jaar de beste prijzen, en andere niet. Hoe kan dat?

Focus op afzetplannen

De Rabobank-focus op afzetplannen lijkt goed te werken. Grote bedrijven halen vooral voordeel aan de afzetkant, niet zozeer door lagere kosten uit schaalvoordelen, signaleert Los. Jaarrond leveren leidt tot een betere onderhandelingspositie en winstgevendheid. Voor beide zaken (kosten en afzet) zal dat niet echt een verrassing zijn voor de bank.

De financiële data van de bedrijven besloegen 2009-2015. Er waren toen ook grote bedrijven met hoge kapitaallasten. Zij hadden leningen met hoge rentes afgesloten en hoge arbeidskosten. Dat hinderde nieuwe investeringen in efficiëntie. Het is goed mogelijk dat deze bedrijven de laatste jaren door versnelde aflossing prestaties verbeterden. Uit Wageningse cijfers blijkt dat in 2019 de financiën in glasgroente gemiddeld sterk verbeterden.

Grote bedrijven hebben voordeel in afzetkansen. – Foto: Wick Natzijl

Beperkingen datasysteem Rabobank

Bij zijn promotie toonden opponenten (die Los kritisch bevraagden) zich jaloers op de beschikbare data van Rabobank. Toch wees Los op de beperkingen van het datasysteem dat Rabobank heeft aangelegd. Dat leunt vooral op jaarverslagdata, niet echt op balansgegevens of zaken als leeftijd van de kassen (moderniteit). Ook kwalitatieve gegevens als ondernemerschap zijn niet uit de Rabobank-data te halen, wat ook lastig in een cijfer is uit te drukken. Daar zijn de accountmanagers voor.

Ook is niet te herleiden wat het succes verklaart van de grote succesvolle glasgroentebedrijven. Zijn deze gegroeid door ondernemerschap en daardoor groot genoeg geworden om exclusieve leverancier van een supermarkt te worden of omgekeerd, en zijn deze bedrijven gegroeid door hun exclusieve leveranciersrol? Ook dat is niet uit data op te halen door Los. Misschien is het succes wel te verklaren door de vaak exclusieve rassen die de grote bedrijven kunnen afdwingen bij veredelaars.

Ook is niet duidelijk hoe de relatie precies is van schuldgraad en de efficiëntie van een bedrijf. Krijgen bedrijven met schulden geen financiering om in efficiëntie te investeren? Verklaart dat de verschillen? Rabobank kan mogelijk het model van Los wel gebruiken om de kwetsbaarheid van hoge energieprijzen in de energie-aanvraag door te rekenen.

Data verbeteren

Dataspecialist Evert Jan Los gaat aan de slag bij de Aeres Hogeschool in Wageningen. Veel afzetorganisaties zoeken naar dataspecialisten als Los. Mogelijk zal het promotie-onderzoek Econometric modelling of heterogeneity and structural changes in Dutch horticulture niet de praktijk van financiering van glasgroente veranderen.

De les voor Rabobank is wel dat bedrijven verschillend kunnen zijn. Dat behoeft een individuele aanpak die data alleen niet kunnen leveren. Of die data moet verbeteren.