Wie kann Jena bis 2035 ein vollständig integriertes, Nobelpreis‑fähiges und industriell skalierbares Hochtechnologie‑Supercluster entwickeln, das Photonik, BioTech, KI und Quanten in einem einzigen Campus‑basierten System vereint?

 

KAPITEL 1 – EINLEITUNG UND FORSCHUNGSFRAGE

1.1 Jena 2025 – Ausgangslage eines entstehenden Hochtechnologie‑Superclusters

Jena befindet sich im Jahr 2025 an einem wissenschaftlichen, technologischen und ökonomischen Wendepunkt. Die Stadt weist eine der höchsten Forschungsdichten Europas auf¹ und besitzt eine historisch gewachsene Innovationskultur, die seit dem 19. Jahrhundert durch die Trias Zeiss, Schott und Abbe geprägt wurde². Diese frühe Verbindung von Wissenschaft, Industrie und Talent gilt bis heute als eines der erfolgreichsten Innovationsmodelle Europas³.

Trotz dieser außergewöhnlichen Ausgangslage zeigt die Region strukturelle Defizite, die ihre globale Wettbewerbsfähigkeit begrenzen. Jena verfügt über Weltklasse‑Forschung⁴, aber es fehlt an systematischer Skalierung, industrieller Umsetzung und einer vollständigen TRL‑Kette, die Forschung in marktfähige Produkte überführt⁵. Diese Lücke ist nicht nur ein regionales Problem, sondern ein strukturelles Merkmal des deutschen Innovationssystems⁶.

Die Vision „Jena 2035“ setzt genau an dieser Stelle an: Sie versteht Jena als potenzielles europäisches Leitökosystem für Photonik, BioTech, KI und Quanten — vier Technologien, die global als strategische Zukunftsfelder gelten⁷. Die Region besitzt bereits heute wissenschaftliche Exzellenz in allen vier Bereichen: Photonik durch das Fraunhofer IOF⁸, BioTech durch universitäre und außeruniversitäre Forschungseinrichtungen⁹, KI durch wachsende Forschungsgruppen und Rechenkapazitäten¹⁰ sowie Quantenwissenschaften durch Max‑Planck‑ und Fraunhofer‑Strukturen¹¹.

Die räumliche Kompaktheit Jenas — alle zentralen Forschungseinrichtungen liegen in einem Radius von 5–10 Kilometern¹² — ermöglicht eine Systemintegration, die in größeren Metropolen kaum realisierbar ist. Diese räumliche Nähe erzeugt Wissensspillover, die empirisch als entscheidender Faktor für Clusterbildung gelten¹³. Gleichzeitig ist Jena aufgrund seiner Größe in der Lage, ein vollständig integriertes Campus‑Ökosystem aufzubauen, das Forschung, Prototyping, Pilotfabriken, KI‑Rechenzentren, Talententwicklung und Kapitalstrukturen in einem einzigen System vereint¹⁴.

Die wirtschaftlichen Potenziale eines solchen Systems sind erheblich. Studien zeigen, dass integrierte Hochtechnologie‑Cluster Exportvolumina von 40–60 Milliarden Euro pro Jahr erreichen können¹⁵, 150.000–250.000 Arbeitsplätze erzeugen¹⁶ und langfristig Staatsfonds von 40–60 Milliarden Euro aufbauen können¹⁷. Diese Zahlen decken sich mit den Modellrechnungen des Programms „Supercluster Jena 2035“¹⁸.

Die zentrale Herausforderung besteht darin, die bestehende wissenschaftliche Exzellenz Jenas in ein industriell skalierbares, finanziell selbsttragendes und global sichtbares Ökosystem zu transformieren. Daraus ergibt sich die Forschungsfrage dieser Habilitationsschrift:

Wie kann Jena bis 2035 ein vollständig integriertes, Nobelpreis‑fähiges und industriell skalierbares Hochtechnologie‑Supercluster entwickeln, das Photonik, BioTech, KI und Quanten in einem einzigen Campus‑basierten System vereint?

Diese Frage bildet den wissenschaftlichen Kern der gesamten Arbeit.

📚 Fußnoten 

¹ OECD (2023): Science, Technology and Innovation Outlook, Paris, S. 44–61. ² Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, Jena, S. 12–18. ³ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford University Press, Oxford, S. 77–95. ⁴ Supercluster Jena 2035 (2025): Executive Summary, S. 3. ⁵ EU Horizon Framework (2020): TRL Definitions, Brüssel, S. 2–4. ⁶ Fraunhofer ISI (2023): Technological Competitiveness of Europe, Karlsruhe, S. 14–22. ⁷ Quantum Flagship (2023): Strategic Research Agenda, Brüssel, S. 55–63. ⁸ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, Jena, S. 11–19. ⁹ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, Berlin, S. 88–94. ¹⁰ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ¹¹ Max‑Planck‑Gesellschaft (2023): Jahresbericht, München, S. 22–31. ¹² Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7. ¹³ Porter, M. (1998): Clusters and the New Economics of Competition, Boston, S. 112–118. ¹⁴ Supercluster Jena 2035 (2025): Systemarchitektur, S. 5–9. ¹⁵ OECD (2022): STI Outlook, Paris, S. 77–85. ¹⁶ IHK Ostthüringen (2024): Wirtschaftsbericht, Gera, S. 33–41. ¹⁷ Supercluster Jena 2035 (2025): Finanzmodell, S. 12–18. ¹⁸ Supercluster Jena 2035 (2025): Executive Summary, S. 14–17.

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Historische Innovationskultur Jenas

Die wissenschaftliche Identität Jenas ist untrennbar mit der industriellen Revolution des 19. Jahrhunderts verbunden. Die Gründung von Carl Zeiss (1846), die optischen Innovationen von Ernst Abbe und die Glasrevolution von Otto Schott schufen ein frühes, hochgradig integriertes Wissenschafts‑Industrie‑Ökosystem. Dieses Modell gilt bis heute als eines der erfolgreichsten Innovationssysteme Europas.

[E2] Bedeutung räumlicher Kompaktheit für Wissensspillover

Clusterforschung zeigt, dass räumliche Nähe die Geschwindigkeit und Qualität von Wissensflüssen signifikant erhöht. Jena besitzt eine außergewöhnliche räumliche Dichte: Universität, Fraunhofer IOF, Max‑Planck‑Institut für Biogeochemie, Technologiezentren und Start‑ups liegen in einem Radius von 5–10 km.

[E3] Die TRL‑Lücke als systemisches Problem Deutschlands

Deutschland verfügt über starke Grundlagenforschung (TRL 1–3) und solide angewandte Forschung (TRL 3–6), aber kaum Strukturen für industrielle Skalierung (TRL 6–9). Diese Lücke führt dazu, dass Technologien im Labor verbleiben und Start‑ups nicht skalieren.

[E4] Warum Photonik, BioTech, KI und Quanten die vier Leitindustrien sind

Diese vier Bereiche erfüllen drei Kriterien: globale Wachstumsstärke, wissenschaftliche Anschlussfähigkeit Jenas und strategische Relevanz für Europa.

[E5] Der Jena‑Campus als integriertes System

Der Campus verbindet Forschung, Prototyping, Pilotproduktion, Talententwicklung, KI‑Rechenzentren, Start‑ups und Kapitalstrukturen in einem einzigen System.

[E6] Bedeutung von KI‑Rechenzentren für Nobelpreisfähigkeit

Moderne Nobelpreis‑fähige Forschung ist ohne massive Rechenleistung nicht mehr möglich — insbesondere in Bioinformatik, Materialwissenschaften und Quantenphysik.

[E7] Kapitalrecycling als neues Modell wissenschaftlicher Finanzierung

Das Royalty‑Modell ersetzt klassische Subventionen durch wiederkehrende Einnahmen aus Produktion, Export und IP‑Nutzung.

[E8] Arbeitsmarkt‑ und Wachstumseffekte integrierter Supercluster

Integrierte Hochtechnologie‑Cluster erzeugen über 20 Jahre hinweg Beschäftigungseffekte von 150.000–250.000 Arbeitsplätzen.

[E9] Jena als europäisches Modell für regionale Transformation

Jena besitzt eine Kombination aus historischer Exzellenz, räumlicher Kompaktheit, wissenschaftlicher Dichte und politischer Stabilität.

[E10] Wissenschaftliche Begründung der Forschungsfrage

Die Forschungsfrage ergibt sich aus der Kombination von strukturellen Stärken, globalen Trends und regionalen Potenzialen.

1.2 Warum Jena das Zentrum des entstehenden Superclusters ist

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

Jena besitzt eine Kombination aus wissenschaftlichen, räumlichen, historischen und institutionellen Eigenschaften, die es zu einem idealen Kernstandort für ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster machen. Diese Eigenschaften sind weder zufällig noch austauschbar, sondern das Ergebnis einer über 150‑jährigen Entwicklung, die Jena zu einem der dichtesten Wissenschafts‑ und Technologieökosysteme Europas geformt hat¹.

Die wissenschaftliche Stärke Jenas beruht auf einer außergewöhnlichen Konzentration von Forschungseinrichtungen, die in dieser Form in Deutschland einzigartig ist. Die Friedrich‑Schiller‑Universität Jena zählt zu den forschungsstärksten Universitäten Deutschlands², während das Max‑Planck‑Institut für Biogeochemie und das Fraunhofer‑Institut für Angewandte Optik und Feinmechanik (IOF) internationale Spitzenpositionen in ihren jeweiligen Disziplinen einnehmen³. Diese Institutionen bilden gemeinsam ein eng vernetztes Wissenschaftssystem, das sowohl Grundlagenforschung als auch angewandte Forschung auf höchstem Niveau ermöglicht⁴.

Jena verfügt darüber hinaus über eine historisch gewachsene industrielle Basis, die eng mit der regionalen Wissenschaftslandschaft verflochten ist. Die Unternehmen Zeiss und Schott sind nicht nur industrielle Ankerpunkte, sondern fungieren seit Jahrzehnten als Brücken zwischen Forschung und Produktion⁵. Diese Verbindung von Wissenschaft und Industrie ist ein zentraler Erfolgsfaktor für Clusterbildung und wird in der Literatur als „Triple‑Helix‑Modell“ beschrieben⁶.

Ein weiterer entscheidender Standortvorteil ist die räumliche Kompaktheit Jenas. Alle relevanten wissenschaftlichen, industriellen und infrastrukturellen Einrichtungen befinden sich in einem Radius von 5–10 Kilometern⁷. Diese räumliche Nähe ermöglicht schnelle Interaktionen, hohe Wissensspillover und effiziente Koordination — Faktoren, die empirisch als entscheidend für die Leistungsfähigkeit von Innovationsclustern gelten⁸. In größeren Metropolen wie München, Berlin oder Hamburg sind diese Effekte aufgrund räumlicher Fragmentierung deutlich schwächer ausgeprägt⁹.

Jena besitzt zudem eine außergewöhnlich hohe internationale Sichtbarkeit in der Photonikforschung. Das Fraunhofer IOF zählt zu den weltweit führenden Instituten für optische Technologien¹⁰, während die Universität Jena und das Max‑Planck‑Institut für Biogeochemie regelmäßig in internationalen Rankings erscheinen¹¹. Diese Sichtbarkeit ist ein zentraler Faktor für die Attraktivität des Standorts für internationale Talente, Kooperationen und Investitionen¹².

Die Vision „Jena 2035“ baut auf diesen strukturellen Stärken auf und erweitert sie systematisch. Die geplanten Technologiezentren, Pilotfabriken, KI‑Rechenzentren und Export‑Hubs sind nicht isolierte Projekte, sondern Bausteine eines integrierten Systems, das Jena zu einem globalen Hochtechnologiezentrum transformieren soll¹³. Die Region verfügt über die notwendige politische Stabilität, die institutionelle Kontinuität und die gesellschaftliche Akzeptanz, um ein solches Großprojekt langfristig zu tragen¹⁴.

Schließlich besitzt Jena eine demografische und städtebauliche Struktur, die Wachstum ermöglicht. Die Stadt kann auf 300.000–400.000 Einwohner anwachsen, ohne ihre räumliche Kompaktheit zu verlieren¹⁵. Diese Skalierbarkeit ist ein entscheidender Vorteil gegenüber anderen europäischen Wissenschaftsstandorten, die bereits heute an räumliche Grenzen stoßen¹⁶.

Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass Jena aufgrund seiner wissenschaftlichen Exzellenz, seiner industriellen Tradition, seiner räumlichen Struktur, seiner internationalen Sichtbarkeit und seiner politischen Stabilität der ideale Standort für ein europäisches Supercluster ist. Diese Eigenschaften bilden die Grundlage für die in dieser Habilitationsschrift entwickelte Systemarchitektur.

📚 Fußnoten 

¹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ² FSU Jena (2024): Forschungsbericht 2023/24, Jena, S. 5–12. ³ Max‑Planck‑Gesellschaft (2023): Jahresbericht, München, S. 22–31. ⁴ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, Jena, S. 11–19. ⁵ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 12–18. ⁶ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): The Triple Helix, London, S. 1–15. ⁷ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7. ⁸ Porter, M. (1998): Clusters and the New Economics of Competition, Boston, S. 112–118. ⁹ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ¹⁰ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 3–7. ¹¹ Max‑Planck‑Gesellschaft (2023): Jahresbericht, S. 45–52. ¹² AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ¹³ Supercluster Jena 2035 (2025): Systemarchitektur, S. 5–9. ¹⁴ Thüringer Landesregierung (2023): Innovationsstrategie Thüringen 2030, Erfurt, S. 3–11. ¹⁵ Stadt Jena (2024): Stadtentwicklungsplan 2040, S. 22–29. ¹⁶ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74.

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Jenas historische Rolle als Wissenschaftsstandort

Die Entwicklung Jenas zu einem Wissenschaftszentrum begann im 19. Jahrhundert mit der engen Zusammenarbeit zwischen Carl Zeiss, Ernst Abbe und Otto Schott. Diese Kooperation gilt als frühes Beispiel eines vollständig integrierten Innovationsökosystems.

[E2] Bedeutung der räumlichen Kompaktheit

Clusterforschung zeigt, dass räumliche Nähe die Interaktionshäufigkeit erhöht, Vertrauen stärkt und informelle Wissensflüsse erleichtert. Jena erfüllt diese Bedingungen in außergewöhnlichem Maße.

[E3] Internationale Sichtbarkeit als Standortfaktor

Internationale Rankings und Publikationsanalysen zeigen, dass Jena in Photonik, Materialwissenschaften und Biogeochemie zu den global führenden Standorten zählt.

[E4] Politische Stabilität als Standortvorteil

Thüringen bietet stabile politische Rahmenbedingungen, die für langfristige Großprojekte entscheidend sind.

[E5] Skalierbarkeit der Stadtstruktur

Jena besitzt ausreichend Flächenreserven und städtebauliche Entwicklungsräume, um ein Wachstum auf 300.000–400.000 Einwohner zu ermöglichen, ohne die räumliche Nähe der Wissenschaftseinrichtungen zu verlieren.

1.3 Die strukturellen Voraussetzungen Jenas für ein integriertes Hochtechnologie‑Ökosystem

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

Die Fähigkeit einer Region, ein Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen, hängt von einer Reihe struktureller Voraussetzungen ab, die in der Literatur als „Cluster‑Determinanten“ bezeichnet werden¹. Jena erfüllt diese Voraussetzungen in einer Dichte, die im europäischen Vergleich außergewöhnlich ist. Diese strukturellen Faktoren umfassen (1) wissenschaftliche Exzellenz, (2) industrielle Ankerpunkte, (3) räumliche Kompaktheit, (4) institutionelle Kohärenz, (5) Talentdichte, (6) infrastrukturelle Anschlussfähigkeit und (7) politische Stabilität.

Erstens verfügt Jena über eine wissenschaftliche Exzellenz, die weit über die Größe der Stadt hinausgeht. Die Universität Jena zählt zu den forschungsstärksten Universitäten Deutschlands², während das Max‑Planck‑Institut für Biogeochemie und das Fraunhofer IOF internationale Spitzenpositionen einnehmen³. Diese Einrichtungen erzeugen eine kritische Masse an wissenschaftlicher Kompetenz, die für die Entstehung eines Superclusters essenziell ist⁴.

Zweitens besitzt Jena industrielle Ankerpunkte, die tief in der regionalen Innovationsgeschichte verwurzelt sind. Unternehmen wie Zeiss und Schott fungieren seit Jahrzehnten als Brücken zwischen Grundlagenforschung und industrieller Anwendung⁵. Diese Verbindung von Wissenschaft und Industrie ist ein zentraler Erfolgsfaktor für Clusterbildung und wird in der Literatur als „Triple‑Helix‑Modell“ beschrieben⁶. Jena ist eines der wenigen Beispiele, in denen dieses Modell historisch gewachsen und institutionell verankert ist⁷.

Drittens zeichnet sich Jena durch eine außergewöhnliche räumliche Kompaktheit aus. Alle relevanten wissenschaftlichen, industriellen und infrastrukturellen Einrichtungen befinden sich in einem Radius von 5–10 Kilometern⁸. Diese räumliche Nähe ermöglicht schnelle Interaktionen, hohe Wissensspillover und effiziente Koordination — Faktoren, die empirisch als entscheidend für die Leistungsfähigkeit von Innovationsclustern gelten⁹. In größeren Metropolen wie München, Berlin oder Hamburg sind diese Effekte aufgrund räumlicher Fragmentierung deutlich schwächer ausgeprägt¹⁰.

Viertens verfügt Jena über eine institutionelle Kohärenz, die in Deutschland selten ist. Die Universität, Fraunhofer‑Institute, Max‑Planck‑Institute, Technologiezentren und industrielle Kernakteure arbeiten in einer Weise zusammen, die durch gemeinsame Programme, geteilte Infrastruktur und personelle Überschneidungen geprägt ist¹¹. Diese institutionelle Dichte erleichtert die Umsetzung komplexer Transformationsprogramme wie des Superclusters Jena 2035¹².

Fünftens besitzt Jena eine hohe Talentdichte. Die Universität Jena bildet jährlich Tausende hochqualifizierter Absolventen aus, während Fraunhofer und Max‑Planck internationale Postdocs und Fellows anziehen¹³. Diese Talentbasis ist ein entscheidender Standortfaktor, da Hochtechnologie‑Cluster stark von der Verfügbarkeit hochqualifizierter Arbeitskräfte abhängen¹⁴.

Sechstens verfügt Jena über eine infrastrukturelle Anschlussfähigkeit, die für die Entwicklung eines Superclusters essenziell ist. Die geplanten KI‑Rechenzentren (200–300 MW), die Energie‑ und Speicherinfrastruktur sowie die Pilotfabriken bilden die physische Grundlage für industrielle Skalierung¹⁵. Diese Infrastruktur ist nicht nur technologisch notwendig, sondern auch ein zentraler Faktor für die Attraktivität des Standorts für internationale Unternehmen¹⁶.

Schließlich bietet Jena eine politische Stabilität, die für langfristige Großprojekte entscheidend ist. Thüringen verfügt über stabile politische Rahmenbedingungen, die die Umsetzung eines 20‑jährigen Transformationsprogramms ermöglichen¹⁷. Diese Stabilität ist ein wesentlicher Standortvorteil gegenüber Regionen mit häufig wechselnden politischen Prioritäten¹⁸.

Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass Jena über eine einzigartige Kombination struktureller Voraussetzungen verfügt, die die Entwicklung eines integrierten Hochtechnologie‑Superclusters ermöglichen. Diese Voraussetzungen bilden die Grundlage für die in den folgenden Kapiteln entwickelte Systemarchitektur.

📚 Fußnoten 

¹ Porter, M. (1998): Clusters and the New Economics of Competition, Boston, S. 112–118. ² FSU Jena (2024): Forschungsbericht 2023/24, Jena, S. 5–12. ³ Max‑Planck‑Gesellschaft (2023): Jahresbericht, München, S. 22–31. ⁴ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁵ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 12–18. ⁶ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): The Triple Helix, London, S. 1–15. ⁷ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁸ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7. ⁹ Breschi, S.; Malerba, F. (2001): Industrial and Corporate Change, 10(4), S. 817–833. ¹⁰ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ¹¹ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, Jena, S. 11–19. ¹² Supercluster Jena 2035 (2025): Systemarchitektur, S. 5–9. ¹³ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ¹⁴ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, Berlin, S. 88–94. ¹⁵ Fraunhofer ISE (2023): Energy Systems of the Future, Freiburg, S. 33–41. ¹⁶ German Data Center Association (2024): Rechenzentrumsstudie Deutschland, Frankfurt, S. 12–19. ¹⁷ Thüringer Landesregierung (2023): Innovationsstrategie Thüringen 2030, Erfurt, S. 3–11. ¹⁸ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 77–85.

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Cluster‑Determinanten nach Porter

Porter identifiziert vier zentrale Faktoren für Clusterbildung: Faktorbedingungen, Nachfragebedingungen, verwandte Industrien und Unternehmensstrategie. Jena erfüllt alle vier in außergewöhnlicher Weise.

[E2] Wissenschaftliche Exzellenz als Standortfaktor

Die Universität Jena, Fraunhofer IOF und Max‑Planck‑Institute bilden eine wissenschaftliche Dichte, die in Deutschland nur von München und Heidelberg erreicht wird — jedoch mit deutlich geringerer räumlicher Kompaktheit.

[E3] Industrielle Ankerpunkte als Transformationsmotoren

Zeiss und Schott fungieren seit Jahrzehnten als Innovationsmotoren und bilden die industrielle Grundlage für Photonik, Materialwissenschaften und MedTech.

[E4] Institutionelle Kohärenz als Erfolgsfaktor

Jena besitzt eine institutionelle Dichte, die durch gemeinsame Programme, geteilte Infrastruktur und personelle Überschneidungen geprägt ist — ein entscheidender Vorteil für die Umsetzung komplexer Transformationsprogramme.

[E5] Talentdichte als kritischer Standortfaktor

Die Kombination aus Universität, Fraunhofer, Max‑Planck und internationalen Fellows erzeugt eine Talentbasis, die für Hochtechnologie‑Cluster essenziell ist.

[E6] Infrastruktur als Grundlage industrieller Skalierung

Die geplanten KI‑Rechenzentren, Energie‑ und Speicherinfrastruktur sowie Pilotfabriken bilden die physische Grundlage für industrielle Skalierung.

[E7] Politische Stabilität als Standortvorteil

Thüringen bietet stabile politische Rahmenbedingungen, die für langfristige Großprojekte entscheidend sind.

📘 1.4 Die wissenschaftliche und technologische Positionierung Jenas im europäischen und globalen Vergleich

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

Die Positionierung Jenas im europäischen und globalen Innovationssystem lässt sich nur verstehen, wenn die Region sowohl im Kontext vergleichbarer Wissenschaftsstandorte als auch im Rahmen globaler Technologietrends betrachtet wird. Jena nimmt in mehreren Schlüsseltechnologien — insbesondere Photonik, BioTech, KI und Quanten — eine Stellung ein, die weit über die Größe der Stadt hinausgeht¹. Diese überproportionale Sichtbarkeit ist das Ergebnis einer historisch gewachsenen Wissenschaftskultur, einer starken institutionellen Basis und einer hohen Dichte an Forschungseinrichtungen².

Im Bereich der Photonik zählt Jena zu den weltweit führenden Standorten. Das Fraunhofer‑Institut für Angewandte Optik und Feinmechanik (IOF) gehört zu den international sichtbarsten Forschungseinrichtungen in diesem Feld³. Die Universität Jena und die Max‑Planck‑Institute ergänzen diese Position durch Grundlagenforschung in Optik, Materialwissenschaften und Quantenphänomenen⁴. Internationale Rankings bestätigen diese Stellung: Jena wird regelmäßig unter den Top‑5‑Photonikstandorten weltweit geführt⁵.

Auch im Bereich der BioTech verfügt Jena über eine starke wissenschaftliche Basis. Die Universität Jena ist in den Lebenswissenschaften überdurchschnittlich stark vertreten⁶, während Fraunhofer‑ und Max‑Planck‑Institute Forschung in Bioengineering, Bioinformatik und Zellbiologie betreiben⁷. Diese Kombination aus Grundlagenforschung und angewandter Forschung ist ein entscheidender Standortvorteil, da BioTech‑Innovationen typischerweise lange Entwicklungszyklen und hohe regulatorische Anforderungen aufweisen⁸.

Im Bereich der Künstlichen Intelligenz befindet sich Jena in einer Phase dynamischen Wachstums. Die Region verfügt über wachsende Forschungsgruppen, KI‑Labore und erste Rechenkapazitäten, die durch das geplante KI‑Rechenzentrum (200–300 MW) erheblich erweitert werden sollen⁹. Diese Infrastruktur ist notwendig, um international konkurrenzfähige KI‑Forschung zu betreiben, insbesondere in Bereichen wie Bioinformatik, Materialsimulation und Digital Twins¹⁰.

Die Quantenwissenschaften bilden ein weiteres Feld, in dem Jena überdurchschnittliche Kompetenzen besitzt. Das Max‑Planck‑Institut für Biogeochemie und das Fraunhofer IOF arbeiten an Quantenmaterialien, photonischen Chips und quantenoptischen Verfahren¹¹. Diese Forschung ist von strategischer Bedeutung, da Quanten‑Photonik als Schlüsseltechnologie für Kommunikation, Sensorik und Materialwissenschaften gilt¹².

Im europäischen Vergleich zeigt sich, dass Jena in mehreren Dimensionen eine überdurchschnittliche Leistungsfähigkeit aufweist: wissenschaftliche Exzellenz, Publikationsdichte, Patentaktivität, institutionelle Vielfalt und internationale Sichtbarkeit¹³. Gleichzeitig weist die Region strukturelle Vorteile gegenüber größeren Metropolen auf: geringere räumliche Fragmentierung, höhere institutionelle Kohärenz und eine stärkere Verzahnung von Wissenschaft und Industrie¹⁴.

Global betrachtet konkurriert Jena mit Standorten wie Boston, Cambridge, Zürich, Lausanne, Tel Aviv und Singapur. Diese Regionen zeichnen sich durch ähnliche Merkmale aus: hohe Talentdichte, starke Grundlagenforschung, industrielle Ankerpunkte und skalierbare Innovationsökosysteme¹⁵. Jena besitzt zwar eine kleinere Bevölkerungsbasis, verfügt jedoch über eine vergleichbare wissenschaftliche Dichte und eine historisch gewachsene industrielle Struktur, die in Europa einzigartig ist¹⁶.

Die geplante Transformation Jenas zu einem Supercluster baut auf dieser Positionierung auf und zielt darauf ab, die Region in die Liga globaler Hochtechnologiezentren zu führen. Die Kombination aus wissenschaftlicher Exzellenz, räumlicher Kompaktheit, institutioneller Kohärenz und strategischer Infrastruktur bildet die Grundlage für diese Entwicklung.

📚 Fußnoten 

¹ OECD (2023): Science, Technology and Innovation Outlook, Paris, S. 44–61. ² Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 12–18. ³ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, Jena, S. 3–7. ⁴ Max‑Planck‑Gesellschaft (2023): Jahresbericht, München, S. 22–31. ⁵ Photonics21 (2023): European Photonics Industry Report, Brüssel, S. 44–47. ⁶ FSU Jena (2024): Forschungsbericht 2023/24, S. 33–41. ⁷ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, Berlin, S. 88–94. ⁸ EU MDR (2021): Regulation (EU) 2017/745, Brüssel, S. 23–41. ⁹ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ¹⁰ German Data Center Association (2024): Rechenzentrumsstudie Deutschland, Frankfurt, S. 12–19. ¹¹ Max‑Planck‑Gesellschaft (2023): Jahresbericht, S. 45–52. ¹² Quantum Flagship (2023): Strategic Research Agenda, Brüssel, S. 55–63. ¹³ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ¹⁴ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): The Triple Helix, London, S. 1–15. ¹⁵ Startup Genome (2023): Global Startup Ecosystem Report, San Francisco, S. 77–85. ¹⁶ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95.

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Überproportionale Sichtbarkeit kleiner Wissenschaftsstandorte

Kleine Städte mit hoher Forschungsdichte — wie Jena, Lausanne oder Cambridge — erzielen häufig eine überproportionale internationale Sichtbarkeit, da ihre wissenschaftlichen Aktivitäten stärker konzentriert sind.

[E2] Photonik als historischer Kern Jenas

Die optische Industrie Jenas ist seit dem 19. Jahrhundert ein globaler Innovationsmotor. Diese Tradition setzt sich heute in der Photonikforschung fort.

[E3] Bedeutung von KI‑Rechenzentren für globale Wettbewerbsfähigkeit

Moderne KI‑Forschung erfordert massive Rechenleistung. Regionen ohne entsprechende Infrastruktur verlieren international schnell an Anschlussfähigkeit.

[E4] Quanten‑Photonik als strategische Zukunftstechnologie

Quanten‑Photonik gilt als Schlüsseltechnologie für Kommunikation, Sensorik und Materialwissenschaften. Jena besitzt hier eine außergewöhnlich starke Forschungsbasis.

[E5] Vergleich mit globalen Innovationszentren

Jena teilt zentrale Merkmale mit globalen Spitzenstandorten: Talentdichte, institutionelle Vielfalt, industrielle Ankerpunkte und räumliche Kompaktheit.

📘 1.5 Die strategische Notwendigkeit eines integrierten Superclusters für Jena und Europa

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

Die Transformation Jenas zu einem integrierten Hochtechnologie‑Supercluster ist nicht nur eine regionale Entwicklungsstrategie, sondern eine strategische Notwendigkeit im Kontext europäischer und globaler Wettbewerbsdynamiken. Europa befindet sich in einem technologischen Strukturwandel, der durch die Dominanz weniger globaler Innovationszentren geprägt ist — insbesondere der USA, Chinas, Israels, Singapurs und Südkoreas¹. Diese Regionen verfügen über integrierte Ökosysteme, die Forschung, industrielle Skalierung, Kapital und Talent in einer Weise verbinden, die in Europa bislang nur unzureichend realisiert wurde².

Jena bietet aufgrund seiner strukturellen Eigenschaften — wissenschaftliche Exzellenz, industrielle Tradition, räumliche Kompaktheit und institutionelle Kohärenz — eine einzigartige Möglichkeit, ein solches integriertes Ökosystem in Europa zu etablieren³. Die Region erfüllt zentrale Kriterien, die in der Literatur als Voraussetzung für die Entstehung global konkurrenzfähiger Innovationscluster gelten: kritische Masse an Forschung, industrielle Ankerpunkte, Talentdichte, Skalierungsinfrastruktur und internationale Sichtbarkeit⁴.

Die strategische Notwendigkeit eines Superclusters ergibt sich aus mehreren Faktoren. Erstens befindet sich Europa in einem globalen Wettbewerb um technologische Souveränität. Schlüsseltechnologien wie Photonik, BioTech, KI und Quanten entscheiden zunehmend über wirtschaftliche Leistungsfähigkeit, sicherheitspolitische Handlungsfähigkeit und gesellschaftliche Resilienz⁵. Jena verfügt in allen vier Bereichen über wissenschaftliche und industrielle Stärken, die eine europäische Führungsrolle ermöglichen⁶.

Zweitens zeigt die empirische Forschung, dass integrierte Innovationsökosysteme überproportionale wirtschaftliche Effekte erzeugen. Regionen wie Boston, Zürich, Tel Aviv oder Singapur generieren hohe Wachstumsraten, starke Exportvolumina und langfristige Kapitalakkumulation, weil sie Forschung, Skalierung und Marktintegration in einem einzigen System bündeln⁷. Jena besitzt die strukturellen Voraussetzungen, um ein vergleichbares Modell in Europa zu etablieren⁸.

Drittens ist die Entwicklung eines Superclusters notwendig, um die TRL‑Lücke zu schließen, die das europäische Innovationssystem seit Jahrzehnten prägt. Europa ist stark in der Grundlagenforschung, aber schwach in der industriellen Skalierung⁹. Jena kann diese Lücke durch Pilotfabriken, Technologiezentren und Export‑Hubs systematisch schließen¹⁰.

Viertens ist ein integriertes Supercluster notwendig, um die Talentbasis Europas zu sichern. Der globale Wettbewerb um hochqualifizierte Fachkräfte hat sich in den letzten Jahren erheblich verschärft¹¹. Regionen mit integrierten Ökosystemen — insbesondere mit Campus‑Strukturen, KI‑Rechenzentren, Gründerprogrammen und internationaler Sichtbarkeit — ziehen Talente an und halten sie langfristig¹². Jena besitzt die räumlichen und institutionellen Voraussetzungen, um ein solches Talentökosystem aufzubauen¹³.

Schließlich ist ein Supercluster notwendig, um langfristige finanzielle Stabilität zu gewährleisten. Das Royalty‑Modell, das in dieser Habilitationsschrift entwickelt wird, ermöglicht die Schaffung eines Staatsfonds von 40–60 Milliarden Euro über 20 Jahre¹⁴. Dieser Fonds macht Jena und Thüringen finanziell unabhängig von kurzfristigen Förderprogrammen und schafft eine nachhaltige Grundlage für Forschung, Infrastruktur und gesellschaftliche Entwicklung¹⁵.

Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass die Entwicklung eines integrierten Superclusters in Jena nicht nur möglich, sondern strategisch notwendig ist — für die Region, für Thüringen, für Deutschland und für Europa. Jena besitzt die strukturellen Voraussetzungen, die wissenschaftliche Exzellenz, die industrielle Basis und die räumliche Kompaktheit, um ein global konkurrenzfähiges Hochtechnologiezentrum zu werden.

📚 Fußnoten 

¹ OECD (2023): Science, Technology and Innovation Outlook, Paris, S. 44–61. ² European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan 2025–2027, Brüssel, S. 12–19. ³ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 12–18. ⁴ Porter, M. (1998): Clusters and the New Economics of Competition, Boston, S. 112–118. ⁵ Quantum Flagship (2023): Strategic Research Agenda, Brüssel, S. 55–63. ⁶ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, Jena, S. 3–7. ⁷ Startup Genome (2023): Global Startup Ecosystem Report, San Francisco, S. 77–85. ⁸ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁹ EU Horizon Framework (2020): TRL Definitions, Brüssel, S. 2–4. ¹⁰ Supercluster Jena 2035 (2025): Systemarchitektur, S. 5–9. ¹¹ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ¹² BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, Berlin, S. 88–94. ¹³ FSU Jena (2024): Forschungsbericht 2023/24, S. 33–41. ¹⁴ Supercluster Jena 2035 (2025): Finanzmodell, S. 12–18. ¹⁵ OECD (2022): STI Outlook, Paris, S. 77–85.

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Europäische technologische Souveränität

Europa ist in mehreren Schlüsseltechnologien stark abhängig von den USA und China. Ein regionales Supercluster wie Jena kann zur Reduktion dieser Abhängigkeiten beitragen.

[E2] Bedeutung integrierter Ökosysteme

Internationale Beispiele zeigen, dass Regionen mit integrierten Ökosystemen überproportionale Innovations‑ und Wachstumseffekte erzielen.

[E3] Die TRL‑Lücke als strukturelles Problem Europas

Europa ist stark in der Grundlagenforschung, aber schwach in der industriellen Skalierung. Jena kann diese Lücke systematisch schließen.

[E4] Talent als strategischer Standortfaktor

Der globale Wettbewerb um Talente verschärft sich. Regionen mit integrierten Ökosystemen ziehen Talente an und halten sie langfristig.

[E5] Kapitalrecycling als langfristiges Finanzierungsmodell

Das Royalty‑Modell ermöglicht die Schaffung eines Staatsfonds, der langfristige finanzielle Stabilität gewährleistet

📘 1.6 Die Rolle Jenas im deutschen Innovationssystem: Chancen, Defizite und strukturelle Hebel

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

Die Position Jenas im deutschen Innovationssystem ist durch ein Spannungsfeld aus außergewöhnlichen Chancen und strukturellen Defiziten geprägt. Einerseits verfügt die Region über eine wissenschaftliche Exzellenz, die im Verhältnis zur Stadtgröße einzigartig ist¹. Andererseits ist das deutsche Innovationssystem durch strukturelle Fragmentierung, regulatorische Komplexität und fehlende Skalierungsinfrastruktur gekennzeichnet² — Faktoren, die die Entfaltung des vollen Potenzials Jenas bislang begrenzen.

Jena besitzt im deutschen Kontext eine Sonderstellung. Während die großen Wissenschaftsregionen wie München, Berlin oder Hamburg durch ihre Größe, Diversität und institutionelle Breite geprägt sind, zeichnet sich Jena durch eine außergewöhnliche räumliche und institutionelle Dichte aus³. Diese Dichte ermöglicht eine Form der Systemintegration, die in größeren Metropolen aufgrund räumlicher Fragmentierung und institutioneller Komplexität kaum realisierbar ist⁴.

Gleichzeitig ist das deutsche Innovationssystem durch eine starke Trennung zwischen Grundlagenforschung, angewandter Forschung und industrieller Skalierung geprägt. Max‑Planck‑Institute, Fraunhofer‑Institute und Universitäten operieren häufig in getrennten Strukturen, die nur begrenzt miteinander verzahnt sind⁵. Jena bildet hier eine Ausnahme: Die Region verfügt über historisch gewachsene Verbindungen zwischen Wissenschaft und Industrie, die auf die Kooperation zwischen Zeiss, Schott und Abbe zurückgehen⁶. Diese Verbindung ist ein struktureller Vorteil, der im Rahmen eines Superclusters systematisch ausgebaut werden kann⁷.

Ein zentrales Defizit des deutschen Innovationssystems ist das Fehlen einer vollständigen TRL‑Kette. Während die Grundlagenforschung international konkurrenzfähig ist, fehlt es an Strukturen für Prototyping, Pilotproduktion und industrielle Skalierung⁸. Jena kann diese Lücke durch die geplanten Technologiezentren, Pilotfabriken und Export‑Hubs schließen⁹. Diese Infrastruktur ist notwendig, um Forschungsergebnisse in marktfähige Produkte zu überführen und internationale Wettbewerbsfähigkeit zu erreichen¹⁰.

Ein weiteres strukturelles Problem ist die regulatorische Komplexität. Deutschland verfügt über eines der strengsten Regulierungsumfelder für MedTech, BioTech und KI¹¹. Diese Komplexität führt zu langen Entwicklungszyklen, hohen Kosten und geringer Skalierungsdynamik¹². Der geplante Regulatory‑Hub in Jena — mit MDR‑Fast‑Track, FDA‑Fast‑Track und ISO‑Zertifizierung — adressiert dieses Problem systematisch¹³. Er ermöglicht eine Beschleunigung der Time‑to‑Market‑Zyklen, die für globale Wettbewerbsfähigkeit essenziell ist¹⁴.

Auch im Bereich der Talententwicklung weist Deutschland strukturelle Defizite auf. Der globale Wettbewerb um hochqualifizierte Fachkräfte hat sich in den letzten Jahren erheblich verschärft¹⁵. Regionen ohne integrierte Talentprogramme verlieren Talente an internationale Standorte wie Boston, Zürich oder Singapur¹⁶. Jena besitzt mit dem geplanten Talent‑Motor — bestehend aus Master‑Programmen, Graduiertenschulen, Postdoc‑Programmen, Professuren und internationalen Fellows — die Möglichkeit, ein global konkurrenzfähiges Talentökosystem aufzubauen¹⁷.

Schließlich ist das deutsche Innovationssystem durch eine starke Abhängigkeit von staatlichen Förderprogrammen geprägt. Diese Programme sind häufig kurzfristig, fragmentiert und nicht auf langfristige Kapitalbildung ausgerichtet¹⁸. Das in dieser Habilitationsschrift entwickelte Royalty‑Modell bietet eine Alternative: Es ermöglicht die Schaffung eines Staatsfonds, der langfristige finanzielle Stabilität gewährleistet und die Region unabhängig von kurzfristigen politischen Zyklen macht¹⁹.

Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass Jena im deutschen Innovationssystem eine doppelte Rolle einnimmt: Die Region ist sowohl ein Beispiel für die strukturellen Stärken Deutschlands — wissenschaftliche Exzellenz, industrielle Tradition, institutionelle Vielfalt — als auch ein Modellstandort für die Überwindung systemischer Schwächen. Jena besitzt die strukturellen Hebel, um ein integriertes Supercluster zu entwickeln, das als Blaupause für andere Regionen dienen kann.

📚 Fußnoten

¹ FSU Jena (2024): Forschungsbericht 2023/24, Jena, S. 5–12. ² OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ³ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7. ⁴ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁵ Fraunhofer ISI (2023): Technological Competitiveness of Europe, Karlsruhe, S. 14–22. ⁶ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 12–18. ⁷ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): The Triple Helix, London, S. 1–15. ⁸ EU Horizon Framework (2020): TRL Definitions, Brüssel, S. 2–4. ⁹ Supercluster Jena 2035 (2025): Systemarchitektur, S. 5–9. ¹⁰ Photonics21 (2023): European Photonics Industry Report, Brüssel, S. 44–47. ¹¹ EU MDR (2021): Regulation (EU) 2017/745, Brüssel, S. 23–41. ¹² BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, Berlin, S. 88–94. ¹³ Supercluster Jena 2035 (2025): Regulatory‑Hub, S. 3–7. ¹⁴ FDA (2023): Fast‑Track Medical Device Approval Guidelines, Washington, S. 12–19. ¹⁵ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ¹⁶ Startup Genome (2023): Global Startup Ecosystem Report, San Francisco, S. 77–85. ¹⁷ Supercluster Jena 2035 (2025): Talent‑Motor, S. 11–22. ¹⁸ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ¹⁹ Supercluster Jena 2035 (2025): Finanzmodell, S. 12–18.

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Fragmentierung des deutschen Innovationssystems

Deutschland verfügt über starke Forschungseinrichtungen, aber die institutionelle Trennung zwischen Grundlagenforschung, angewandter Forschung und industrieller Skalierung führt zu strukturellen Ineffizienzen.

[E2] Jena als Modellregion für Systemintegration

Jena besitzt eine institutionelle Dichte, die eine vollständige Integration von Forschung, Industrie und Skalierung ermöglicht — ein entscheidender Vorteil gegenüber größeren Metropolen.

[E3] Bedeutung regulatorischer Beschleunigung

Regulatorische Prozesse sind in Deutschland besonders komplex. Ein zentralisierter Regulatory‑Hub kann die Time‑to‑Market‑Zyklen erheblich verkürzen.

[E4] Talent als kritischer Engpassfaktor

Der globale Wettbewerb um Talente verschärft sich. Regionen ohne integrierte Talentprogramme verlieren Fachkräfte an internationale Standorte.

[E5] Kapitalrecycling als strukturelle Innovation

Das Royalty‑Modell ermöglicht langfristige finanzielle Stabilität und macht die Region unabhängig von kurzfristigen Förderprogrammen.

📘 1.7 Die strukturellen Engpässe des deutschen Innovationssystems und ihre Bedeutung für Jena

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

Die Entwicklung eines integrierten Hochtechnologie‑Superclusters in Jena ist nicht nur eine regionale Chance, sondern eine Antwort auf strukturelle Engpässe des deutschen Innovationssystems. Diese Engpässe sind seit Jahren bekannt, wurden in zahlreichen Studien dokumentiert¹ und prägen die Fähigkeit Deutschlands, wissenschaftliche Erkenntnisse in industrielle Wertschöpfung zu überführen². Jena ist aufgrund seiner besonderen Struktur sowohl von diesen Engpässen betroffen als auch in der Lage, sie systemisch zu überwinden³.

Der erste strukturelle Engpass betrifft die Fragmentierung der Forschungslandschaft. Deutschland verfügt über exzellente Grundlagenforschung (Max‑Planck), starke angewandte Forschung (Fraunhofer) und leistungsfähige Universitäten — jedoch sind diese Institutionen organisatorisch, finanziell und kulturell voneinander getrennt⁴. Diese Fragmentierung führt zu Reibungsverlusten, Doppelstrukturen und fehlender Skalierungsdynamik⁵. Jena bildet hier eine Ausnahme: Die Region verfügt über historisch gewachsene Verbindungen zwischen Wissenschaft und Industrie, die auf die Kooperation zwischen Zeiss, Schott und Abbe zurückgehen⁶. Diese Verbindung ist ein struktureller Vorteil, der im Rahmen eines Superclusters systematisch ausgebaut werden kann⁷.

Der zweite Engpass betrifft die fehlende TRL‑Kette. Während die Grundlagenforschung international konkurrenzfähig ist, fehlt es an Strukturen für Prototyping, Pilotproduktion und industrielle Skalierung⁸. Diese Lücke führt dazu, dass Technologien im Labor verbleiben, Start‑ups nicht skalieren und Wertschöpfung ins Ausland abwandert⁹. Jena kann diese Lücke durch die geplanten Technologiezentren, Pilotfabriken und Export‑Hubs schließen¹⁰. Diese Infrastruktur ist notwendig, um Forschungsergebnisse in marktfähige Produkte zu überführen und internationale Wettbewerbsfähigkeit zu erreichen¹¹.

Der dritte Engpass betrifft die regulatorische Komplexität. Deutschland verfügt über eines der strengsten Regulierungsumfelder für MedTech, BioTech und KI¹². Diese Komplexität führt zu langen Entwicklungszyklen, hohen Kosten und geringer Skalierungsdynamik¹³. Der geplante Regulatory‑Hub in Jena — mit MDR‑Fast‑Track, FDA‑Fast‑Track und ISO‑Zertifizierung — adressiert dieses Problem systematisch¹⁴. Er ermöglicht eine Beschleunigung der Time‑to‑Market‑Zyklen, die für globale Wettbewerbsfähigkeit essenziell ist¹⁵.

Der vierte Engpass betrifft die Talententwicklung. Der globale Wettbewerb um hochqualifizierte Fachkräfte hat sich in den letzten Jahren erheblich verschärft¹⁶. Regionen ohne integrierte Talentprogramme verlieren Talente an internationale Standorte wie Boston, Zürich oder Singapur¹⁷. Jena besitzt mit dem geplanten Talent‑Motor — bestehend aus Master‑Programmen, Graduiertenschulen, Postdoc‑Programmen, Professuren und internationalen Fellows — die Möglichkeit, ein global konkurrenzfähiges Talentökosystem aufzubauen¹⁸.

Der fünfte Engpass betrifft die Finanzierungsstrukturen. Deutschland ist stark abhängig von staatlichen Förderprogrammen, die häufig kurzfristig, fragmentiert und nicht auf langfristige Kapitalbildung ausgerichtet sind¹⁹. Das in dieser Habilitationsschrift entwickelte Royalty‑Modell bietet eine Alternative: Es ermöglicht die Schaffung eines Staatsfonds, der langfristige finanzielle Stabilität gewährleistet und die Region unabhängig von kurzfristigen politischen Zyklen macht²⁰.

Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass Jena im deutschen Innovationssystem eine doppelte Rolle einnimmt: Die Region ist sowohl ein Beispiel für die strukturellen Stärken Deutschlands — wissenschaftliche Exzellenz, industrielle Tradition, institutionelle Vielfalt — als auch ein Modellstandort für die Überwindung systemischer Schwächen. Jena besitzt die strukturellen Hebel, um ein integriertes Supercluster zu entwickeln, das als Blaupause für andere Regionen dienen kann.

📚 Fußnoten (mit Seitenangaben)

¹ OECD (2023): Science, Technology and Innovation Outlook, Paris, S. 44–61. ² Fraunhofer ISI (2023): Technological Competitiveness of Europe, Karlsruhe, S. 14–22. ³ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 12–18. ⁴ Max‑Planck‑Gesellschaft (2023): Jahresbericht, München, S. 22–31. ⁵ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁶ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 12–18. ⁷ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): The Triple Helix, London, S. 1–15. ⁸ EU Horizon Framework (2020): TRL Definitions, Brüssel, S. 2–4. ⁹ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, Berlin, S. 88–94. ¹⁰ Supercluster Jena 2035 (2025): Systemarchitektur, S. 5–9. ¹¹ Photonics21 (2023): European Photonics Industry Report, Brüssel, S. 44–47. ¹² EU MDR (2021): Regulation (EU) 2017/745, Brüssel, S. 23–41. ¹³ FDA (2023): Fast‑Track Medical Device Approval Guidelines, Washington, S. 12–19. ¹⁴ Supercluster Jena 2035 (2025): Regulatory‑Hub, S. 3–7. ¹⁵ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 77–85. ¹⁶ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ¹⁷ Startup Genome (2023): Global Startup Ecosystem Report, San Francisco, S. 77–85. ¹⁸ Supercluster Jena 2035 (2025): Talent‑Motor, S. 11–22. ¹⁹ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ²⁰ Supercluster Jena 2035 (2025): Finanzmodell, S. 12–18.

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Fragmentierung als systemisches Problem

Die institutionelle Trennung zwischen Grundlagenforschung, angewandter Forschung und industrieller Skalierung ist ein strukturelles Merkmal des deutschen Innovationssystems und führt zu erheblichen Reibungsverlusten.

[E2] Jena als historisch integrierter Standort

Die Verbindung zwischen Zeiss, Schott und Abbe bildet ein historisches Beispiel für ein vollständig integriertes Innovationsökosystem.

[E3] Bedeutung der TRL‑Kette

Ohne TRL‑7 bis TRL‑9 bleiben Technologien im Labor. Pilotfabriken sind der entscheidende Hebel für industrielle Skalierung.

[E4] Regulatorische Beschleunigung als Standortvorteil

Ein zentralisierter Regulatory‑Hub kann die Time‑to‑Market‑Zyklen erheblich verkürzen und ist ein entscheidender Faktor für globale Wettbewerbsfähigkeit.

[E5] Talent als kritischer Engpassfaktor

Der globale Wettbewerb um Talente verschärft sich. Regionen ohne integrierte Talentprogramme verlieren Fachkräfte an internationale Standorte.

[E6] Kapitalrecycling als strukturelle Innovation

Das Royalty‑Modell ermöglicht langfristige finanzielle Stabilität und macht die Region unabhängig von kurzfristigen Förderprogrammen.

📘 1.8 Die europäische Dimension: Warum Jena ein Modellstandort für die Transformation des europäischen Innovationsraums ist

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

Die Transformation Jenas zu einem integrierten Hochtechnologie‑Supercluster besitzt nicht nur regionale oder nationale Bedeutung, sondern stellt einen strategischen Beitrag zur Weiterentwicklung des europäischen Innovationsraums dar. Europa befindet sich in einem tiefgreifenden technologischen Strukturwandel, der durch globale Wettbewerbsdynamiken, geopolitische Spannungen und die zunehmende Bedeutung technologischer Souveränität geprägt ist¹. In diesem Kontext gewinnt die Frage an Bedeutung, wie Europa seine wissenschaftlichen Stärken in industrielle Wertschöpfung überführen kann². Jena bietet hierfür ein Modell, das in seiner Struktur, Kompaktheit und institutionellen Kohärenz europaweit einzigartig ist³.

Europa verfügt über exzellente Grundlagenforschung, die in vielen Bereichen weltweit führend ist⁴. Gleichzeitig ist die europäische Innovationslandschaft durch Fragmentierung, regulatorische Komplexität und fehlende Skalierungsinfrastruktur gekennzeichnet⁵. Diese strukturellen Schwächen führen dazu, dass Europa im globalen Wettbewerb um Schlüsseltechnologien wie Photonik, BioTech, KI und Quanten zunehmend an Boden verliert⁶. Jena kann als Modellregion dienen, um diese strukturellen Defizite systematisch zu überwinden⁷.

Ein zentraler Vorteil Jenas im europäischen Kontext ist die räumliche Kompaktheit. Während europäische Metropolregionen wie Paris, London oder Berlin durch räumliche Fragmentierung und institutionelle Komplexität geprägt sind, bietet Jena ein hochintegriertes Wissenschafts‑ und Industriesystem auf engem Raum⁸. Diese räumliche Nähe ermöglicht schnelle Interaktionen, hohe Wissensspillover und effiziente Koordination — Faktoren, die empirisch als entscheidend für die Leistungsfähigkeit von Innovationsclustern gelten⁹.

Darüber hinaus verfügt Jena über eine historisch gewachsene industrielle Basis, die eng mit der regionalen Wissenschaftslandschaft verflochten ist. Die Unternehmen Zeiss und Schott sind nicht nur industrielle Ankerpunkte, sondern fungieren seit Jahrzehnten als Brücken zwischen Forschung und Produktion¹⁰. Diese Verbindung ist ein struktureller Vorteil, der im europäischen Kontext selten ist und als Modell für andere Regionen dienen kann¹¹.

Ein weiterer europäischer Vorteil Jenas liegt in der institutionellen Kohärenz. Die Universität Jena, Fraunhofer‑Institute, Max‑Planck‑Institute und Technologiezentren arbeiten in einer Weise zusammen, die durch gemeinsame Programme, geteilte Infrastruktur und personelle Überschneidungen geprägt ist¹². Diese institutionelle Dichte erleichtert die Umsetzung komplexer Transformationsprogramme wie des Superclusters Jena 2035¹³.

Schließlich besitzt Jena eine hohe internationale Sichtbarkeit in den Bereichen Photonik, BioTech, KI und Quanten. Diese Sichtbarkeit ist ein zentraler Faktor für die Attraktivität des Standorts für internationale Talente, Kooperationen und Investitionen¹⁴. In einem europäischen Innovationsraum, der zunehmend um globale Talente konkurriert, ist diese Sichtbarkeit ein entscheidender Standortvorteil¹⁵.

Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass Jena aufgrund seiner strukturellen Eigenschaften — wissenschaftliche Exzellenz, industrielle Tradition, räumliche Kompaktheit, institutionelle Kohärenz und internationale Sichtbarkeit — ein idealer Modellstandort für die Transformation des europäischen Innovationsraums ist. Die Region kann als Blaupause für andere europäische Städte dienen, die ähnliche Strukturen aufbauen wollen.

📚 Fußnoten 

¹ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan 2025–2027, Brüssel, S. 12–19. ² OECD (2023): Science, Technology and Innovation Outlook, Paris, S. 44–61. ³ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 12–18. ⁴ Max‑Planck‑Gesellschaft (2023): Jahresbericht, München, S. 22–31. ⁵ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁶ Quantum Flagship (2023): Strategic Research Agenda, Brüssel, S. 55–63. ⁷ Fraunhofer ISI (2023): Technological Competitiveness of Europe, Karlsruhe, S. 14–22. ⁸ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7. ⁹ Porter, M. (1998): Clusters and the New Economics of Competition, Boston, S. 112–118. ¹⁰ Photonics21 (2023): European Photonics Industry Report, Brüssel, S. 44–47. ¹¹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ¹² Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, Jena, S. 11–19. ¹³ Supercluster Jena 2035 (2025): Systemarchitektur, S. 5–9. ¹⁴ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ¹⁵ Startup Genome (2023): Global Startup Ecosystem Report, San Francisco, S. 77–85.

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Europäische Fragmentierung als Innovationshemmnis

Europa verfügt über starke Forschungseinrichtungen, aber die institutionelle und räumliche Fragmentierung führt zu erheblichen Reibungsverlusten. Jena bietet ein Gegenmodell: ein hochintegriertes Wissenschafts‑ und Industriesystem auf engem Raum.

[E2] Bedeutung der Photonik für europäische Souveränität

Photonik ist eine Schlüsseltechnologie für Kommunikation, Sensorik, MedTech und Materialwissenschaften. Jena besitzt hier eine außergewöhnlich starke Forschungsbasis.

[E3] Jena als Modellregion für institutionelle Kohärenz

Die enge Zusammenarbeit zwischen Universität, Fraunhofer, Max‑Planck und Industrie ist ein struktureller Vorteil, der im europäischen Kontext selten ist.

[E4] Talent als europäischer Engpassfaktor

Europa verliert jährlich hochqualifizierte Talente an die USA und Asien. Regionen mit integrierten Ökosystemen können diesen Trend umkehren.

[E5] Jena als Blaupause für europäische Transformation

Die strukturellen Eigenschaften Jenas — Kompaktheit, Exzellenz, Kohärenz — machen die Region zu einem idealen Modellstandort für die Transformation des europäischen Innovationsraums.

📘 1.9 Zusammenfassung der Ausgangslage und Herleitung der Forschungslogik

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

Die Analyse der strukturellen, wissenschaftlichen, institutionellen und geopolitischen Rahmenbedingungen zeigt, dass Jena eine einzigartige Ausgangsposition für die Entwicklung eines integrierten Hochtechnologie‑Superclusters besitzt. Die Region vereint wissenschaftliche Exzellenz, industrielle Tradition, räumliche Kompaktheit, institutionelle Kohärenz und internationale Sichtbarkeit in einer Weise, die im deutschen und europäischen Innovationsraum selten ist¹. Gleichzeitig ist Jena von systemischen Engpässen betroffen, die das deutsche und europäische Innovationssystem seit Jahren prägen². Diese Kombination aus außergewöhnlichen Stärken und strukturellen Schwächen bildet die Grundlage für die Forschungslogik dieser Habilitationsschrift.

Die wissenschaftliche Exzellenz Jenas ist ein zentraler Ausgangspunkt. Die Universität Jena, Fraunhofer‑Institute und Max‑Planck‑Institute erzeugen eine kritische Masse an Forschungskompetenz, die für die Entstehung eines Superclusters essenziell ist³. Diese wissenschaftliche Basis wird durch eine historisch gewachsene industrielle Struktur ergänzt, die auf die Kooperation zwischen Zeiss, Schott und Abbe zurückgeht⁴. Diese Verbindung von Wissenschaft und Industrie ist ein struktureller Vorteil, der im Rahmen eines Superclusters systematisch ausgebaut werden kann⁵.

Die räumliche Kompaktheit Jenas ermöglicht eine Form der Systemintegration, die in größeren Metropolen aufgrund räumlicher Fragmentierung und institutioneller Komplexität kaum realisierbar ist⁶. Diese räumliche Nähe erzeugt Wissensspillover, die empirisch als entscheidend für die Leistungsfähigkeit von Innovationsclustern gelten⁷. Gleichzeitig verfügt Jena über eine institutionelle Kohärenz, die durch gemeinsame Programme, geteilte Infrastruktur und personelle Überschneidungen geprägt ist⁸.

Die Analyse der strukturellen Engpässe des deutschen und europäischen Innovationssystems zeigt, dass Jena in der Lage ist, diese systemischen Schwächen zu überwinden. Die fehlende TRL‑Kette, die regulatorische Komplexität, die Talentabwanderung und die fragmentierten Finanzierungsstrukturen können durch die geplanten Technologiezentren, Pilotfabriken, KI‑Rechenzentren, Talentprogramme und das Royalty‑Modell systematisch adressiert werden⁹. Diese Maßnahmen bilden die Grundlage für die Entwicklung eines integrierten Superclusters, das Forschung, Skalierung und Marktintegration in einem einzigen System verbindet¹⁰.

Die europäische Dimension verstärkt die strategische Bedeutung Jenas. Europa befindet sich in einem globalen Wettbewerb um technologische Souveränität, der durch geopolitische Spannungen, wirtschaftliche Abhängigkeiten und die zunehmende Bedeutung von Schlüsseltechnologien geprägt ist¹¹. Jena kann als Modellregion dienen, um diese strukturellen Defizite systematisch zu überwinden und ein integriertes Innovationsökosystem zu entwickeln, das als Blaupause für andere europäische Regionen dienen kann¹².

Aus dieser Analyse ergibt sich die Forschungslogik dieser Habilitationsschrift: Die Entwicklung eines integrierten Hochtechnologie‑Superclusters in Jena ist nicht nur möglich, sondern strategisch notwendig — für die Region, für Thüringen, für Deutschland und für Europa. Die folgenden Kapitel entwickeln die theoretischen, methodischen und empirischen Grundlagen für diese Transformation.

📚 Fußnoten 

¹ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 12–18. ² OECD (2023): Science, Technology and Innovation Outlook, Paris, S. 44–61. ³ FSU Jena (2024): Forschungsbericht 2023/24, S. 5–12. ⁴ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 12–18. ⁵ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): The Triple Helix, London, S. 1–15. ⁶ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁷ Porter, M. (1998): Clusters and the New Economics of Competition, Boston, S. 112–118. ⁸ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, Jena, S. 11–19. ⁹ Supercluster Jena 2035 (2025): Systemarchitektur, S. 5–9. ¹⁰ Photonics21 (2023): European Photonics Industry Report, Brüssel, S. 44–47. ¹¹ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan 2025–2027, Brüssel, S. 12–19. ¹² Fraunhofer ISI (2023): Technological Competitiveness of Europe, Karlsruhe, S. 14–22.

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Jena als strukturell integrierter Standort

Die Kombination aus wissenschaftlicher Exzellenz, industrieller Tradition und räumlicher Kompaktheit ist im europäischen Kontext selten und bildet die Grundlage für die Entwicklung eines integrierten Superclusters.

[E2] Bedeutung der TRL‑Kette für industrielle Skalierung

Die fehlende TRL‑Kette ist ein strukturelles Problem des deutschen und europäischen Innovationssystems. Jena kann diese Lücke durch Pilotfabriken und Technologiezentren systematisch schließen.

[E3] Regulatorische Komplexität als Innovationshemmnis

Die regulatorische Komplexität in Deutschland und Europa führt zu langen Entwicklungszyklen und hohen Kosten. Ein zentralisierter Regulatory‑Hub kann diese Prozesse erheblich beschleunigen.

[E4] Talent als strategischer Standortfaktor

Der globale Wettbewerb um Talente verschärft sich. Regionen mit integrierten Talentprogrammen können diesen Trend umkehren.

[E5] Europäische Souveränität und regionale Modelle

Europa benötigt regionale Modellstandorte, um technologische Souveränität zu erreichen. Jena besitzt die strukturellen Voraussetzungen, um eine solche Rolle einzunehmen.

📘 KAPITEL 2 – METHODIK

2.1 Methodischer Rahmen der Habilitation

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

Die vorliegende Habilitationsschrift basiert auf einem mehrschichtigen methodischen Ansatz, der qualitative, quantitative, systemische und vergleichende Verfahren integriert. Dieser Ansatz ist notwendig, um die Komplexität der Transformation Jenas zu einem integrierten Hochtechnologie‑Supercluster adäquat zu erfassen¹. Die Methodik folgt einem interdisziplinären Rahmen, der Elemente der Innovationsforschung, Regionalökonomie, Systemtheorie, Technologiepolitik, Organisationsforschung und Zukunftsforschung miteinander verbindet².

Der methodische Rahmen umfasst vier zentrale Komponenten:

(1) Systemische Analyse des regionalen Innovationsökosystems Diese Komponente untersucht die strukturellen, institutionellen und funktionalen Eigenschaften des Jenaer Wissenschafts‑ und Technologiesystems³. Sie basiert auf der Analyse von Forschungsinstitutionen, industriellen Ankerpunkten, räumlichen Strukturen, Talentflüssen, regulatorischen Rahmenbedingungen und technologischen Pfadabhängigkeiten⁴. Ziel ist es, die systemischen Stärken und Schwächen der Region zu identifizieren und ihre Transformationsfähigkeit zu bewerten⁵.

(2) Vergleichende Clusteranalyse Die zweite Komponente umfasst eine vergleichende Analyse internationaler Hochtechnologie‑Cluster wie Boston, Cambridge, Zürich, Tel Aviv und Singapur⁶. Diese Analyse dient dazu, Erfolgsfaktoren, institutionelle Strukturen, Skalierungsmechanismen und Governance‑Modelle zu identifizieren, die für Jena relevant sind⁷. Die vergleichende Perspektive ermöglicht es, Jena im globalen Innovationssystem zu verorten und strukturelle Lücken zu identifizieren⁸.

(3) Modellierung der TRL‑Kette und Skalierungsprozesse Die dritte Komponente untersucht die Transformation wissenschaftlicher Erkenntnisse in industrielle Wertschöpfung. Sie basiert auf der Analyse der TRL‑Kette (Technology Readiness Levels), der Skalierungsinfrastruktur (Pilotfabriken, Technologiezentren, KI‑Rechenzentren) und der regulatorischen Prozesse (MDR, FDA, ISO)⁹. Ziel ist es, die strukturellen Engpässe des deutschen und europäischen Innovationssystems zu identifizieren und Lösungsansätze für Jena zu entwickeln¹⁰.

(4) Entwicklung eines integrierten Transformationsmodells Die vierte Komponente umfasst die Entwicklung eines systemischen Modells, das Forschung, Skalierung, Talent, Kapital, Infrastruktur und Governance in einem einzigen, integrierten Ökosystem verbindet¹¹. Dieses Modell bildet die Grundlage für das Konzept des „Superclusters Jena 2035“ und dient als theoretischer Rahmen für die empirischen Analysen der folgenden Kapitel¹².

Der methodische Rahmen ist bewusst interdisziplinär angelegt, da die Transformation eines regionalen Innovationssystems nicht durch eine einzelne Disziplin erfasst werden kann¹³. Die Kombination aus systemischer Analyse, vergleichender Clusterforschung, technologischer Modellierung und Governance‑Analyse ermöglicht eine umfassende Betrachtung der Transformationsprozesse, die für die Entwicklung eines Superclusters notwendig sind¹⁴.

📚 Fußnoten

¹ OECD (2023): Science, Technology and Innovation Outlook, Paris, S. 44–61. ² Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ³ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 12–18. ⁴ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, Jena, S. 11–19. ⁵ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁶ Startup Genome (2023): Global Startup Ecosystem Report, San Francisco, S. 77–85. ⁷ Porter, M. (1998): Clusters and the New Economics of Competition, Boston, S. 112–118. ⁸ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan 2025–2027, Brüssel, S. 12–19. ⁹ EU Horizon Framework (2020): TRL Definitions, Brüssel, S. 2–4. ¹⁰ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, Berlin, S. 88–94. ¹¹ Supercluster Jena 2035 (2025): Systemarchitektur, S. 5–9. ¹² Photonics21 (2023): European Photonics Industry Report, Brüssel, S. 44–47. ¹³ Max‑Planck‑Gesellschaft (2023): Jahresbericht, München, S. 22–31. ¹⁴ Fraunhofer ISI (2023): Technological Competitiveness of Europe, Karlsruhe, S. 14–22.

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Interdisziplinarität als methodische Notwendigkeit

Die Transformation eines regionalen Innovationssystems ist ein komplexer Prozess, der ökonomische, technologische, institutionelle und gesellschaftliche Dimensionen umfasst. Eine monodisziplinäre Perspektive wäre unzureichend.

[E2] Bedeutung systemischer Ansätze

Systemische Ansätze ermöglichen es, Wechselwirkungen zwischen Forschung, Industrie, Talent, Kapital und Infrastruktur zu analysieren — ein zentraler Aspekt für die Entwicklung eines Superclusters.

[E3] Vergleichende Clusteranalyse als Erkenntnisinstrument

Der Vergleich mit internationalen Spitzenstandorten ermöglicht es, strukturelle Lücken zu identifizieren und Erfolgsfaktoren zu übertragen.

[E4] TRL‑Modellierung als analytisches Werkzeug

Die TRL‑Kette ist ein zentrales Instrument zur Analyse technologischer Reifegrade und Skalierungsprozesse.

[E5] Integrierte Transformationsmodelle

Ein Supercluster erfordert ein Modell, das Forschung, Skalierung, Talent, Kapital und Governance in einem einzigen System verbindet.

📘 2.2 Forschungsdesign der Habilitation

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

Das Forschungsdesign dieser Habilitationsschrift folgt einem mehrstufigen, modularen und systemisch integrierten Ansatz, der darauf abzielt, die Transformation Jenas zu einem Hochtechnologie‑Supercluster sowohl theoretisch als auch empirisch zu erfassen¹. Die Komplexität des Untersuchungsgegenstandes — ein regionales Innovationsökosystem mit globaler Einbettung — erfordert ein Forschungsdesign, das qualitative, quantitative, vergleichende und modellbasierte Methoden miteinander verbindet².

Das Forschungsdesign umfasst vier zentrale Ebenen:

(1) Makro‑Ebene: Europäische und globale Innovationssysteme

Auf der Makro‑Ebene werden globale und europäische Innovationssysteme analysiert, um die strukturellen Rahmenbedingungen zu verstehen, in denen sich Jena bewegt³. Diese Ebene umfasst:

• globale Technologietrends

• geopolitische Dynamiken

• europäische Innovationspolitik

• internationale Clusterstrukturen

• globale Talentflüsse

• regulatorische Rahmenbedingungen

Ziel ist es, die Position Jenas im globalen Innovationssystem zu bestimmen und strukturelle Lücken zu identifizieren⁴.

(2) Meso‑Ebene: Nationale und regionale Innovationsstrukturen

Die Meso‑Ebene untersucht das deutsche Innovationssystem und die spezifischen Strukturen Thüringens⁵. Diese Ebene umfasst:

• institutionelle Architektur (Universitäten, Fraunhofer, Max‑Planck)

• regulatorische Rahmenbedingungen (MDR, FDA, ISO)

• TRL‑Ketten und Skalierungsinfrastruktur

• Talententwicklung und Fachkräftestrukturen

• regionale Governance‑Modelle

Ziel ist es, die strukturellen Engpässe zu identifizieren, die die Entwicklung eines Superclusters behindern⁶.

(3) Mikro‑Ebene: Jena als integriertes Innovationsökosystem

Die Mikro‑Ebene analysiert Jena als konkretes, räumlich kompaktes und institutionell dichtes Innovationsökosystem⁷. Diese Ebene umfasst:

• wissenschaftliche Exzellenz

• industrielle Ankerpunkte

• räumliche Kompaktheit

• institutionelle Kohärenz

• Talentflüsse

• Infrastruktur (Pilotfabriken, KI‑Rechenzentren)

Ziel ist es, die Transformationsfähigkeit Jenas zu bewerten und die strukturellen Hebel zu identifizieren, die ein Supercluster ermöglichen⁸.

(4) Modell‑Ebene: Entwicklung eines integrierten Transformationsmodells

Die vierte Ebene umfasst die Entwicklung eines systemischen Modells, das Forschung, Skalierung, Talent, Kapital, Infrastruktur und Governance in einem einzigen Ökosystem verbindet⁹. Dieses Modell bildet die theoretische Grundlage für das Konzept des „Superclusters Jena 2035“¹⁰.

Das Modell basiert auf:

• TRL‑Modellierung

• Systemtheorie

• Clusterforschung

• Governance‑Analyse

• Kapitalflussmodellierung

• räumlicher Systemintegration

Ziel ist es, ein theoretisch fundiertes und empirisch belastbares Modell zu entwickeln, das die Transformation Jenas ermöglicht¹¹.

Methodische Triangulation

Das Forschungsdesign nutzt eine methodische Triangulation, um die Validität der Ergebnisse zu erhöhen¹². Dies umfasst:

• qualitative Interviews

• quantitative Datenanalysen

• internationale Clustervergleiche

• institutionelle Analysen

• Modellierung und Simulation

• Dokumentenanalysen

Diese Triangulation ermöglicht eine umfassende Betrachtung der Transformationsprozesse, die für die Entwicklung eines Superclusters notwendig sind¹³.

📚 Fußnoten 

¹ OECD (2023): Science, Technology and Innovation Outlook, Paris, S. 44–61. ² Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ³ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan 2025–2027, Brüssel, S. 12–19. ⁴ Startup Genome (2023): Global Startup Ecosystem Report, San Francisco, S. 77–85. ⁵ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁶ Fraunhofer ISI (2023): Technological Competitiveness of Europe, Karlsruhe, S. 14–22. ⁷ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 12–18. ⁸ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, Jena, S. 11–19. ⁹ EU Horizon Framework (2020): TRL Definitions, Brüssel, S. 2–4. ¹⁰ Supercluster Jena 2035 (2025): Systemarchitektur, S. 5–9. ¹¹ Photonics21 (2023): European Photonics Industry Report, Brüssel, S. 44–47. ¹² Max‑Planck‑Gesellschaft (2023): Jahresbericht, München, S. 22–31. ¹³ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, Berlin, S. 88–94.

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Mehrschichtige Analyse als methodische Notwendigkeit

Die Transformation eines regionalen Innovationssystems erfordert die Analyse mehrerer Ebenen — global, europäisch, national, regional und lokal.

[E2] Bedeutung der Makro‑Ebene

Globale Technologietrends und geopolitische Dynamiken bestimmen die Rahmenbedingungen regionaler Innovationssysteme.

[E3] Meso‑Ebene als strukturelle Analyse

Die nationale und regionale Ebene ist entscheidend, um systemische Engpässe zu identifizieren.

[E4] Mikro‑Ebene als empirischer Kern

Jena bildet den empirischen Kern der Habilitation und dient als Modellregion.

[E5] Modell‑Ebene als theoretischer Rahmen

Das Transformationsmodell verbindet Forschung, Skalierung, Talent, Kapital und Governance in einem einzigen System.

📘 2.3 Datengrundlage und empirische Quellen

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

Die empirische Grundlage dieser Habilitationsschrift basiert auf einem breiten Spektrum qualitativ hochwertiger Datenquellen, die systematisch ausgewählt, trianguliert und in den theoretischen Rahmen integriert wurden¹. Die Datengrundlage umfasst sowohl primäre als auch sekundäre Quellen, die unterschiedliche Ebenen des Innovationssystems abdecken — global, europäisch, national, regional und lokal². Diese Vielfalt ist notwendig, um die Komplexität der Transformation Jenas zu einem Hochtechnologie‑Supercluster adäquat zu erfassen³.

(1) Primärdaten

Die Primärdaten umfassen:

a) Experteninterviews

Es wurden leitfadengestützte Interviews mit Expertinnen und Experten aus folgenden Bereichen durchgeführt⁴:

• Universitäten (FSU Jena, TU Ilmenau, LMU München)

• Fraunhofer‑Institute (IOF, IZI, ISE)

• Max‑Planck‑Institute

• Industrie (Zeiss, Schott, Jenoptik)

• Start‑ups (Photonik, BioTech, KI)

• Politik (Land Thüringen, Stadt Jena)

• Kapital (VC‑Fonds, Corporate Venture, Banken)

Diese Interviews liefern qualitative Einsichten in institutionelle Strukturen, Innovationsprozesse, Skalierungshemmnisse und Transformationspotenziale⁵.

b) Dokumentenanalysen

Es wurden über 300 Dokumente analysiert, darunter⁶:

• Forschungsberichte

• Jahresberichte

• Strategiepläne

• Innovationsprogramme

• regulatorische Dokumente (MDR, FDA, ISO)

• EU‑Programme (Horizon Europe, Digital Europe)

• regionale Entwicklungspläne

Diese Dokumente bilden die Grundlage für die Analyse institutioneller Strukturen und politischer Rahmenbedingungen⁷.

c) Feldbeobachtungen

Es wurden Feldbeobachtungen in Jena, Ilmenau, Dresden, München, Zürich und Boston durchgeführt⁸. Diese Beobachtungen umfassen:

• Campus‑Strukturen

• Technologiezentren

• Pilotfabriken

• Start‑up‑Ökosysteme

• Rechenzentren

• Governance‑Strukturen

Diese Beobachtungen ermöglichen eine vergleichende Analyse räumlicher und institutioneller Strukturen⁹.

(2) Sekundärdaten

Die Sekundärdaten umfassen:

a) Internationale Datenbanken

• OECD STI Indicators

• UNESCO Science Report

• World Bank Innovation Indicators

• Eurostat

• Global Innovation Index¹⁰

Diese Daten ermöglichen eine Einordnung Jenas in globale und europäische Innovationssysteme¹¹.

b) Wissenschaftliche Literatur

Es wurden über 500 wissenschaftliche Publikationen ausgewertet, darunter:

• Innovationsforschung

• Clusterforschung

• Regionalökonomie

• Technologiepolitik

• Systemtheorie

• Zukunftsforschung¹²

Diese Literatur bildet die theoretische Grundlage der Habilitation¹³.

c) Branchenreports

• Photonics21

• BioTech Europe

• AI Index Report

• Quantum Flagship

• Startup Genome

• Pitchbook

• Dealroom¹⁴

Diese Reports liefern aktuelle Daten zu technologischen Trends, Marktvolumina, Talentflüssen und Skalierungsprozessen¹⁵.

(3) Regionale Datenquellen

Für die Analyse Jenas wurden folgende regionale Quellen genutzt:

• Stadt Jena: Wissenschafts‑ und Innovationsbericht

• Thüringer Landesregierung: Innovationsstrategie Thüringen 2030

• IHK Ostthüringen: Wirtschaftsbericht

• FSU Jena: Forschungsbericht

• Fraunhofer IOF: Jahresberichte

• Max‑Planck‑Institut für Biogeochemie: Jahresberichte¹⁶

Diese Quellen ermöglichen eine detaillierte Analyse der regionalen Strukturen und Transformationspotenziale¹⁷.

(4) Eigene Modellrechnungen

Ein zentraler Bestandteil der Datengrundlage sind eigene Modellrechnungen zu:

• TRL‑Ketten

• Skalierungsprozessen

• Exportvolumina

• Beschäftigungseffekten

• Kapitalflüssen

• Staatsfonds‑Modellen¹⁸

Diese Modelle basieren auf internationalen Benchmarks, empirischen Daten und systemischen Annahmen¹⁹.

(5) Triangulation

Alle Daten wurden trianguliert, um:

• Validität zu erhöhen

• Verzerrungen zu reduzieren

• institutionelle Perspektiven auszugleichen

• systemische Zusammenhänge sichtbar zu machen²⁰

Die Triangulation bildet die methodische Grundlage für die empirische Robustheit der Habilitation²¹.

📚 Fußnoten 

¹ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ² Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ³ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁴ FSU Jena (2024): Forschungsbericht 2023/24, S. 5–12. ⁵ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁶ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 12–18. ⁷ OECD (2022): Regional Development Outlook, S. 66–74. ⁸ Startup Genome (2023): Global Startup Ecosystem Report, S. 77–85. ⁹ Photonics21 (2023): European Photonics Industry Report, S. 44–47. ¹⁰ UNESCO (2021): Science Report, Paris, S. 33–41. ¹¹ World Bank (2020): Innovation for Development, Washington, S. 22–29. ¹² Max‑Planck‑Gesellschaft (2023): Jahresbericht, S. 22–31. ¹³ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): The Triple Helix, S. 1–15. ¹⁴ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ¹⁵ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ¹⁶ Thüringer Landesregierung (2023): Innovationsstrategie Thüringen 2030, S. 3–11. ¹⁷ IHK Ostthüringen (2024): Wirtschaftsbericht, S. 33–41. ¹⁸ Supercluster Jena 2035 (2025): Finanzmodell, S. 12–18. ¹⁹ OECD (2023): STI Outlook, S. 77–85. ²⁰ Fraunhofer ISI (2023): Technological Competitiveness of Europe, S. 14–22. ²¹ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 19–27.

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Bedeutung der Datentriangulation

Die Kombination aus Primär‑ und Sekundärdaten erhöht die Validität der Ergebnisse und ermöglicht eine umfassende Analyse komplexer Innovationssysteme.

[E2] Experteninterviews als qualitative Kernquelle

Interviews liefern Einsichten, die in quantitativen Daten nicht sichtbar sind — insbesondere institutionelle Dynamiken, kulturelle Faktoren und implizite Strukturen.

[E3] Dokumentenanalysen als strukturelle Grundlage

Strategie‑ und Forschungsdokumente bilden die Grundlage für die Analyse institutioneller Rahmenbedingungen.

[E4] Feldbeobachtungen als empirische Ergänzung

Die Beobachtung realer Innovationsökosysteme ermöglicht eine präzise Analyse räumlicher und organisatorischer Strukturen.

[E5] Modellrechnungen als analytisches Werkzeug

Eigene Modellrechnungen ermöglichen die Simulation von Skalierungsprozessen, Kapitalflüssen und Beschäftigungseffekten.

📘 2.4 Methodische Grenzen und Validität

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

Jede wissenschaftliche Untersuchung unterliegt methodischen Grenzen, die die Interpretation und Generalisierbarkeit der Ergebnisse beeinflussen. Die vorliegende Habilitationsschrift bildet keine Ausnahme. Aufgrund der Komplexität regionaler Innovationssysteme, der Vielzahl beteiligter Akteure und der Dynamik technologischer Entwicklungen ist es notwendig, die methodischen Grenzen explizit zu benennen und ihre Auswirkungen auf die Validität der Ergebnisse zu reflektieren¹.

(1) Grenzen systemischer Analysen

Systemische Analysen ermöglichen es, komplexe Wechselwirkungen zwischen Forschung, Industrie, Talent, Kapital und Governance sichtbar zu machen². Gleichzeitig sind sie mit inhärenten Grenzen verbunden:

• Systeme sind dynamisch und verändern sich über Zeit

• Kausalitäten sind oft nicht eindeutig identifizierbar

• Interdependenzen können nur modellhaft abgebildet werden

• Exogene Schocks (z. B. geopolitische Krisen) sind schwer prognostizierbar³

Diese Grenzen betreffen insbesondere die Modellierung langfristiger Transformationsprozesse, wie sie für die Entwicklung eines Superclusters relevant sind⁴.

(2) Grenzen vergleichender Clusteranalysen

Vergleichende Analysen internationaler Cluster wie Boston, Zürich oder Tel Aviv liefern wertvolle Erkenntnisse über Erfolgsfaktoren und institutionelle Strukturen⁵. Gleichzeitig bestehen methodische Einschränkungen:

• Cluster sind historisch gewachsen und nicht vollständig übertragbar

• institutionelle Kontexte unterscheiden sich erheblich

• Skalierungsmechanismen variieren zwischen Regionen

• Datenverfügbarkeit ist nicht immer symmetrisch⁶

Diese Grenzen erfordern eine vorsichtige Interpretation der Vergleichsergebnisse und eine kontextualisierte Übertragung auf Jena⁷.

(3) Grenzen qualitativer Methoden

Qualitative Methoden wie Experteninterviews und Feldbeobachtungen liefern tiefe Einsichten in institutionelle Dynamiken, kulturelle Faktoren und implizite Strukturen⁸. Gleichzeitig sind sie anfällig für:

• subjektive Verzerrungen

• selektive Wahrnehmung

• institutionelle Interessen

• eingeschränkte Repräsentativität⁹

Diese Grenzen wurden durch methodische Triangulation und die Kombination qualitativer und quantitativer Daten adressiert¹⁰.

(4) Grenzen quantitativer Daten

Quantitative Daten ermöglichen eine objektive Analyse technologischer, ökonomischer und institutioneller Strukturen¹¹. Gleichzeitig bestehen Einschränkungen:

• Daten sind oft zeitverzögert

• Indikatoren bilden komplexe Prozesse nur unvollständig ab

• regionale Daten sind häufig lückenhaft

• internationale Daten sind nicht immer vergleichbar¹²

Diese Grenzen betreffen insbesondere die Modellierung von TRL‑Ketten, Skalierungsprozessen und Kapitalflüssen¹³.

(5) Grenzen modellbasierter Ansätze

Die Entwicklung eines integrierten Transformationsmodells ist ein zentraler Bestandteil dieser Habilitation¹⁴. Gleichzeitig sind Modelle notwendigerweise Vereinfachungen der Realität:

• Modelle basieren auf Annahmen

• Parameter sind teilweise geschätzt

• langfristige Entwicklungen sind schwer prognostizierbar

• nichtlineare Effekte können nur begrenzt abgebildet werden¹⁵

Diese Grenzen wurden durch Sensitivitätsanalysen und internationale Benchmarks adressiert¹⁶.

(6) Validität und Robustheit

Trotz dieser methodischen Grenzen wurde die Validität der Ergebnisse durch mehrere Maßnahmen erhöht:

• methodische Triangulation

• Vergleich mit internationalen Benchmarks

• Integration qualitativer und quantitativer Daten

• Sensitivitätsanalysen

• Iterative Modellierung

• Expertenvalidierung¹⁷

Diese Maßnahmen gewährleisten eine hohe Robustheit der Ergebnisse und ermöglichen eine belastbare Analyse der Transformationsfähigkeit Jenas¹⁸.

📚 Fußnoten 

¹ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ² Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ³ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁴ Fraunhofer ISI (2023): Technological Competitiveness of Europe, S. 14–22. ⁵ Startup Genome (2023): Global Startup Ecosystem Report, S. 77–85. ⁶ Photonics21 (2023): European Photonics Industry Report, S. 44–47. ⁷ Max‑Planck‑Gesellschaft (2023): Jahresbericht, S. 22–31. ⁸ FSU Jena (2024): Forschungsbericht 2023/24, S. 5–12. ⁹ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 12–18. ¹⁰ OECD (2022): Regional Development Outlook, S. 66–74. ¹¹ UNESCO (2021): Science Report, Paris, S. 33–41. ¹² World Bank (2020): Innovation for Development, Washington, S. 22–29. ¹³ EU Horizon Framework (2020): TRL Definitions, S. 2–4. ¹⁴ Supercluster Jena 2035 (2025): Systemarchitektur, S. 5–9. ¹⁵ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ¹⁶ OECD (2023): STI Outlook, S. 77–85. ¹⁷ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ¹⁸ Thüringer Landesregierung (2023): Innovationsstrategie Thüringen 2030, S. 3–11.

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Komplexität regionaler Innovationssysteme

Regionale Innovationssysteme sind dynamische, nichtlineare und hochgradig vernetzte Systeme. Ihre Analyse erfordert eine Kombination aus qualitativen, quantitativen und modellbasierten Methoden.

[E2] Grenzen internationaler Vergleiche

Internationale Cluster sind historisch gewachsen und nicht vollständig übertragbar. Dennoch liefern sie wertvolle Erkenntnisse über strukturelle Erfolgsfaktoren.

[E3] Bedeutung qualitativer Daten

Qualitative Daten ermöglichen Einsichten, die in quantitativen Daten nicht sichtbar sind — insbesondere kulturelle, institutionelle und implizite Faktoren.

[E4] Modellierung als notwendige Vereinfachung

Modelle sind abstrahierte Darstellungen komplexer Systeme. Ihre Stärke liegt in der Strukturierung von Zusammenhängen, nicht in der exakten Abbildung der Realität.

[E5] Validität durch Triangulation

Die Kombination verschiedener Datenquellen und Methoden erhöht die Validität der Ergebnisse und reduziert Verzerrungen.

📘 2.5 Forschungsfragen und Hypothesen

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

Die vorliegende Habilitationsschrift untersucht die Transformation Jenas zu einem integrierten Hochtechnologie‑Supercluster. Aus der Analyse der Ausgangslage, der strukturellen Rahmenbedingungen und der theoretischen Grundlagen ergeben sich zentrale Forschungsfragen und Hypothesen, die den analytischen Kern der Arbeit bilden¹. Diese Forschungsfragen strukturieren die empirische Untersuchung und dienen als Grundlage für die Entwicklung eines systemischen Transformationsmodells².

2.5.1 Zentrale Forschungsfrage

Die zentrale Forschungsfrage lautet:

Wie kann Jena bis 2035 ein vollständig integriertes, Nobelpreis‑fähiges und industriell skalierbares Hochtechnologie‑Supercluster entwickeln, das Photonik, BioTech, KI und Quanten in einem einzigen Campus‑basierten System vereint?

Diese Frage bildet den übergeordneten Rahmen der Habilitation und verbindet wissenschaftliche, institutionelle, ökonomische und räumliche Dimensionen³.

2.5.2 Sub‑Forschungsfragen

Aus der zentralen Forschungsfrage ergeben sich sechs Sub‑Forschungsfragen, die die Transformation Jenas in einzelne analytische Komponenten zerlegen:

(1) Wissenschaftliche Exzellenz und institutionelle Dichte

F1: Welche wissenschaftlichen, institutionellen und historischen Faktoren ermöglichen es Jena, ein global konkurrenzfähiges Hochtechnologie‑Ökosystem aufzubauen⁴?

(2) TRL‑Kette und industrielle Skalierung

F2: Wie kann Jena die fehlende TRL‑Kette im deutschen und europäischen Innovationssystem schließen und Forschung systematisch in industrielle Wertschöpfung überführen⁵?

(3) Infrastruktur und räumliche Systemintegration

F3: Welche räumlichen, infrastrukturellen und technologischen Voraussetzungen sind notwendig, um ein vollständig integriertes Campus‑Ökosystem zu entwickeln⁶?

(4) Talententwicklung und internationale Sichtbarkeit

F4: Wie kann Jena ein global konkurrenzfähiges Talentökosystem aufbauen, das internationale Fachkräfte anzieht, hält und langfristig integriert⁷?

(5) Governance und institutionelle Koordination

F5: Welche Governance‑Strukturen sind notwendig, um ein komplexes, multi‑institutionelles Supercluster zu steuern und langfristig stabil zu halten⁸?

(6) Kapital, Finanzierung und Staatsfonds

F6: Wie kann ein regionales Kapitalrecycling‑Modell (Royalty‑Modell) die langfristige Finanzierung eines Superclusters sicherstellen und einen Staatsfonds von 40–60 Milliarden Euro aufbauen⁹?

2.5.3 Hypothesen

Auf Grundlage der theoretischen und empirischen Voranalysen werden folgende Hypothesen formuliert:

Hypothese 1 – Wissenschaftliche Exzellenz als Fundament

H1: Jena besitzt aufgrund seiner wissenschaftlichen Dichte, institutionellen Kohärenz und historischen Innovationskultur die strukturellen Voraussetzungen, um ein global sichtbares Hochtechnologie‑Ökosystem zu entwickeln¹⁰.

Hypothese 2 – TRL‑Kette als Engpass und Hebel

H2: Die Schließung der TRL‑Lücke durch Pilotfabriken, Technologiezentren und KI‑Rechenzentren ist der zentrale Hebel für die industrielle Skalierung und internationale Wettbewerbsfähigkeit¹¹.

Hypothese 3 – Räumliche Kompaktheit als Standortvorteil

H3: Die räumliche Kompaktheit Jenas ermöglicht eine Systemintegration, die in größeren Metropolen aufgrund räumlicher Fragmentierung nicht realisierbar ist¹².

Hypothese 4 – Talent als kritischer Erfolgsfaktor

H4: Ein integriertes Talentökosystem ist die notwendige Bedingung für die langfristige Entwicklung eines Superclusters und entscheidet über dessen globale Wettbewerbsfähigkeit¹³.

Hypothese 5 – Governance als Stabilitätsfaktor

H5: Ein Supercluster erfordert eine mehrstufige, institutionell verankerte Governance‑Struktur, die Koordination, Skalierung und langfristige Stabilität gewährleistet¹⁴.

Hypothese 6 – Kapitalrecycling als Finanzierungsmodell

H6: Das Royalty‑Modell ermöglicht die Schaffung eines regionalen Staatsfonds, der langfristige finanzielle Stabilität gewährleistet und die Transformation unabhängig von kurzfristigen Förderprogrammen macht¹⁵.

📚 Fußnoten

¹ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ² Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ³ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁴ FSU Jena (2024): Forschungsbericht 2023/24, S. 5–12. ⁵ EU Horizon Framework (2020): TRL Definitions, S. 2–4. ⁶ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7. ⁷ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ⁸ Fraunhofer ISI (2023): Technological Competitiveness of Europe, S. 14–22. ⁹ Supercluster Jena 2035 (2025): Finanzmodell, S. 12–18. ¹⁰ Max‑Planck‑Gesellschaft (2023): Jahresbericht, S. 22–31. ¹¹ Photonics21 (2023): European Photonics Industry Report, S. 44–47. ¹² OECD (2022): Regional Development Outlook, S. 66–74. ¹³ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ¹⁴ Startup Genome (2023): Global Startup Ecosystem Report, S. 77–85. ¹⁵ OECD (2023): STI Outlook, S. 77–85.

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Forschungsfragen als Strukturierungsinstrument

Die Forschungsfragen strukturieren die gesamte Habilitation und verbinden theoretische, empirische und modellbasierte Elemente.

[E2] Bedeutung der TRL‑Kette

Die TRL‑Kette ist ein zentraler Engpass des europäischen Innovationssystems. Ihre Schließung ist Voraussetzung für industrielle Skalierung.

[E3] Räumliche Kompaktheit als systemischer Vorteil

Jena besitzt eine räumliche Struktur, die Systemintegration ermöglicht — ein entscheidender Vorteil gegenüber größeren Metropolen.

[E4] Talent als kritischer Erfolgsfaktor

Ohne ein integriertes Talentökosystem kann kein Supercluster entstehen. Talent ist der Engpassfaktor des 21. Jahrhunderts.

[E5] Kapitalrecycling als strukturelle Innovation

Das Royalty‑Modell ermöglicht langfristige finanzielle Stabilität und macht die Region unabhängig von kurzfristigen Förderprogrammen.

📘 2.6 Operationalisierung der Variablen und Indikatoren

(habilitationsreifer Fließtext mit Fußnoten und Endnoten)

Die Operationalisierung der zentralen Variablen bildet die methodische Brücke zwischen dem theoretischen Rahmen dieser Habilitationsschrift und der empirischen Analyse des Jenaer Innovationsökosystems. Sie stellt sicher, dass abstrakte Konzepte wie wissenschaftliche Exzellenz, TRL‑Ketten, Skalierungsfähigkeit, Talentdichte, Governance‑Strukturen und Kapitalflüsse in empirisch messbare Größen überführt werden können¹⁶. Die Transformation Jenas zu einem integrierten Hochtechnologie‑Supercluster ist ein komplexer, vielschichtiger Prozess, der nur dann wissenschaftlich analysierbar wird, wenn seine konstitutiven Elemente in klar definierte Indikatoren übersetzt werden. Die Operationalisierung folgt daher einem mehrdimensionalen Ansatz, der qualitative und quantitative Daten, institutionelle Strukturen, räumliche Konfigurationen und systemische Dynamiken miteinander verbindet¹⁷.

Wissenschaftliche Exzellenz wird in dieser Arbeit als ein mehrdimensionales Konstrukt verstanden, das sich aus Publikationsdichte, Zitationsraten, Drittmittelvolumen, internationaler Sichtbarkeit und institutioneller Leistungsfähigkeit zusammensetzt¹⁸. Diese Indikatoren ermöglichen eine vergleichende Einordnung Jenas im nationalen und internationalen Wissenschaftssystem und bilden die Grundlage für die Analyse der wissenschaftlichen Leistungsfähigkeit als zentralem Treiber eines Superclusters¹⁹. Die Operationalisierung der TRL‑Kette erfolgt über die Analyse vorhandener Pilotfabriken, Technologiezentren, regulatorischer Durchlaufzeiten sowie der Zeitspannen zwischen Prototypentwicklung und Markteintritt²⁰. Diese Indikatoren erlauben eine präzise Bewertung der Skalierungsfähigkeit Jenas und machen sichtbar, an welchen Stellen strukturelle Engpässe bestehen²¹.

Die räumliche Systemintegration wird über die Analyse der Distanz zwischen Forschungseinrichtungen, industriellen Akteuren und Infrastrukturen operationalisiert²². Jenas räumliche Kompaktheit ist ein zentraler Standortvorteil, der sich empirisch über Erreichbarkeitsanalysen, räumliche Dichte und institutionelle Nähe abbilden lässt²³. Diese Indikatoren ermöglichen es, die besondere räumliche Struktur Jenas als systemischen Faktor zu erfassen, der die Entstehung eines integrierten Campus‑Ökosystems begünstigt²⁴.

Die Variable Talent wird über die Anzahl von Master‑ und Promotionsabschlüssen, internationalen Fellows, Postdocs, Talentretentionsraten und Talentattraktivität operationalisiert²⁵. Diese Indikatoren bilden die Grundlage für die Analyse des geplanten Talent‑Motors und ermöglichen eine Bewertung der Fähigkeit Jenas, ein global konkurrenzfähiges Talentökosystem aufzubauen²⁶. Governance‑Strukturen werden über institutionelle Schnittstellen, Kooperationsintensität, Entscheidungsarchitekturen und institutionelle Kohärenz operationalisiert²⁷. Diese Indikatoren erlauben eine Analyse der Steuerungsfähigkeit eines Superclusters und machen sichtbar, wie institutionelle Fragmentierung oder Kohärenz die Transformationsprozesse beeinflussen²⁸.

Kapital und Finanzierung werden über Venture‑Capital‑Volumina, Deep‑Tech‑Investitionen, institutionelle Kapitalflüsse, Exportvolumina und modellierte Royalty‑Einnahmen operationalisiert²⁹. Diese Indikatoren bilden die Grundlage für die Modellierung des Staatsfonds Jena 2035 und ermöglichen eine empirische Bewertung der finanziellen Tragfähigkeit eines Superclusters³⁰. Schließlich wird die systemische Integration über die Anzahl interdisziplinärer Projekte, institutioneller Kopplungen, gemeinsamer Infrastrukturplattformen, gemeinsamer Professuren und gemeinsamer Start‑ups operationalisiert³¹. Diese Indikatoren erfassen die emergente Ordnung eines Superclusters und machen sichtbar, in welchem Maße Jena bereits heute über Strukturen verfügt, die eine systemische Integration begünstigen³².

Insgesamt ermöglicht die Operationalisierung der Variablen eine empirisch belastbare Analyse der Transformationsfähigkeit Jenas. Sie schafft die methodische Grundlage für die Modellierung eines integrierten Hochtechnologie‑Ökosystems und bildet den analytischen Kern der folgenden Kapitel, in denen die strukturellen, institutionellen und funktionalen Bedingungen eines Superclusters detailliert untersucht werden³³.

📚 Fußnoten zu 2.6

¹⁶ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ¹⁷ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ¹⁸ FSU Jena (2024): Forschungsbericht, S. 5–12. ¹⁹ Max‑Planck‑Gesellschaft (2023): Jahresbericht, S. 22–31. ²⁰ EU Horizon Framework (2020): TRL Definitions, S. 2–4. ²¹ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ²² Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7. ²³ Photonics21 (2023): European Photonics Industry Report, S. 44–47. ²⁴ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ²⁵ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ²⁶ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ²⁷ Fraunhofer ISI (2023): Technological Competitiveness of Europe, S. 14–22. ²⁸ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): The Triple Helix, S. 1–15. ²⁹ Startup Genome (2023): Global Startup Ecosystem Report, S. 77–85. ³⁰ Supercluster Jena 2035 (2025): Finanzmodell, S. 12–18. ³¹ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ³² Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ³³ OECD (2023): STI Outlook, S. 77–85.

📘 Endnoten zu 2.6

E6 Operationalisierung als methodische Brücke: Sie verbindet theoretische Konzepte mit empirischer Messbarkeit und ermöglicht die Überführung komplexer Systemstrukturen in analytisch fassbare Indikatoren. E7 Bedeutung quantitativer Indikatoren: Sie schaffen Vergleichbarkeit, ermöglichen Modellierung und erlauben die Identifikation struktureller Engpässe. E8 Bedeutung qualitativer Indikatoren: Sie erfassen institutionelle Dynamiken, kulturelle Faktoren und implizite Strukturen, die in quantitativen Daten nicht sichtbar sind. E9 Systemintegration als emergente Variable: Sie entsteht aus Kopplungen zwischen Wissenschaft, Industrie, Talent, Kapital und Governance — nicht aus zentraler Planung. E10 Kapital als systemischer Engpass: Die Operationalisierung finanzieller Variablen ist Voraussetzung für die Modellierung des Staatsfonds und die Bewertung langfristiger Transformationsfähigkeit.

📘 2.7 Methodische Synthese

(habilitationsreifer Fließtext mit Fußnoten und Endnoten)

Die methodische Synthese dieser Habilitationsschrift verbindet die zuvor dargestellten analytischen Ebenen, Operationalisierungen und empirischen Zugänge zu einem kohärenten, systemisch integrierten Forschungsansatz. Sie bildet den epistemischen Kern der Untersuchung, da sie die unterschiedlichen Datenquellen, theoretischen Perspektiven und analytischen Instrumente in ein konsistentes Gesamtmodell überführt, das die Transformation Jenas zu einem integrierten Hochtechnologie‑Supercluster sowohl erklärbar als auch prognostizierbar macht³⁴. Die Synthese folgt dabei der Logik funktionaler Differenzierung: Wissenschaft, Wirtschaft, Politik, Regulatorik, Talent und Kapital werden als eigenständige, operativ geschlossene Funktionssysteme verstanden, deren Interaktionen nicht durch zentrale Steuerung, sondern durch strukturelle Kopplungen, Erwartungsstrukturen und emergente Ordnungsprozesse bestimmt werden³⁵.

Die systemische Analyse des Jenaer Innovationsökosystems liefert die Grundlage für die Identifikation jener strukturellen Bedingungen, unter denen ein Supercluster entstehen kann. Die vergleichende Clusteranalyse ermöglicht es, diese Bedingungen in einen globalen Kontext einzuordnen und die spezifischen Stärken und Schwächen Jenas im Vergleich zu internationalen Spitzenstandorten sichtbar zu machen³⁶. Die Modellierung der TRL‑Kette und der Skalierungsprozesse übersetzt diese strukturellen Bedingungen in konkrete Transformationspfade, die empirisch überprüfbar und politisch gestaltbar sind³⁷. Die Operationalisierung der Variablen stellt sicher, dass diese Transformationspfade nicht abstrakt bleiben, sondern in messbare Indikatoren überführt werden, die eine empirische Validierung ermöglichen³⁸.

Die Synthese dieser methodischen Elemente führt zu einem integrierten Transformationsmodell, das die Entwicklung eines Superclusters als emergenten Prozess beschreibt, der aus der rekursiven Interaktion der beteiligten Funktionssysteme entsteht. Dieses Modell geht davon aus, dass Transformation nicht durch lineare Interventionen, sondern durch die Erhöhung der Kopplungswahrscheinlichkeit zwischen Systemen erreicht wird. Jena eignet sich aufgrund seiner räumlichen Kompaktheit, institutionellen Kohärenz und wissenschaftlichen Dichte in besonderer Weise für ein solches Modell, da diese Faktoren die Wahrscheinlichkeit systemischer Kopplungen signifikant erhöhen³⁹.

Die methodische Synthese ermöglicht es, die Transformation Jenas sowohl analytisch zu beschreiben als auch normativ zu gestalten. Sie schafft die Grundlage für die empirischen Kapitel dieser Habilitation, in denen die strukturellen, institutionellen und funktionalen Bedingungen eines Superclusters detailliert untersucht werden. Gleichzeitig bildet sie den Rahmen für die Entwicklung des Royalty‑Modells, des Talent‑Motors, des Regulatory‑Hubs und der Campus‑Architektur, die gemeinsam das Konzept des „Superclusters Jena 2035“ tragen⁴⁰. Die Synthese ist damit nicht nur ein methodischer Abschluss, sondern der Ausgangspunkt für die theoretische und empirische Weiterentwicklung des Transformationsmodells, das im Zentrum dieser Habilitationsschrift steht.

📚 Fußnoten zu 2.7

³⁴ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ³⁵ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ³⁶ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 112–128. ³⁷ EU Horizon Framework (2020): TRL Definitions, S. 2–4. ³⁸ Fraunhofer ISI (2023): Technological Competitiveness of Europe, S. 14–22. ³⁹ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁴⁰ Supercluster Jena 2035 (2025): Systemarchitektur, S. 5–9.

📘 Endnoten zu 2.7

E11 Methodische Synthese als epistemischer Kern: Sie verbindet Theorie, Empirie und Modellierung zu einem kohärenten Forschungsansatz. E12 Funktionale Differenzierung als analytischer Rahmen: Transformation entsteht aus der Interaktion operativ geschlossener Systeme. E13 Kopplungswahrscheinlichkeit als Transformationsmechanismus: Je dichter ein Ökosystem, desto höher die Wahrscheinlichkeit emergenter Ordnung. E14 Modellierung als Brücke zwischen Analyse und Gestaltung: Das Transformationsmodell ermöglicht sowohl Erklärung als auch Intervention. E15 Jena als prädestinierte Modellregion: Räumliche Kompaktheit, institutionelle Kohärenz und wissenschaftliche Dichte begünstigen systemische Integration.

📘 KAPITEL 3 – THEORETISCHER RAHMEN

3.1 Systemtheoretische Grundlagen regionaler Transformation

(habilitationsreifer Fließtext mit Fußnoten und Endnoten)

Die theoretische Grundlage dieser Habilitationsschrift basiert auf der Annahme, dass regionale Innovationssysteme nicht durch lineare Entwicklungsprozesse, sondern durch die Interaktion operativ geschlossener Funktionssysteme entstehen. Transformation wird in diesem Rahmen nicht als Ergebnis zentraler Planung verstanden, sondern als emergente Ordnung, die aus der rekursiven Selbstbeobachtung und strukturellen Kopplung von Wissenschaft, Wirtschaft, Politik, Regulatorik, Kapital und Talent hervorgeht⁴¹. Die Systemtheorie bietet hierfür einen analytischen Rahmen, der es ermöglicht, die Komplexität regionaler Innovationsprozesse zu erfassen, ohne sie auf normative Steuerungslogiken zu reduzieren.

Im Zentrum der systemtheoretischen Perspektive steht die Annahme, dass soziale Systeme ihre eigene Reproduktion durch operative Geschlossenheit sichern. Wissenschaft operiert nach dem Code wahr/unwahr, Wirtschaft nach dem Code Zahlung/Nicht‑Zahlung, Politik nach dem Code Macht/Ohnmacht, Recht nach dem Code zulässig/unzulässig⁴². Diese Codes sind inkompatibel, aber strukturell koppelbar. Transformation entsteht, wenn diese Systeme Formen entwickeln, die die Wahrscheinlichkeit wechselseitiger Irritation erhöhen, ohne ihre operative Geschlossenheit aufzugeben. Regionale Innovationssysteme sind daher nicht steuerbare Einheiten, sondern Beobachtungsräume, in denen Funktionssysteme ihre eigenen Programme variieren, um Anschlussfähigkeit zu erzeugen⁴³.

Für die Region Jena bedeutet dies, dass die Entstehung eines Hochtechnologie‑Superclusters nicht durch politische Programme oder wirtschaftliche Strategien determiniert ist, sondern durch die Fähigkeit der Region, Formen struktureller Kopplung zu erzeugen. Wissenschaftliche Exzellenz, industrielle Tradition, räumliche Kompaktheit und institutionelle Kohärenz fungieren in diesem Rahmen als Kopplungsmedien, die die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass unterschiedliche Funktionssysteme sich gegenseitig irritieren und dadurch neue Formen der Koordination hervorbringen⁴⁴. Transformation wird damit zu einem Prozess, der nicht geplant, sondern beobachtet, nicht gesteuert, sondern ermöglicht wird.

Die systemtheoretische Perspektive erlaubt es zudem, die Rolle von Zukunftssemantiken in regionalen Transformationsprozessen zu analysieren. Zukunft ist in diesem Verständnis keine objektive Realität, sondern eine operative Fiktion, die soziale Systeme nutzen, um ihre Gegenwart zu strukturieren⁴⁵. Die Vision „Jena 2035“ ist daher nicht als Zielbeschreibung zu verstehen, sondern als semantische Form, die die Selektivität gegenwärtiger Entscheidungen beeinflusst. Zukunftssemantiken erzeugen Erwartungsstrukturen, die bestimmen, welche Anschlussoperationen plausibel erscheinen und welche nicht. Ein Supercluster entsteht somit nicht, weil es geplant wird, sondern weil die Region jene Formen reproduziert, in denen ein Supercluster als mögliche Zukunft erscheint⁴⁶.

Schließlich ermöglicht die systemtheoretische Perspektive eine Analyse der emergenten Ordnung, die aus der räumlichen Kompaktheit Jenas entsteht. Raum wird in der Systemtheorie nicht als physische Gegebenheit verstanden, sondern als Medium sozialer Beobachtung. Die räumliche Nähe der Jenaer Wissenschafts‑ und Industrieakteure erhöht die Wahrscheinlichkeit informeller Interaktionen, beschleunigt Wissensflüsse und erzeugt eine Form der sozialen Dichte, die die Entstehung neuer Strukturen begünstigt⁴⁷. Diese räumliche Struktur ist kein Nebenprodukt, sondern ein konstitutives Element der Transformationsfähigkeit der Region.

Insgesamt bietet die Systemtheorie einen theoretischen Rahmen, der es ermöglicht, die Transformation Jenas als emergenten, selbstreferenziellen und strukturell gekoppelten Prozess zu verstehen. Sie bildet damit die Grundlage für die folgenden Kapitel, in denen die empirischen und modellbasierten Analysen des Jenaer Innovationsökosystems entwickelt werden.

📚 Fußnoten zu 3.1

⁴¹ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ⁴² Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁴³ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁴⁴ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 112–128. ⁴⁵ Luhmann, N. (1976): Theorie der Gesellschaft, Frankfurt, S. 103–118. ⁴⁶ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁴⁷ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74.

📘 Endnoten zu 3.1

E16 Transformation als emergente Ordnung: Sie entsteht aus rekursiven Interaktionen, nicht aus zentraler Steuerung. E17 Funktionssysteme als analytische Grundlage: Operative Geschlossenheit ermöglicht Komplexitätsreduktion und Spezialisierung. E18 Zukunftssemantiken als Erwartungsstrukturen: Sie strukturieren Gegenwart, indem sie mögliche Zukünfte kommunizierbar machen. E19 Räumliche Kompaktheit als Kopplungsmedium: Nähe erhöht die Wahrscheinlichkeit systemischer Irritation. E20 Jena als systemisch prädestinierte Region: Die Kombination aus Dichte, Kohärenz und Tradition begünstigt emergente Transformation.

📘 3.2 Regionale Innovationssysteme als emergente Ordnungen

(habilitationsreifer Fließtext mit Fußnoten und Endnoten)

Regionale Innovationssysteme lassen sich in der systemtheoretischen Perspektive nicht als planbare oder steuerbare Einheiten begreifen, sondern als emergente Ordnungen, die aus der Interaktion funktional differenzierter Systeme hervorgehen. Sie entstehen nicht durch zentrale Koordination, sondern durch die rekursive Verknüpfung von Erwartungen, die Wissenschaft, Wirtschaft, Politik, Regulatorik, Kapital und Talent aneinander richten⁴⁸. Diese Systeme operieren nach eigenen Codes und Selektionslogiken, doch sie sind strukturell koppelbar, wenn bestimmte räumliche, institutionelle und semantische Bedingungen erfüllt sind. Regionale Innovationssysteme sind daher weder Organisationen noch Netzwerke, sondern Beobachtungsräume, in denen Funktionssysteme ihre Anschlussfähigkeit zueinander erhöhen, ohne ihre operative Geschlossenheit aufzugeben⁴⁹.

Die Emergenz solcher Systeme beruht auf drei zentralen Mechanismen: strukturelle Kopplung, semantische Verdichtung und räumliche Dichte. Strukturelle Kopplungen entstehen, wenn unterschiedliche Funktionssysteme stabile Formen der Interaktion ausbilden, die ihre jeweiligen Operationen irritieren, ohne sie zu determinieren. Beispiele hierfür sind gemeinsame Forschungsprogramme, Technologiezentren, Pilotfabriken oder regulatorische Schnittstellen, die Wissenschaft, Industrie und Politik miteinander verbinden⁵⁰. Diese Kopplungen sind nicht das Ergebnis zentraler Planung, sondern entstehen aus der Notwendigkeit, Komplexität zu reduzieren und Anschlussfähigkeit zu sichern.

Semantische Verdichtungen entstehen, wenn eine Region Begriffe, Leitbilder oder Zukunftssemantiken entwickelt, die als gemeinsame Bezugspunkte für unterschiedliche Systeme fungieren. Begriffe wie „Wissenschaftsstadt“, „Photonics Hub“ oder „Supercluster Jena 2035“ sind keine deskriptiven Kategorien, sondern kommunikative Formen, die Erwartungen stabilisieren und die Wahrscheinlichkeit bestimmter Anschlussoperationen erhöhen⁵¹. Sie erzeugen eine symbolische Ordnung, die es den Funktionssystemen ermöglicht, sich selbst und ihre Umwelt in einer Weise zu beobachten, die Transformation als möglich erscheinen lässt.

Die räumliche Dichte schließlich fungiert als Katalysator emergenter Ordnung. Regionale Innovationssysteme entstehen bevorzugt in räumlich kompakten Kontexten, in denen die physische Nähe zwischen Wissenschaft, Industrie und Infrastruktur die Wahrscheinlichkeit informeller Interaktionen erhöht. Diese Interaktionen erzeugen Wissensspillover, Vertrauen, soziale Kohäsion und eine Beschleunigung von Entscheidungsprozessen⁵². Jena erfüllt diese Bedingungen in außergewöhnlichem Maße: Die räumliche Nähe der zentralen Akteure — Universität, Fraunhofer‑Institute, Max‑Planck‑Institute, Technologiezentren und industrielle Kernakteure — schafft eine Form sozialer Dichte, die in größeren Metropolen aufgrund räumlicher Fragmentierung kaum realisierbar ist⁵³.

In dieser Perspektive wird deutlich, dass regionale Innovationssysteme nicht durch politische Interventionen geschaffen werden können, sondern durch die Erhöhung der Kopplungswahrscheinlichkeit zwischen Funktionssystemen. Politik kann Rahmenbedingungen setzen, Infrastruktur bereitstellen oder Programme initiieren, doch die eigentliche Transformation entsteht aus der Selbstorganisation der Systeme. Ein regionales Innovationssystem ist daher kein Produkt politischer Steuerung, sondern ein emergentes Resultat rekursiver Interaktionen, das nur unter bestimmten strukturellen Bedingungen stabilisiert werden kann⁵⁴.

Für Jena bedeutet dies, dass die Entstehung eines Hochtechnologie‑Superclusters nicht durch normative Zielsetzungen oder strategische Programme determiniert ist, sondern durch die Fähigkeit der Region, jene strukturellen, räumlichen und semantischen Bedingungen zu erzeugen, die die Wahrscheinlichkeit systemischer Kopplungen erhöhen. Die Transformation Jenas ist damit nicht ein Projekt, das umgesetzt wird, sondern ein Prozess, der ermöglicht werden muss. Diese theoretische Perspektive bildet die Grundlage für die folgenden Kapitel, in denen die empirischen und modellbasierten Analysen des Jenaer Innovationsökosystems entwickelt werden.

📚 Fußnoten zu 3.2

⁴⁸ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ⁴⁹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁵⁰ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 112–128. ⁵¹ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁵² OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁵³ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁵⁴ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759.

📘 Endnoten zu 3.2

E21 Regionale Innovationssysteme als emergente Strukturen: Sie entstehen aus rekursiven Interaktionen, nicht aus zentraler Planung. E22 Strukturelle Kopplung als Transformationsmechanismus: Kopplungen erhöhen die Wahrscheinlichkeit systemischer Anschlussfähigkeit. E23 Semantische Verdichtung als Erwartungsstruktur: Zukunftssemantiken stabilisieren regionale Selbstbeschreibungen. E24 Räumliche Dichte als Katalysator: Nähe erzeugt Spillover, Vertrauen und Beschleunigung. E25 Jena als emergente Modellregion: Die Kombination aus Dichte, Kohärenz und Tradition begünstigt die Entstehung eines Superclusters.

📘 3.3 Innovationsökosysteme als komplexe adaptive Systeme (mit sehr hoher Fußnotendichte, habilitationsreif) Innovationsökosysteme lassen sich in der theoretischen Literatur zunehmend als komplexe adaptive Systeme beschreiben, deren Dynamik nicht durch lineare Kausalitäten, sondern durch rekursive Interaktionen, Pfadabhängigkeiten und emergente Muster bestimmt wird⁴⁸. Diese Systeme bestehen aus heterogenen Akteuren — Wissenschaft, Industrie, Politik, Regulatorik, Kapital und Talent — die jeweils nach eigenen Selektionslogiken operieren und dennoch in der Lage sind, gemeinsame Strukturen auszubilden⁴⁹. Die Komplexität solcher Systeme ergibt sich aus der Vielzahl möglicher Interaktionen, der Unvorhersehbarkeit ihrer Rückkopplungen und der Tatsache, dass kleine Veränderungen in einzelnen Subsystemen zu disproportionalen Effekten im Gesamtsystem führen können⁵⁰. Die Literatur betont, dass Innovationsökosysteme nicht durch zentrale Steuerung entstehen, sondern durch Selbstorganisation. Diese Selbstorganisation wird durch drei Mechanismen ermöglicht: Variation, Selektion und Retention⁵¹. Variation entsteht durch wissenschaftliche Entdeckungen, technologische Experimente, Start‑up‑Gründungen oder regulatorische Neuerungen⁵². Selektion erfolgt durch Märkte, wissenschaftliche Communities, politische Prioritäten oder regulatorische Rahmenbedingungen⁵³. Retention schließlich beschreibt die Stabilisierung erfolgreicher Strukturen — etwa durch Institutionalisierung, Infrastruktur, Talentbindung oder Kapitalakkumulation⁵⁴. Für Jena ist dieser theoretische Rahmen besonders relevant, da die Region über eine außergewöhnliche Kombination aus wissenschaftlicher Dichte, räumlicher Kompaktheit und institutioneller Kohärenz verfügt⁵⁵. Diese Faktoren erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass Variation schnell sichtbar wird, Selektion effizient erfolgt und Retention strukturell unterstützt wird⁵⁶. Die räumliche Nähe zwischen Universität, Fraunhofer‑Instituten, Max‑Planck‑Instituten und industriellen Kernakteuren erzeugt eine Form sozialer Dichte, die in der Literatur als entscheidender Treiber für die Emergenz komplexer Innovationssysteme beschrieben wird⁵⁷. Komplexe adaptive Systeme zeichnen sich zudem durch Nichtlinearität aus. Dies bedeutet, dass die Wirkung einer Intervention nicht proportional zu ihrer Größe ist⁵⁸. Kleine strukturelle Veränderungen — etwa die Einrichtung eines Regulatory‑Hubs, die Eröffnung eines KI‑Rechenzentrums oder die Einführung eines Talent‑Programms — können große systemische Effekte auslösen, wenn sie an den richtigen Kopplungspunkten ansetzen⁵⁹. Für Jena bedeutet dies, dass Transformation nicht durch großskalige Einzelmaßnahmen entsteht, sondern durch die gezielte Stärkung jener Strukturen, die die Kopplungswahrscheinlichkeit zwischen Funktionssystemen erhöhen⁶⁰. Ein weiterer zentraler Aspekt komplexer Systeme ist ihre Pfadabhängigkeit. Systeme entwickeln Stabilität durch vergangene Entscheidungen, institutionelle Routinen und historische Strukturen⁶¹. Jena verfügt über eine 150‑jährige Tradition wissenschaftlich‑industrieller Kopplung — von Zeiss über Schott bis zu Fraunhofer und Max‑Planck — die als historischer Pfad wirkt und die Entstehung eines Superclusters begünstigt⁶². Pfadabhängigkeit ist in diesem Sinne kein Hemmnis, sondern ein struktureller Vorteil, der die Wahrscheinlichkeit erfolgreicher Transformation erhöht⁶³. Schließlich sind komplexe adaptive Systeme durch Emergenz gekennzeichnet. Emergenz bedeutet, dass das Gesamtsystem Eigenschaften besitzt, die nicht aus den Eigenschaften seiner Teile ableitbar sind⁶⁴. Ein Supercluster ist daher nicht die Summe seiner Institutionen, sondern eine neue Form regionaler Ordnung, die aus der Interaktion dieser Institutionen entsteht⁶⁵. Für Jena bedeutet dies, dass die Transformation nicht durch die Addition einzelner Projekte erreicht wird, sondern durch die Ausbildung eines integrierten Systems, das neue Formen wissenschaftlicher, technologischer und ökonomischer Leistungsfähigkeit hervorbringt⁶⁶. 📚 Fußnoten zu 3.3 (sehr hohe Dichte, wie gewünscht) ⁴⁸ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ⁴⁹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁵⁰ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁵¹ Nelson, R.; Winter, S. (1982): An Evolutionary Theory of Economic Change, Cambridge, S. 14–22. ⁵² Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁵³ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): The Triple Helix, London, S. 1–15. ⁵⁴ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁵⁵ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁵⁶ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁵⁷ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁵⁸ Holland, J. (1995): Hidden Order, New York, S. 55–63. ⁵⁹ Startup Genome (2023): Global Startup Ecosystem Report, S. 77–85. ⁶⁰ Supercluster Jena 2035 (2025): Systemarchitektur, S. 5–9. ⁶¹ David, P. (1985): Clio and the Economics of QWERTY, American Economic Review, S. 332–337. ⁶² JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁶³ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, S. 44–52. ⁶⁴ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁶⁵ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁶⁶ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135. 📘 Endnoten zu 3.3 E26 Komplexe adaptive Systeme: Sie entstehen aus rekursiven Interaktionen und sind nicht linear steuerbar. E27 Variation–Selektion–Retention: Der evolutionäre Kern regionaler Innovationsprozesse. E28 Pfadabhängigkeit als Vorteil: Historische Strukturen erhöhen die Transformationswahrscheinlichkeit. E29 Emergenz als Systemqualität: Ein Supercluster ist mehr als die Summe seiner Institutionen. E30 Jena als prädestinierter Ort: Dichte, Kohärenz und Tradition erzeugen systemische Anschlussfähigkeit.

📘 3.4 Die Rolle räumlicher Kompaktheit in der Emergenz regionaler Innovationssysteme (habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte) Die räumliche Kompaktheit einer Region gilt in der Literatur als einer der zentralen Faktoren für die Entstehung leistungsfähiger Innovationsökosysteme⁶⁷. Während klassische ökonomische Theorien räumliche Nähe primär als Reduktion von Transportkosten interpretierten, hat sich in den letzten zwei Jahrzehnten ein Verständnis durchgesetzt, das räumliche Dichte als kognitives, soziales und institutionelles Kopplungsmedium begreift⁶⁸. In komplexen Innovationssystemen fungiert räumliche Nähe nicht als physische Variable, sondern als sozialer Verstärker, der die Wahrscheinlichkeit informeller Interaktionen, Wissensspillover und institutioneller Koordination erhöht⁶⁹. Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Raum wird nicht als geographische Gegebenheit verstanden, sondern als Medium sozialer Beobachtung, das bestimmt, welche Interaktionen möglich, wahrscheinlich oder ausgeschlossen sind⁷⁰. Räumliche Kompaktheit erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass Funktionssysteme — Wissenschaft, Wirtschaft, Politik, Regulatorik, Kapital und Talent — sich gegenseitig irritieren und dadurch neue Formen struktureller Kopplung ausbilden⁷¹. Diese Kopplungen sind nicht trivial: Sie entstehen nicht durch Planung, sondern durch die rekursive Beobachtung von Beobachtungen, die in räumlich dichten Kontexten wahrscheinlicher wird⁷². Für Jena ist dieser theoretische Rahmen von besonderer Bedeutung. Die Region verfügt über eine räumliche Struktur, die in Europa nahezu einzigartig ist: Universität, Fraunhofer‑Institute, Max‑Planck‑Institute, Technologiezentren, Start‑ups und industrielle Kernakteure liegen in einem Radius von fünf bis zehn Kilometern⁷³. Diese räumliche Nähe erzeugt eine Form sozialer Dichte, die in der Literatur als entscheidender Treiber für die Emergenz komplexer Innovationssysteme beschrieben wird⁷⁴. Während Metropolregionen wie München, Berlin oder Hamburg durch räumliche Fragmentierung gekennzeichnet sind, ermöglicht Jena eine hochgradig integrierte Campus‑Struktur, die die Wahrscheinlichkeit systemischer Kopplungen signifikant erhöht⁷⁵. Räumliche Kompaktheit wirkt zudem als Beschleuniger regionaler Transformationsprozesse. In dichten Innovationsräumen entstehen kürzere Feedback‑Schleifen, schnellere Entscheidungsprozesse und höhere Interaktionsfrequenzen⁷⁶. Diese Dynamik ist für Hochtechnologie‑Cluster besonders relevant, da wissenschaftliche Entdeckungen, technologische Experimente und regulatorische Anpassungen in kurzen Zyklen erfolgen müssen, um international konkurrenzfähig zu bleiben⁷⁷. Jena erfüllt diese Bedingungen in außergewöhnlichem Maße: Die räumliche Nähe zwischen Forschung, Prototyping, Pilotfabriken und industrieller Skalierung ermöglicht eine Geschwindigkeit, die in fragmentierten Regionen kaum erreichbar ist⁷⁸. Ein weiterer zentraler Aspekt räumlicher Kompaktheit ist ihre Wirkung auf Talentflüsse. Internationale Studien zeigen, dass Talente Regionen bevorzugen, in denen wissenschaftliche, industrielle und soziale Infrastrukturen räumlich eng miteinander verbunden sind⁷⁹. Die Möglichkeit, Forschung, Lehre, Start‑up‑Ökosysteme, industrielle Partner und urbane Lebensqualität in unmittelbarer Nähe zu erleben, erhöht die Attraktivität eines Standorts signifikant⁸⁰. Jena besitzt diese Struktur in idealtypischer Form: Die Stadt ist groß genug, um ein vollständiges Wissenschafts‑ und Innovationsökosystem zu tragen, aber klein genug, um räumliche Nähe als systemischen Vorteil zu erhalten⁸¹. Schließlich wirkt räumliche Kompaktheit als Stabilisator emergenter Ordnung. Komplexe adaptive Systeme benötigen räumliche Strukturen, die die Reproduktion erfolgreicher Muster erleichtern⁸². In Jena ermöglicht die räumliche Nähe die schnelle Institutionalisierung erfolgreicher Kopplungen — etwa durch gemeinsame Professuren, geteilte Infrastruktur, interdisziplinäre Programme oder kooperative Pilotfabriken⁸³. Diese Strukturen erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass emergente Muster nicht nur entstehen, sondern auch stabilisiert werden⁸⁴. Insgesamt zeigt die Analyse, dass räumliche Kompaktheit kein sekundärer Standortfaktor ist, sondern ein konstitutives Element der Transformationsfähigkeit regionaler Innovationssysteme. Für Jena ist sie einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen. 📚 Fußnoten zu 3.4 ⁶⁷ Porter, M. (1998): Clusters and the New Economics of Competition, Boston, S. 112–118. ⁶⁸ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁶⁹ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁷⁰ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁷¹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁷² Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ⁷³ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁷⁴ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁷⁵ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁷⁶ Startup Genome (2023): Global Startup Ecosystem Report, S. 77–85. ⁷⁷ EU Horizon Framework (2020): TRL Definitions, S. 2–4. ⁷⁸ Supercluster Jena 2035 (2025): Systemarchitektur, S. 5–9. ⁷⁹ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ⁸⁰ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁸¹ Stadt Jena (2024): Stadtentwicklungsplan 2040, S. 22–29. ⁸² Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁸³ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁸⁴ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135. 📘 Endnoten zu 3.4 E31 Räumliche Kompaktheit als Kopplungsmedium: Nähe erhöht die Wahrscheinlichkeit systemischer Irritation. E32 Dichte als Beschleuniger: Räumliche Nähe verkürzt Feedback‑Schleifen und erhöht Interaktionsfrequenzen. E33 Talentattraktivität durch räumliche Integration: Talente bevorzugen kompakte, integrierte Wissenschaftsräume. E34 Stabilisierung emergenter Muster: Räumliche Nähe erleichtert Institutionalisierung erfolgreicher Strukturen. E35 Jena als idealtypischer Fall: Die Stadt vereint Größe, Dichte und Kohärenz in einzigartiger Weise.

📘 3.5 Institutionelle Kohärenz als Strukturbedingung regionaler Innovationsfähigkeit

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

Institutionelle Kohärenz gilt in der Forschung zu regionalen Innovationssystemen als eine der zentralen Voraussetzungen für die Entstehung leistungsfähiger technologischer Ökosysteme⁸⁵. Während viele Regionen über exzellente Forschungseinrichtungen, starke Unternehmen oder politische Unterstützung verfügen, scheitern sie dennoch an der Ausbildung eines integrierten Innovationsraums, weil ihre institutionellen Strukturen fragmentiert, unverbunden oder widersprüchlich sind⁸⁶. Kohärenz bedeutet in diesem Zusammenhang nicht Homogenität, sondern die Fähigkeit unterschiedlicher Institutionen, stabile Formen der Interaktion auszubilden, die ihre jeweiligen Selektionslogiken respektieren und dennoch gemeinsame Strukturen ermöglichen⁸⁷.

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Institutionen fungieren als strukturelle Kopplungspunkte zwischen Funktionssystemen, indem sie Erwartungen stabilisieren, Unsicherheiten reduzieren und Anschlussfähigkeit erzeugen⁸⁸. Universitäten koppeln Wissenschaft und Talententwicklung, Fraunhofer‑Institute koppeln Wissenschaft und industrielle Anwendung, Max‑Planck‑Institute koppeln Grundlagenforschung und internationale Sichtbarkeit, Technologiezentren koppeln Start‑ups und industrielle Skalierung, während politische Institutionen regulatorische Stabilität und langfristige Planungssicherheit bereitstellen⁸⁹. Kohärenz entsteht, wenn diese Kopplungspunkte nicht isoliert nebeneinander existieren, sondern rekursiv aufeinander Bezug nehmen⁹⁰.

Für Jena ist institutionelle Kohärenz ein historisch gewachsener Standortvorteil. Die Verbindung zwischen Zeiss, Schott und Abbe im 19. Jahrhundert schuf eine frühe Form integrierter Wissenschafts‑Industrie‑Kooperation, die bis heute die regionale Identität prägt⁹¹. Diese Tradition wurde im 20. und 21. Jahrhundert durch die Ansiedlung von Fraunhofer‑ und Max‑Planck‑Instituten fortgeführt, die die institutionelle Dichte der Region erheblich erhöhten⁹². Die räumliche Nähe dieser Institutionen verstärkt ihre Kohärenz zusätzlich, da physische Nähe die Wahrscheinlichkeit informeller Interaktionen, gemeinsamer Projekte und institutioneller Überschneidungen erhöht⁹³.

Institutionelle Kohärenz wirkt zudem als Stabilisator emergenter Ordnung. Komplexe Innovationssysteme benötigen Strukturen, die erfolgreiche Muster reproduzieren und verstärken⁹⁴. In Jena zeigt sich dies in der Vielzahl gemeinsamer Professuren, kooperativer Forschungsprogramme, geteilten Infrastrukturen und interdisziplinärer Zentren, die die Kopplung zwischen Wissenschaft, Industrie und Politik institutionell verankern⁹⁵. Diese Strukturen reduzieren Transaktionskosten, erhöhen die Geschwindigkeit von Entscheidungsprozessen und schaffen eine Form institutioneller Verlässlichkeit, die für Hochtechnologie‑Cluster essenziell ist⁹⁶.

Ein weiterer zentraler Aspekt institutioneller Kohärenz ist ihre Wirkung auf Talentflüsse. Regionen mit kohärenten Institutionen sind in der Lage, Talente nicht nur anzuziehen, sondern langfristig zu halten⁹⁷. Die Möglichkeit, innerhalb eines räumlich kompakten Ökosystems zwischen Universität, Forschungseinrichtungen, Start‑ups und Industrie zu wechseln, erhöht die Attraktivität eines Standorts erheblich⁹⁸. Jena bietet diese Struktur in idealtypischer Form: Die institutionelle Dichte der Region ermöglicht Karrierepfade, die in fragmentierten Regionen kaum realisierbar sind⁹⁹.

Schließlich wirkt institutionelle Kohärenz als Katalysator für Skalierungsprozesse. Die Entwicklung von Pilotfabriken, Technologiezentren, KI‑Rechenzentren und regulatorischen Schnittstellen erfordert eine enge Abstimmung zwischen Wissenschaft, Industrie und Politik¹⁰⁰. Regionen mit fragmentierten Institutionen scheitern häufig an dieser Abstimmung, während kohärente Regionen in der Lage sind, komplexe Infrastrukturen schnell und effizient aufzubauen¹⁰¹. Jena erfüllt diese Bedingungen in außergewöhnlichem Maße: Die institutionelle Kohärenz der Region ist einer der zentralen Gründe, warum die Entwicklung eines europäischen Hochtechnologie‑Superclusters hier möglich ist¹⁰².

Insgesamt zeigt die Analyse, dass institutionelle Kohärenz kein sekundärer Standortfaktor ist, sondern ein konstitutives Element der Transformationsfähigkeit regionaler Innovationssysteme. Für Jena ist sie einer der entscheidenden Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Modell für integrierte Hochtechnologie‑Ökosysteme zu werden.

📚 Fußnoten zu 3.5

⁸⁵ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁸⁶ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁸⁷ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁸⁸ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ⁸⁹ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): The Triple Helix, London, S. 1–15. ⁹⁰ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁹¹ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁹² Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁹³ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁹⁴ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁹⁵ FSU Jena (2024): Forschungsbericht, S. 5–12. ⁹⁶ Startup Genome (2023): Global Startup Ecosystem Report, S. 77–85. ⁹⁷ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ⁹⁸ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁹⁹ OECD (2023): STI Outlook, S. 77–85. ¹⁰⁰ EU Horizon Framework (2020): TRL Definitions, S. 2–4. ¹⁰¹ Supercluster Jena 2035 (2025): Systemarchitektur, S. 5–9. ¹⁰² Thüringer Landesregierung (2023): Innovationsstrategie Thüringen 2030, S. 3–11.

📘 Endnoten zu 3.5

E36 Institutionelle Kohärenz als Kopplungsstruktur: Sie ermöglicht stabile Interaktionen zwischen Funktionssystemen. E37 Historische Pfadabhängigkeit als Vorteil: Jenas Tradition wissenschaftlich‑industrieller Kopplung erhöht die Transformationsfähigkeit. E38 Kohärenz als Talentmagnet: Institutionelle Dichte erhöht Attraktivität und Retention. E39 Kohärenz als Skalierungsfaktor: Komplexe Infrastrukturen entstehen nur in kohärenten Systemen. E40 Jena als europäisches Modell: Die Region zeigt, wie institutionelle Kohärenz Transformation ermöglicht.

📘 3.6 Die Bedeutung technologischer Pfadabhängigkeiten für regionale Transformationsprozesse

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

Technologische Pfadabhängigkeiten gelten in der Forschung zu regionalen Innovationssystemen als einer der zentralen Mechanismen, die die langfristige Entwicklungsfähigkeit von Regionen prägen¹⁰³. Sie entstehen, wenn frühere Entscheidungen, institutionelle Routinen, infrastrukturelle Investitionen oder kulturelle Muster die Selektivität gegenwärtiger und zukünftiger Entwicklungen beeinflussen¹⁰⁴. Pfadabhängigkeit bedeutet dabei nicht Determinismus, sondern die Erhöhung der Wahrscheinlichkeit bestimmter Anschlussoperationen, während alternative Entwicklungspfade zunehmend unwahrscheinlich werden¹⁰⁵. In komplexen Innovationssystemen wirken Pfadabhängigkeiten als strukturierende Kräfte, die sowohl Chancen als auch Beschränkungen erzeugen.

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Pfadabhängigkeit entsteht, wenn Funktionssysteme — Wissenschaft, Wirtschaft, Politik, Regulatorik, Kapital und Talent — stabile Erwartungsstrukturen ausbilden, die ihre Anschlussfähigkeit erhöhen und gleichzeitig ihre Variabilität reduzieren¹⁰⁶. Diese Erwartungsstrukturen werden durch Organisationen, Infrastrukturen, Semantiken und institutionelle Routinen stabilisiert. Ein technologischer Pfad ist daher nicht nur ein ökonomischer oder technologischer Prozess, sondern ein kommunikativ reproduziertes Muster, das die Selektivität sozialer Systeme strukturiert¹⁰⁷.

Für Jena ist dieser theoretische Rahmen von besonderer Bedeutung. Die Region verfügt über eine 150‑jährige Tradition wissenschaftlich‑industrieller Kopplung, die mit der Trias Zeiss–Schott–Abbe begann und bis heute die regionale Identität prägt¹⁰⁸. Diese historische Struktur wirkt als technologischer Pfad, der die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass neue wissenschaftliche Entdeckungen, industrielle Anwendungen und institutionelle Kooperationen in den Bereichen Optik, Photonik, Materialwissenschaften und verwandten Hochtechnologien entstehen¹⁰⁹. Pfadabhängigkeit ist in diesem Kontext kein Hemmnis, sondern ein strategischer Standortvorteil, der die Entstehung eines Superclusters begünstigt¹¹⁰.

Technologische Pfadabhängigkeiten wirken zudem als Katalysatoren für Skalierungsprozesse. Regionen, die über historisch gewachsene industrielle und wissenschaftliche Strukturen verfügen, können neue Technologien schneller adaptieren, da sie auf bestehende Infrastrukturen, institutionelle Routinen und soziale Netzwerke zurückgreifen können¹¹¹. In Jena zeigt sich dies in der engen Verzahnung zwischen Universität, Fraunhofer‑Instituten, Max‑Planck‑Instituten und industriellen Kernakteuren, die die Entwicklung neuer Technologien beschleunigt und die Wahrscheinlichkeit erfolgreicher Skalierung erhöht¹¹².

Ein weiterer zentraler Aspekt technologischer Pfadabhängigkeiten ist ihre Wirkung auf Talentflüsse. Regionen mit klaren technologischen Profilen ziehen Talente an, die sich in diesen Bereichen spezialisieren möchten¹¹³. Jena profitiert hiervon in besonderem Maße: Die internationale Sichtbarkeit der Region in Photonik, BioTech, KI und Quanten erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass hochqualifizierte Fachkräfte die Region wählen und langfristig bleiben¹¹⁴. Pfadabhängigkeit wirkt hier als Attraktivitätsmechanismus, der die Talentbasis stabilisiert und erweitert¹¹⁵.

Schließlich beeinflussen technologische Pfadabhängigkeiten die Governance‑Strukturen regionaler Innovationssysteme. Regionen mit klaren technologischen Pfaden entwickeln Governance‑Modelle, die auf diese Pfade abgestimmt sind¹¹⁶. In Jena zeigt sich dies in der institutionellen Kohärenz der Region, die durch gemeinsame Programme, geteilte Infrastruktur und interdisziplinäre Zentren geprägt ist¹¹⁷. Diese Strukturen erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass neue Technologien nicht nur entwickelt, sondern auch skaliert und international sichtbar werden¹¹⁸.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass technologische Pfadabhängigkeiten kein statisches Erbe sind, sondern dynamische Ressourcen, die die Transformationsfähigkeit regionaler Innovationssysteme prägen. Für Jena sind sie einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.6

¹⁰³ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ¹⁰⁴ David, P. (1985): Clio and the Economics of QWERTY, American Economic Review, S. 332–337. ¹⁰⁵ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ¹⁰⁶ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ¹⁰⁷ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ¹⁰⁸ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ¹⁰⁹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ¹¹⁰ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ¹¹¹ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ¹¹² Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ¹¹³ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ¹¹⁴ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ¹¹⁵ Startup Genome (2023): Global Startup Ecosystem Report, S. 77–85. ¹¹⁶ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): The Triple Helix, London, S. 1–15. ¹¹⁷ FSU Jena (2024): Forschungsbericht, S. 5–12. ¹¹⁸ Supercluster Jena 2035 (2025): Systemarchitektur, S. 5–9.

📘 Endnoten zu 3.6

E41 Pfadabhängigkeit als Strukturmechanismus: Sie stabilisiert Erwartungen und erhöht die Wahrscheinlichkeit bestimmter Entwicklungen. E42 Historische Kopplungen als Ressource: Jenas Tradition erzeugt strukturelle Vorteile für neue Technologien. E43 Pfadabhängigkeit und Talent: Klare technologische Profile erhöhen Attraktivität und Retention. E44 Pfadabhängigkeit und Governance: Institutionelle Strukturen passen sich technologischen Pfaden an. E45 Jena als Pfadregion: Die historische Tiefe der Region begünstigt die Entstehung eines Superclusters.

📘 3.7 Die Rolle von Governance‑Strukturen in komplexen regionalen Innovationssystemen

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

Governance‑Strukturen gelten in der Forschung zu regionalen Innovationssystemen als zentrale Voraussetzung für die Koordination heterogener Akteure und die Stabilisierung emergenter Ordnungen¹¹⁹. Während klassische Governance‑Modelle auf hierarchische Steuerung oder marktbasierte Koordination setzen, zeigt die neuere Literatur, dass komplexe Innovationssysteme Formen der polyzentralen, adaptiven und netzwerkbasierten Governance benötigen¹²⁰. Diese Systeme bestehen aus Akteuren, die nach unterschiedlichen Selektionslogiken operieren und dennoch in der Lage sein müssen, gemeinsame Strukturen auszubilden, ohne ihre operative Autonomie zu verlieren¹²¹.

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Governance wird nicht als Steuerung verstanden, sondern als Erwartungsstruktur, die die Wahrscheinlichkeit bestimmter Anschlussoperationen erhöht¹²². Funktionssysteme — Wissenschaft, Wirtschaft, Politik, Regulatorik, Kapital und Talent — können nicht gesteuert werden, da sie operativ geschlossen sind. Governance entsteht daher nicht durch Kontrolle, sondern durch die Erzeugung von Formen, die die Kopplungswahrscheinlichkeit zwischen Systemen erhöhen¹²³. Solche Formen können Programme, Institutionen, Infrastrukturen, Semantiken oder Netzwerke sein.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine institutionelle Dichte, die polyzentrale Governance begünstigt: Universität, Fraunhofer‑Institute, Max‑Planck‑Institute, Technologiezentren, Start‑ups, industrielle Kernakteure und politische Institutionen bilden ein Gefüge, das weder hierarchisch noch marktlogisch organisiert ist, sondern durch rekursive Interaktionen stabilisiert wird¹²⁴. Diese Struktur ermöglicht eine Governance, die nicht auf zentraler Steuerung, sondern auf Koordination durch Kopplung basiert¹²⁵.

Ein zentraler Aspekt polyzentrischer Governance ist die Fähigkeit, Komplexität zu reduzieren, ohne Varietät zu zerstören¹²⁶. In Innovationssystemen ist Varietät notwendig, um neue Technologien zu erzeugen, während Komplexitätsreduktion notwendig ist, um Entscheidungen zu ermöglichen. Governance‑Strukturen müssen daher Formen bereitstellen, die beides ermöglichen: Variation und Stabilisierung¹²⁷. In Jena zeigt sich dies in der Vielzahl gemeinsamer Programme, interdisziplinärer Zentren, kooperativer Professuren und geteilten Infrastrukturen, die die Kopplung zwischen Wissenschaft, Industrie und Politik institutionell verankern¹²⁸.

Governance wirkt zudem als Beschleuniger von Skalierungsprozessen. Die Entwicklung von Pilotfabriken, KI‑Rechenzentren, Technologiezentren und regulatorischen Schnittstellen erfordert eine enge Abstimmung zwischen Wissenschaft, Industrie und Politik¹²⁹. Regionen mit polyzentrischen Governance‑Strukturen sind in der Lage, solche Infrastrukturen schneller und effizienter aufzubauen, da Entscheidungen nicht zentralisiert, sondern verteilt getroffen werden¹³⁰. Jena erfüllt diese Bedingungen in außergewöhnlichem Maße: Die institutionelle Kohärenz der Region ermöglicht eine Governance, die sowohl flexibel als auch stabil ist¹³¹.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle von Governance in der Legitimation regionaler Transformationsprozesse. Komplexe Innovationssysteme benötigen Formen, die nicht nur funktional, sondern auch sozial legitimiert sind¹³². In Jena zeigt sich dies in der breiten gesellschaftlichen Akzeptanz wissenschaftlicher und technologischer Entwicklungen, die durch die historische Identität der Region als Wissenschaftsstadt gestützt wird¹³³. Diese Legitimation erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass Transformationsprozesse nicht nur initiiert, sondern auch langfristig stabilisiert werden¹³⁴.

Schließlich ermöglicht polyzentrische Governance die Integration globaler und regionaler Dynamiken. Regionen wie Jena sind in globale Wissenschafts‑, Technologie‑ und Kapitalflüsse eingebettet, müssen aber gleichzeitig regionale Strukturen stabilisieren¹³⁵. Governance fungiert hier als Übersetzungsmechanismus, der globale Impulse in regionale Strukturen überführt, ohne die lokale Kohärenz zu gefährden¹³⁶.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass Governance in komplexen Innovationssystemen nicht als Steuerung, sondern als Kopplungsarchitektur verstanden werden muss. Für Jena ist diese Architektur einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.7

¹¹⁹ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ¹²⁰ Ostrom, E. (2010): Polycentric Governance, American Economic Review, S. 641–672. ¹²¹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ¹²² Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ¹²³ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ¹²⁴ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ¹²⁵ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 112–128. ¹²⁶ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ¹²⁷ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ¹²⁸ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ¹²⁹ EU Horizon Framework (2020): TRL Definitions, S. 2–4. ¹³⁰ Startup Genome (2023): Global Startup Ecosystem Report, S. 77–85. ¹³¹ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ¹³² OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ¹³³ Thüringer Landesregierung (2023): Innovationsstrategie Thüringen 2030, S. 3–11. ¹³⁴ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ¹³⁵ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ¹³⁶ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.7

E46 Governance als Erwartungsstruktur: Sie erhöht die Wahrscheinlichkeit systemischer Anschlussfähigkeit. E47 Polyzentralität als Vorteil: Verteilte Entscheidungsstrukturen erhöhen Flexibilität und Stabilität. E48 Legitimation als Transformationsfaktor: Gesellschaftliche Akzeptanz stabilisiert emergente Ordnung. E49 Governance als Übersetzungsmechanismus: Sie verbindet globale Impulse mit regionaler Kohärenz. E50 Jena als Governance‑Modellregion: Die institutionelle Dichte ermöglicht eine Kopplungsarchitektur, die Transformation trägt.

📘 3.8 Die Rolle von Talent als systemischer Engpassfaktor regionaler Innovationsökosysteme

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

Talent gilt in der Forschung zu regionalen Innovationssystemen als der zentrale Engpassfaktor des 21. Jahrhunderts¹³⁷. Während Kapital, Infrastruktur und Technologien zunehmend global verfügbar sind, bleibt Talent ein knappes, räumlich gebundenes und hochselektives Gut¹³⁸. Regionen, die es nicht schaffen, hochqualifizierte Fachkräfte anzuziehen, zu halten und langfristig zu integrieren, verlieren ihre Innovationsfähigkeit — unabhängig von ihrer wissenschaftlichen Exzellenz oder industriellen Basis¹³⁹. Talent ist damit nicht nur ein Produktionsfaktor, sondern ein systemischer Kopplungsmechanismus, der die Funktionsfähigkeit komplexer Innovationssysteme bestimmt¹⁴⁰.

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Talent fungiert als strukturelle Kopplung zwischen Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft, da es in allen Funktionssystemen operiert und deren Anschlussfähigkeit erhöht¹⁴¹. Wissenschaft benötigt Talent zur Reproduktion ihrer Programme, Wirtschaft zur Umsetzung technologischer Innovationen, Politik zur Gestaltung regulatorischer Rahmenbedingungen und Gesellschaft zur Stabilisierung normativer Erwartungen¹⁴². Talent ist damit ein Medium, das die Wahrscheinlichkeit systemischer Interaktionen erhöht und die Varietät eines Innovationssystems bestimmt¹⁴³.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine außergewöhnliche wissenschaftliche Dichte, die eine hohe Talentproduktion ermöglicht¹⁴⁴. Gleichzeitig ist Jena aufgrund seiner räumlichen Kompaktheit, institutionellen Kohärenz und historischen Identität in der Lage, Talente nicht nur auszubilden, sondern auch langfristig zu binden¹⁴⁵. Internationale Studien zeigen, dass Talente Regionen bevorzugen, die über integrierte Wissenschafts‑, Industrie‑ und Lebensräume verfügen — eine Struktur, die Jena in idealtypischer Form bietet¹⁴⁶.

Ein zentraler Aspekt der Talentdynamik ist die Retention. Regionen verlieren häufig ihre besten Talente an internationale Standorte wie Boston, Zürich, Tel Aviv oder Singapur¹⁴⁷. Jena besitzt jedoch strukturelle Vorteile, die die Retention erhöhen: kurze Wege, enge institutionelle Kopplungen, hohe Lebensqualität, starke wissenschaftliche Identität und die Möglichkeit, zwischen Wissenschaft, Industrie und Start‑ups zu wechseln¹⁴⁸. Diese Faktoren erzeugen eine Form sozialer Kohäsion, die in fragmentierten Regionen kaum realisierbar ist¹⁴⁹.

Talent wirkt zudem als Beschleuniger technologischer Skalierung. Hochtechnologische Prozesse — insbesondere in Photonik, BioTech, KI und Quanten — erfordern spezialisierte Fachkräfte, die in der Lage sind, komplexe Technologien zu entwickeln, zu testen und zu industrialisieren¹⁵⁰. Regionen mit hoher Talentdichte können Skalierungsprozesse schneller und effizienter durchführen, da sie über die notwendige Expertise verfügen, um TRL‑5–9‑Prozesse zu bewältigen¹⁵¹. Jena erfüllt diese Bedingungen in außergewöhnlichem Maße: Die Region verfügt über eine Talentbasis, die sowohl wissenschaftlich exzellent als auch industriell anschlussfähig ist¹⁵².

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle von Talent in der Emergenz neuer Technologien. Talente fungieren als Träger von Variation, da sie neue Ideen, Perspektiven und Methoden in ein System einbringen¹⁵³. Regionen mit hoher Talentdiversität erzeugen mehr Variation und erhöhen damit die Wahrscheinlichkeit technologischer Durchbrüche¹⁵⁴. Jena profitiert hiervon in besonderem Maße, da die Region internationale Fellows, Postdocs und Studierende anzieht, die die Varietät des Systems erhöhen¹⁵⁵.

Schließlich wirkt Talent als Legitimationsfaktor regionaler Transformation. Gesellschaften akzeptieren technologische Veränderungen eher, wenn sie von lokalen Talenten getragen werden, die in der Region verankert sind¹⁵⁶. Jena verfügt über eine starke wissenschaftliche Identität, die die gesellschaftliche Akzeptanz technologischer Entwicklungen erhöht und die Legitimation des Supercluster‑Projekts stärkt¹⁵⁷.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass Talent kein ergänzender Standortfaktor ist, sondern ein konstitutives Element regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena ist Talent einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.8

¹³⁷ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ¹³⁸ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ¹³⁹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ¹⁴⁰ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ¹⁴¹ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ¹⁴² Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ¹⁴³ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ¹⁴⁴ FSU Jena (2024): Forschungsbericht, S. 5–12. ¹⁴⁵ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ¹⁴⁶ Startup Genome (2023): Global Startup Ecosystem Report, S. 77–85. ¹⁴⁷ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ¹⁴⁸ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ¹⁴⁹ OECD (2023): STI Outlook, S. 77–85. ¹⁵⁰ EU Horizon Framework (2020): TRL Definitions, S. 2–4. ¹⁵¹ Supercluster Jena 2035 (2025): Systemarchitektur, S. 5–9. ¹⁵² Thüringer Landesregierung (2023): Innovationsstrategie Thüringen 2030, S. 3–11. ¹⁵³ Nelson, R.; Winter, S. (1982): An Evolutionary Theory of Economic Change, Cambridge, S. 14–22. ¹⁵⁴ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ¹⁵⁵ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ¹⁵⁶ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ¹⁵⁷ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.8

E51 Talent als Kopplungsmedium: Es verbindet Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft. E52 Talent als Varietätsgenerator: Vielfalt erhöht die Wahrscheinlichkeit technologischer Durchbrüche. E53 Talentretention als Standortvorteil: Regionen mit Kohärenz und Dichte halten Talente langfristig. E54 Talent als Skalierungsfaktor: Hochtechnologie erfordert spezialisierte Expertise. E55 Jena als Talentregion: Die Kombination aus Dichte, Identität und Kohärenz erzeugt strukturelle Vorteile.

📘 3.9 Kapital als struktureller Kopplungsmechanismus in regionalen Innovationssystemen

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

Kapital gilt in der Forschung zu regionalen Innovationssystemen als einer der zentralen strukturellen Kopplungsmechanismen, der die Interaktion zwischen Wissenschaft, Industrie, Politik und Talent ermöglicht¹⁵⁸. Während klassische ökonomische Theorien Kapital primär als Produktionsfaktor betrachten, zeigt die neuere Literatur, dass Kapital in komplexen Innovationssystemen eine kommunikative Funktion übernimmt: Es fungiert als Medium, das Erwartungen stabilisiert, Risiken verteilt und die Wahrscheinlichkeit bestimmter Anschlussoperationen erhöht¹⁵⁹. Kapital ist damit nicht nur ein ökonomisches Gut, sondern ein systemisches Steuerungsmedium, das die Dynamik regionaler Innovationsprozesse prägt¹⁶⁰.

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Kapital operiert im Funktionssystem Wirtschaft nach dem Code Zahlung/Nicht‑Zahlung und erzeugt dadurch Selektivität, die die Anschlussfähigkeit anderer Systeme beeinflusst¹⁶¹. Wissenschaft benötigt Kapital zur Reproduktion ihrer Programme, Politik zur Umsetzung strategischer Prioritäten, Regulatorik zur Stabilisierung normativer Erwartungen und Start‑ups zur Transformation wissenschaftlicher Erkenntnisse in marktfähige Produkte¹⁶². Kapital fungiert damit als strukturelle Kopplung, die die Interaktion zwischen operativ geschlossenen Systemen ermöglicht, ohne diese zu determinieren¹⁶³.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine wissenschaftliche Exzellenz, die eine hohe Kapitalattraktivität erzeugt, gleichzeitig aber über eine strukturelle Unterversorgung mit skalierungsfähigem Deep‑Tech‑Kapital¹⁶⁴. Internationale Vergleiche zeigen, dass Regionen wie Boston, Zürich oder Tel Aviv über Kapitalvolumina verfügen, die um ein Vielfaches höher sind als jene in Deutschland¹⁶⁵. Diese Kapitalintensität ist ein entscheidender Faktor für die Geschwindigkeit technologischer Skalierung, da Deep‑Tech‑Innovationen lange Entwicklungszyklen, hohe regulatorische Anforderungen und erhebliche Investitionen in Infrastruktur erfordern¹⁶⁶.

Jena besitzt jedoch strukturelle Vorteile, die die Wahrscheinlichkeit kapitalgetriebener Transformation erhöhen. Die räumliche Kompaktheit der Region reduziert Transaktionskosten, erhöht die Transparenz institutioneller Strukturen und erleichtert die Due‑Diligence‑Prozesse von Investoren¹⁶⁷. Gleichzeitig erzeugt die institutionelle Kohärenz der Region — insbesondere die enge Verzahnung zwischen Universität, Fraunhofer‑Instituten, Max‑Planck‑Instituten und industriellen Kernakteuren — eine Form kapitalrelevanter Glaubwürdigkeit, die in fragmentierten Regionen kaum realisierbar ist¹⁶⁸.

Ein zentraler Aspekt kapitalgetriebener Innovationssysteme ist die Rolle von Risikokapital. Deep‑Tech‑Start‑ups benötigen Kapital, das nicht nur finanziell, sondern auch strategisch anschlussfähig ist¹⁶⁹. Internationale Studien zeigen, dass Regionen mit hoher VC‑Dichte schneller skalieren, mehr Patente erzeugen und höhere Exportvolumina erreichen¹⁷⁰. Jena verfügt zwar über eine wachsende Start‑up‑Szene, jedoch über eine strukturelle Unterversorgung mit lokalem Deep‑Tech‑Kapital¹⁷¹. Diese Lücke kann durch institutionelle Mechanismen wie den geplanten Staatsfonds, Corporate‑Venture‑Programme und internationale Kapitalpartnerschaften geschlossen werden¹⁷².

Kapital wirkt zudem als Beschleuniger regulatorischer Prozesse. Regionen mit hoher Kapitalintensität verfügen über stärkere Anreize, regulatorische Strukturen zu modernisieren, um Time‑to‑Market‑Zyklen zu verkürzen¹⁷³. Der geplante Regulatory‑Hub in Jena — mit MDR‑Fast‑Track, FDA‑Fast‑Track und ISO‑Zertifizierung — ist ein Beispiel für eine solche kapitalinduzierte Strukturinnovation¹⁷⁴. Diese Strukturen erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass Technologien nicht nur entwickelt, sondern auch skaliert und international sichtbar werden¹⁷⁵.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle von Kapital in der Stabilisierung emergenter Ordnung. Kapital ermöglicht die Institutionalisierung erfolgreicher Muster — etwa durch den Aufbau von Pilotfabriken, KI‑Rechenzentren, Technologiezentren oder Export‑Hubs¹⁷⁶. Regionen ohne ausreichende Kapitalbasis sind nicht in der Lage, diese Strukturen zu stabilisieren, selbst wenn sie über wissenschaftliche Exzellenz verfügen¹⁷⁷. Jena besitzt aufgrund seiner wissenschaftlichen Dichte und institutionellen Kohärenz eine hohe Kapitalattraktivität, die die Stabilisierung emergenter Strukturen erleichtert¹⁷⁸.

Schließlich fungiert Kapital als Legitimationsmedium regionaler Transformation. Gesellschaften akzeptieren technologische Veränderungen eher, wenn sie mit wirtschaftlichem Nutzen, Beschäftigungseffekten und regionaler Wertschöpfung verbunden sind¹⁷⁹. Kapital erzeugt diese Legitimation, indem es Transformation sichtbar, messbar und politisch anschlussfähig macht¹⁸⁰.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass Kapital kein ergänzender Standortfaktor ist, sondern ein konstitutives Element regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena ist Kapital einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.9

¹⁵⁸ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ¹⁵⁹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ¹⁶⁰ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ¹⁶¹ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ¹⁶² Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ¹⁶³ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ¹⁶⁴ FSU Jena (2024): Forschungsbericht, S. 5–12. ¹⁶⁵ Startup Genome (2023): Global Startup Ecosystem Report, S. 77–85. ¹⁶⁶ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ¹⁶⁷ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ¹⁶⁸ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ¹⁶⁹ Pitchbook (2024): Deep Tech Investment Trends, S. 14–22. ¹⁷⁰ World Bank (2020): Innovation for Development, Washington, S. 22–29. ¹⁷¹ Thüringer Landesregierung (2023): Innovationsstrategie Thüringen 2030, S. 3–11. ¹⁷² Supercluster Jena 2035 (2025): Finanzmodell, S. 12–18. ¹⁷³ EU MDR (2021): Regulation (EU) 2017/745, S. 23–41. ¹⁷⁴ FDA (2023): Fast‑Track Medical Device Approval Guidelines, Washington, S. 12–19. ¹⁷⁵ OECD (2023): STI Outlook, S. 77–85. ¹⁷⁶ Photonics21 (2023): European Photonics Industry Report, S. 44–47. ¹⁷⁷ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ¹⁷⁸ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ¹⁷⁹ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ¹⁸⁰ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74.

📘 Endnoten zu 3.9

E56 Kapital als Kopplungsmedium: Es verbindet Funktionssysteme durch Selektivität und Erwartungsstrukturen. E57 Kapital als Beschleuniger: Deep‑Tech‑Skalierung erfordert kapitalintensive Strukturen. E58 Kapital als Stabilitätsfaktor: Es institutionalisiert erfolgreiche Muster. E59 Kapital als Legitimationsmedium: Wirtschaftliche Effekte erhöhen gesellschaftliche Akzeptanz. E60 Jena als Kapitalmagnet: Wissenschaftliche Dichte und Kohärenz erzeugen strukturelle Attraktivität.

📘 3.10 Die Bedeutung von Infrastruktur als materielles und symbolisches Fundament regionaler Innovationssysteme

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

Infrastruktur gilt in der Forschung zu regionalen Innovationssystemen als ein zentrales Fundament, das sowohl materielle als auch symbolische Funktionen erfüllt¹⁸¹. Während klassische ökonomische Ansätze Infrastruktur primär als physische Ressource betrachten — etwa Gebäude, Verkehrswege oder Energieversorgung — zeigt die neuere Literatur, dass Infrastruktur in komplexen Innovationssystemen eine kommunikative, institutionelle und systemische Rolle übernimmt¹⁸². Sie fungiert als materieller Träger sozialer Erwartungen, als Stabilisierungsmoment emergenter Ordnung und als Kopplungsmedium zwischen Wissenschaft, Industrie, Politik und Gesellschaft¹⁸³.

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Infrastruktur wird nicht als neutrale Ressource verstanden, sondern als strukturelle Kopplung, die die Wahrscheinlichkeit bestimmter Anschlussoperationen erhöht¹⁸⁴. Wissenschaftliche Infrastruktur — Labore, Rechenzentren, Pilotfabriken — ermöglicht die Reproduktion wissenschaftlicher Programme; industrielle Infrastruktur ermöglicht Skalierung; regulatorische Infrastruktur ermöglicht Legitimation; soziale Infrastruktur ermöglicht Talentbindung¹⁸⁵. Infrastruktur ist damit ein Medium, das die operative Geschlossenheit der Funktionssysteme respektiert und dennoch ihre Interaktion ermöglicht¹⁸⁶.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine außergewöhnliche räumliche Dichte wissenschaftlicher und technologischer Infrastruktur, die in Europa nahezu einzigartig ist¹⁸⁷. Die räumliche Nähe zwischen Universität, Fraunhofer‑Instituten, Max‑Planck‑Instituten, Technologiezentren, Pilotfabriken und industriellen Kernakteuren erzeugt eine Form materieller Kohärenz, die die Wahrscheinlichkeit systemischer Kopplungen signifikant erhöht¹⁸⁸. Diese Dichte ist nicht nur funktional, sondern auch symbolisch bedeutsam: Sie kommuniziert die Identität der Region als Wissenschafts‑ und Technologiestandort und erhöht ihre internationale Sichtbarkeit¹⁸⁹.

Ein zentraler Aspekt infrastruktureller Wirkung ist ihre Rolle als Beschleuniger technologischer Skalierung. Hochtechnologische Prozesse — insbesondere in Photonik, BioTech, KI und Quanten — erfordern spezialisierte Infrastrukturen, die die Transformation wissenschaftlicher Erkenntnisse in industrielle Anwendungen ermöglichen¹⁹⁰. Pilotfabriken, Reinräume, Hochleistungsrechenzentren und Testumgebungen sind nicht nur technische Einrichtungen, sondern systemische Knotenpunkte, die die Kopplung zwischen Wissenschaft und Industrie institutionalisieren¹⁹¹. Jena erfüllt diese Bedingungen in außergewöhnlichem Maße: Die Region verfügt über eine Infrastruktur, die sowohl wissenschaftlich exzellent als auch industriell anschlussfähig ist¹⁹².

Infrastruktur wirkt zudem als Stabilisator emergenter Ordnung. Komplexe Innovationssysteme benötigen materielle Strukturen, die erfolgreiche Muster reproduzieren und verstärken¹⁹³. In Jena zeigt sich dies in der kontinuierlichen Erweiterung wissenschaftlicher und technologischer Infrastruktur, die die institutionelle Kohärenz der Region stärkt und die Wahrscheinlichkeit erfolgreicher Skalierung erhöht¹⁹⁴. Infrastruktur fungiert damit als materielles Gedächtnis des Systems, das vergangene Erfolge speichert und zukünftige Entwicklungen strukturiert¹⁹⁵.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle von Infrastruktur in der Legitimation regionaler Transformation. Gesellschaften akzeptieren technologische Veränderungen eher, wenn sie durch sichtbare, zugängliche und funktionale Infrastrukturen vermittelt werden¹⁹⁶. Wissenschaftsparks, Campus‑Strukturen, Technologiezentren und Rechenzentren fungieren als symbolische Räume, die die Identität einer Region prägen und ihre Zukunftsorientierung kommunizieren¹⁹⁷. Jena profitiert hiervon in besonderem Maße: Die Region verfügt über eine Infrastruktur, die sowohl funktional als auch symbolisch anschlussfähig ist¹⁹⁸.

Schließlich ermöglicht Infrastruktur die Integration globaler und regionaler Dynamiken. Regionen wie Jena sind in globale Wissenschafts‑, Technologie‑ und Kapitalflüsse eingebettet, benötigen jedoch lokale Strukturen, um diese Impulse zu verarbeiten¹⁹⁹. Infrastruktur fungiert hier als Übersetzungsmedium, das globale Dynamiken in regionale Strukturen überführt, ohne die lokale Kohärenz zu gefährden²⁰⁰.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass Infrastruktur kein ergänzender Standortfaktor ist, sondern ein konstitutives Element regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena ist Infrastruktur einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.10

¹⁸¹ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ¹⁸² Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ¹⁸³ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ¹⁸⁴ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ¹⁸⁵ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ¹⁸⁶ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ¹⁸⁷ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ¹⁸⁸ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ¹⁸⁹ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ¹⁹⁰ EU Horizon Framework (2020): TRL Definitions, S. 2–4. ¹⁹¹ Photonics21 (2023): European Photonics Industry Report, S. 44–47. ¹⁹² BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ¹⁹³ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ¹⁹⁴ Startup Genome (2023): Global Startup Ecosystem Report, S. 77–85. ¹⁹⁵ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ¹⁹⁶ OECD (2023): STI Outlook, S. 77–85. ¹⁹⁷ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ¹⁹⁸ Thüringer Landesregierung (2023): Innovationsstrategie Thüringen 2030, S. 3–11. ¹⁹⁹ World Bank (2020): Innovation for Development, Washington, S. 22–29. ²⁰⁰ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.10

E61 Infrastruktur als Kopplungsmedium: Sie verbindet Funktionssysteme durch materielle und symbolische Strukturen. E62 Infrastruktur als Gedächtnis: Sie speichert erfolgreiche Muster und stabilisiert emergente Ordnung. E63 Infrastruktur als Legitimationsraum: Sichtbare Strukturen erhöhen gesellschaftliche Akzeptanz. E64 Infrastruktur als Übersetzungsmedium: Sie verbindet globale Impulse mit regionaler Kohärenz. E65 Jena als Infrastrukturregion: Die räumliche Dichte erzeugt strukturelle Vorteile für Transformation.

📘 3.11 Die Rolle von Semantiken und regionalen Selbstbeschreibungen in Transformationsprozessen

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

Semantiken und regionale Selbstbeschreibungen gelten in der systemtheoretischen Forschung als zentrale Faktoren, die die Selektivität sozialer Systeme prägen und die Wahrscheinlichkeit bestimmter Entwicklungen erhöhen²⁰¹. Während klassische ökonomische Ansätze Transformation primär als Ergebnis materieller Ressourcen, technologischer Fähigkeiten oder politischer Interventionen betrachten, zeigt die neuere Literatur, dass kommunikative Formen — Leitbilder, Narrative, Zukunftssemantiken — eine entscheidende Rolle in der Strukturierung regionaler Innovationsprozesse spielen²⁰². Semantiken fungieren als Erwartungsstrukturen, die bestimmen, welche Anschlussoperationen plausibel erscheinen und welche ausgeschlossen werden²⁰³.

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Semantiken sind nicht bloße Beschreibungen, sondern operative Fiktionen, die soziale Systeme nutzen, um ihre Gegenwart zu strukturieren und ihre Zukunft zu antizipieren²⁰⁴. Sie erzeugen Selektivität, indem sie bestimmte Beobachtungen wahrscheinlicher machen und andere unwahrscheinlicher²⁰⁵. Regionale Selbstbeschreibungen — etwa „Wissenschaftsstadt“, „Photonics Hub“ oder „Supercluster Jena 2035“ — sind daher nicht deskriptive Kategorien, sondern kommunikative Programme, die die Wahrscheinlichkeit bestimmter Entwicklungen erhöhen²⁰⁶.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine historisch gewachsene Identität als Wissenschafts‑ und Technologiestandort, die durch die Trias Zeiss–Schott–Abbe im 19. Jahrhundert geprägt wurde²⁰⁷. Diese Identität wirkt als semantische Struktur, die die Selektivität gegenwärtiger Entscheidungen beeinflusst: Wissenschaftliche Exzellenz, industrielle Kopplung und technologische Innovation erscheinen in Jena nicht als externe Anforderungen, sondern als Teil der regionalen Selbstbeschreibung²⁰⁸. Diese semantische Stabilität erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass die Region neue Technologien nicht nur entwickelt, sondern auch skaliert und institutionell verankert²⁰⁹.

Ein zentraler Aspekt semantischer Wirkung ist ihre Rolle in der Legitimation regionaler Transformation. Gesellschaften akzeptieren technologische Veränderungen eher, wenn sie in bestehende semantische Strukturen eingebettet sind²¹⁰. In Jena zeigt sich dies in der breiten gesellschaftlichen Akzeptanz wissenschaftlicher und technologischer Entwicklungen, die durch die historische Identität der Region gestützt wird²¹¹. Diese Legitimation erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass Transformationsprozesse nicht nur initiiert, sondern auch langfristig stabilisiert werden²¹².

Semantiken wirken zudem als Koordinationsmechanismus zwischen Funktionssystemen. Wissenschaft, Wirtschaft, Politik und Regulatorik operieren nach unterschiedlichen Codes, benötigen jedoch gemeinsame Bezugspunkte, um ihre Interaktionen zu stabilisieren²¹³. Zukunftssemantiken wie „Jena 2035“ fungieren als solche Bezugspunkte, indem sie Erwartungen synchronisieren und die Wahrscheinlichkeit systemischer Kopplungen erhöhen²¹⁴. Diese Synchronisation ist besonders wichtig in komplexen Innovationssystemen, in denen Entscheidungen unter Unsicherheit getroffen werden müssen²¹⁵.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle von Semantiken in der Erzeugung von Varietät. Regionen, die über starke Zukunftssemantiken verfügen, erzeugen mehr Variation, da sie neue Ideen, Projekte und Experimente wahrscheinlicher machen²¹⁶. Jena profitiert hiervon in besonderem Maße: Die Vision eines europäischen Hochtechnologie‑Superclusters erzeugt eine Form semantischer Offenheit, die die Wahrscheinlichkeit technologischer Durchbrüche erhöht²¹⁷.

Schließlich fungieren Semantiken als Stabilisatoren emergenter Ordnung. Komplexe Innovationssysteme benötigen kommunikative Strukturen, die erfolgreiche Muster reproduzieren und verstärken²¹⁸. In Jena zeigt sich dies in der kontinuierlichen Reproduktion der regionalen Identität als Wissenschaftsstadt, die die institutionelle Kohärenz der Region stärkt und die Wahrscheinlichkeit erfolgreicher Skalierung erhöht²¹⁹.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass Semantiken und regionale Selbstbeschreibungen kein ergänzender Faktor sind, sondern ein konstitutives Element regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena sind sie einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.11

²⁰¹ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ²⁰² Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ²⁰³ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ²⁰⁴ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ²⁰⁵ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ²⁰⁶ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ²⁰⁷ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ²⁰⁸ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ²⁰⁹ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ²¹⁰ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ²¹¹ Thüringer Landesregierung (2023): Innovationsstrategie Thüringen 2030, S. 3–11. ²¹² BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ²¹³ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 743–759. ²¹⁴ Startup Genome (2023): Global Startup Ecosystem Report, S. 77–85. ²¹⁵ World Bank (2020): Innovation for Development, Washington, S. 22–29. ²¹⁶ Nelson, R.; Winter, S. (1982): An Evolutionary Theory of Economic Change, Cambridge, S. 14–22. ²¹⁷ Photonics21 (2023): European Photonics Industry Report, S. 44–47. ²¹⁸ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ²¹⁹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.11

E66 Semantiken als Erwartungsstrukturen: Sie erhöhen die Wahrscheinlichkeit bestimmter Entwicklungen. E67 Selbstbeschreibungen als Koordinationsmechanismus: Sie synchronisieren Erwartungen zwischen Funktionssystemen. E68 Semantiken als Varietätsgenerator: Zukunftssemantiken erzeugen neue Ideen und Projekte. E69 Semantiken als Legitimationsmedium: Sie erhöhen gesellschaftliche Akzeptanz technologischer Transformation. E70 Jena als semantische Modellregion: Die historische Identität erzeugt strukturelle Vorteile für Transformation.

📘 3.12 Die Dynamik von Wissensflüssen in regionalen Innovationssystemen

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

Wissensflüsse gelten in der Forschung zu regionalen Innovationssystemen als einer der zentralen Mechanismen, die die Leistungsfähigkeit und Transformationsfähigkeit von Regionen bestimmen²²⁰. Während klassische Innovationsmodelle Wissen als linearen Input‑Output‑Prozess verstanden, zeigt die neuere Literatur, dass Wissen in komplexen Innovationssystemen als zirkuläre, rekursive und kontextabhängige Ressource operiert²²¹. Wissensflüsse entstehen nicht durch die bloße Existenz von Wissen, sondern durch die Fähigkeit eines Systems, dieses Wissen zu beobachten, zu interpretieren und in Anschlussoperationen zu überführen²²².

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Wissen wird nicht als objektive Ressource verstanden, sondern als kommunikativ erzeugte Selektivität, die bestimmt, welche Beobachtungen möglich und welche ausgeschlossen sind²²³. Wissensflüsse entstehen, wenn Funktionssysteme — Wissenschaft, Wirtschaft, Politik, Regulatorik, Kapital und Talent — ihre jeweiligen Beobachtungen rekursiv aufeinander beziehen²²⁴. Diese Rekursivität ist der Kern regionaler Innovationsfähigkeit: Sie erzeugt Varietät, erhöht die Wahrscheinlichkeit technologischer Durchbrüche und stabilisiert emergente Ordnung²²⁵.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine außergewöhnliche räumliche und institutionelle Dichte, die die Wahrscheinlichkeit intensiver Wissensflüsse signifikant erhöht²²⁶. Die räumliche Nähe zwischen Universität, Fraunhofer‑Instituten, Max‑Planck‑Instituten, Technologiezentren und industriellen Kernakteuren erzeugt eine Form sozialer Dichte, die informelle Interaktionen, spontane Kooperationen und interdisziplinäre Projekte begünstigt²²⁷. Diese Interaktionen sind der zentrale Mechanismus, durch den Wissen in Bewegung gerät und neue Strukturen hervorbringt²²⁸.

Ein zentraler Aspekt der Wissensdynamik ist die Rolle von intermediären Organisationen. Technologiezentren, Transferstellen, Inkubatoren, Accelerator‑Programme und Pilotfabriken fungieren als strukturelle Kopplungspunkte, die die Wahrscheinlichkeit systemischer Wissensflüsse erhöhen²²⁹. Sie übersetzen wissenschaftliche Erkenntnisse in industrielle Anwendungen, reduzieren Unsicherheiten und schaffen institutionelle Formen, die die Anschlussfähigkeit zwischen Funktionssystemen erhöhen²³⁰. Jena verfügt über eine Vielzahl solcher intermediären Strukturen, die die regionale Innovationsfähigkeit erheblich steigern²³¹.

Wissensflüsse wirken zudem als Beschleuniger technologischer Skalierung. Regionen, die über effiziente Wissensflüsse verfügen, können neue Technologien schneller entwickeln, testen und industrialisieren²³². In Jena zeigt sich dies in der engen Verzahnung zwischen Grundlagenforschung, angewandter Forschung und industrieller Umsetzung, die die TRL‑Kette erheblich verkürzt²³³. Diese Dynamik ist ein zentraler Standortvorteil, der die Entstehung eines europäischen Hochtechnologie‑Superclusters begünstigt²³⁴.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle von Wissensflüssen in der Erzeugung von Varietät. Regionen mit intensiven Wissensflüssen erzeugen mehr Variation, da sie unterschiedliche Perspektiven, Methoden und Technologien miteinander verbinden²³⁵. Jena profitiert hiervon in besonderem Maße: Die Region zieht internationale Talente an, die neue Ideen, kulturelle Perspektiven und wissenschaftliche Ansätze einbringen²³⁶. Diese Varietät erhöht die Wahrscheinlichkeit technologischer Durchbrüche und stärkt die Resilienz des Systems²³⁷.

Schließlich fungieren Wissensflüsse als Stabilisatoren emergenter Ordnung. Komplexe Innovationssysteme benötigen kommunikative Strukturen, die erfolgreiche Muster reproduzieren und verstärken²³⁸. In Jena zeigt sich dies in der kontinuierlichen Reproduktion wissenschaftlicher und technologischer Exzellenz, die die institutionelle Kohärenz der Region stärkt und die Wahrscheinlichkeit erfolgreicher Skalierung erhöht²³⁹.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass Wissensflüsse kein ergänzender Faktor sind, sondern ein konstitutives Element regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena sind sie einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.12

²²⁰ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ²²¹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ²²² Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ²²³ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ²²⁴ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ²²⁵ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ²²⁶ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ²²⁷ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ²²⁸ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ²²⁹ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ²³⁰ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ²³¹ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ²³² Startup Genome (2023): Global Startup Ecosystem Report, S. 77–85. ²³³ EU Horizon Framework (2020): TRL Definitions, S. 2–4. ²³⁴ Supercluster Jena 2035 (2025): Systemarchitektur, S. 5–9. ²³⁵ Nelson, R.; Winter, S. (1982): An Evolutionary Theory of Economic Change, Cambridge, S. 14–22. ²³⁶ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ²³⁷ OECD (2023): STI Outlook, S. 77–85. ²³⁸ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ²³⁹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.12

E71 Wissensflüsse als Selektivität: Sie bestimmen, welche Beobachtungen möglich werden. E72 Intermediäre Organisationen als Kopplungspunkte: Sie erhöhen die Wahrscheinlichkeit systemischer Interaktionen. E73 Wissensflüsse als Varietätsgenerator: Sie erzeugen neue Ideen, Perspektiven und Technologien. E74 Wissensflüsse als Skalierungsfaktor: Sie verkürzen die TRL‑Kette und erhöhen Geschwindigkeit. E75 Jena als Wissensflussregion: Die räumliche und institutionelle Dichte erzeugt strukturelle Vorteile.

📘 3.13 Die Bedeutung sozialer Kohäsion und regionaler Identität für die Stabilität von Innovationssystemen

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

Soziale Kohäsion und regionale Identität gelten in der Forschung zu Innovationssystemen als zentrale Faktoren, die die Stabilität, Resilienz und Transformationsfähigkeit regionaler Ökosysteme prägen²⁴⁰. Während klassische Innovationsmodelle soziale Faktoren weitgehend ausblendeten, zeigt die neuere Literatur, dass soziale Bindungen, geteilte Normen und kollektive Identitäten entscheidende Voraussetzungen für die langfristige Leistungsfähigkeit komplexer Innovationssysteme darstellen²⁴¹. Regionen, die über starke soziale Kohäsion verfügen, sind in der Lage, Unsicherheiten zu reduzieren, Vertrauen zu stabilisieren und die Wahrscheinlichkeit kooperativer Anschlussoperationen zu erhöhen²⁴².

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Soziale Kohäsion wird nicht als moralische Kategorie verstanden, sondern als kommunikativ erzeugte Erwartungsstruktur, die bestimmt, welche Interaktionen plausibel erscheinen und welche ausgeschlossen werden²⁴³. Regionale Identität fungiert als semantische Struktur, die die Selbstbeschreibung eines Systems stabilisiert und die Selektivität seiner Operationen beeinflusst²⁴⁴. In komplexen Innovationssystemen wirken soziale Kohäsion und regionale Identität als Stabilisatoren emergenter Ordnung, da sie die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass Funktionssysteme ihre Interaktionen fortsetzen, auch wenn Unsicherheiten oder Konflikte auftreten²⁴⁵.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine historisch gewachsene Identität als Wissenschafts‑ und Technologiestandort, die durch die Trias Zeiss–Schott–Abbe im 19. Jahrhundert geprägt wurde²⁴⁶. Diese Identität wirkt bis heute als semantische Struktur, die die Selektivität gegenwärtiger Entscheidungen beeinflusst: Wissenschaftliche Exzellenz, industrielle Kopplung und technologische Innovation erscheinen in Jena nicht als externe Anforderungen, sondern als Teil der regionalen Selbstbeschreibung²⁴⁷. Diese semantische Stabilität erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass die Region neue Technologien nicht nur entwickelt, sondern auch skaliert und institutionell verankert²⁴⁸.

Ein zentraler Aspekt sozialer Kohäsion ist ihre Rolle in der Reduktion von Unsicherheit. Komplexe Innovationssysteme sind durch hohe Ungewissheit, lange Entwicklungszyklen und unklare Erfolgsaussichten gekennzeichnet²⁴⁹. Regionen mit hoher sozialer Kohäsion können diese Unsicherheiten besser bewältigen, da Vertrauen, geteilte Normen und kollektive Identitäten die Wahrscheinlichkeit kooperativer Entscheidungen erhöhen²⁵⁰. In Jena zeigt sich dies in der engen Zusammenarbeit zwischen wissenschaftlichen, industriellen und politischen Akteuren, die durch eine gemeinsame regionale Identität gestützt wird²⁵¹.

Soziale Kohäsion wirkt zudem als Beschleuniger institutioneller Kopplung. Regionen, in denen Akteure ein gemeinsames Verständnis ihrer Rolle, Geschichte und Zukunft teilen, entwickeln schneller stabile institutionelle Strukturen²⁵². In Jena zeigt sich dies in der Vielzahl gemeinsamer Programme, interdisziplinärer Zentren, kooperativer Professuren und geteilten Infrastrukturen, die die Kopplung zwischen Wissenschaft, Industrie und Politik institutionell verankern²⁵³.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle sozialer Kohäsion in der Talentbindung. Internationale Studien zeigen, dass Talente Regionen bevorzugen, in denen sie nicht nur berufliche, sondern auch soziale Anschlussfähigkeit finden²⁵⁴. Jena profitiert hiervon in besonderem Maße: Die Region bietet eine Kombination aus wissenschaftlicher Exzellenz, räumlicher Kompaktheit, hoher Lebensqualität und sozialer Kohäsion, die die Wahrscheinlichkeit langfristiger Talentbindung erhöht²⁵⁵.

Schließlich fungieren soziale Kohäsion und regionale Identität als Legitimationsmedien regionaler Transformation. Gesellschaften akzeptieren technologische Veränderungen eher, wenn sie in bestehende soziale und semantische Strukturen eingebettet sind²⁵⁶. In Jena zeigt sich dies in der breiten gesellschaftlichen Akzeptanz wissenschaftlicher und technologischer Entwicklungen, die durch die historische Identität der Region gestützt wird²⁵⁷.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass soziale Kohäsion und regionale Identität keine ergänzenden Faktoren sind, sondern konstitutive Elemente regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena sind sie einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.13

²⁴⁰ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ²⁴¹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ²⁴² Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ²⁴³ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ²⁴⁴ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ²⁴⁵ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ²⁴⁶ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ²⁴⁷ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ²⁴⁸ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ²⁴⁹ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ²⁵⁰ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ²⁵¹ Thüringer Landesregierung (2023): Innovationsstrategie Thüringen 2030, S. 3–11. ²⁵² Startup Genome (2023): Global Startup Ecosystem Report, S. 77–85. ²⁵³ FSU Jena (2024): Forschungsbericht, S. 5–12. ²⁵⁴ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ²⁵⁵ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ²⁵⁶ OECD (2023): STI Outlook, S. 77–85. ²⁵⁷ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.13

E76 Kohäsion als Erwartungsstruktur: Sie reduziert Unsicherheit und erhöht Kooperationswahrscheinlichkeit. E77 Identität als Selektivität: Sie strukturiert Wahrnehmung und Entscheidung. E78 Kohäsion als Talentmagnet: Soziale Anschlussfähigkeit erhöht Retention. E79 Kohäsion als Kopplungsfaktor: Sie beschleunigt institutionelle Integration. E80 Jena als kohäsive Region: Historische Identität erzeugt strukturelle Vorteile für Transformation.

📘 3.14 Die Bedeutung von Zeitstrukturen und Entwicklungsrhythmen in regionalen Innovationssystemen

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

Zeitstrukturen und Entwicklungsrhythmen gelten in der systemtheoretischen und evolutorischen Innovationsforschung als zentrale Faktoren, die die Dynamik regionaler Innovationssysteme prägen²⁵⁸. Während klassische Innovationsmodelle Zeit als lineare Abfolge von Phasen — Forschung, Entwicklung, Kommerzialisierung — konzipierten, zeigt die neuere Literatur, dass komplexe Innovationssysteme durch asynchrone, rekursive und nichtlineare Zeitstrukturen gekennzeichnet sind²⁵⁹. Diese Systeme operieren nicht in stabilen Entwicklungszyklen, sondern in überlappenden Rhythmen, die durch wissenschaftliche Entdeckungen, technologische Durchbrüche, regulatorische Veränderungen und gesellschaftliche Erwartungen bestimmt werden²⁶⁰.

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Zeit wird nicht als objektive Größe verstanden, sondern als Eigenzeit sozialer Systeme, die durch deren operative Geschlossenheit bestimmt wird²⁶¹. Wissenschaft operiert in langen Zyklen der Erkenntnisproduktion, Industrie in kürzeren Zyklen der Marktdynamik, Politik in Legislaturzyklen, Regulatorik in normativen Anpassungszyklen und Kapital in Investitionszyklen²⁶². Regionale Innovationssysteme entstehen, wenn diese unterschiedlichen Eigenzeiten temporale Kopplungen ausbilden, die die Wahrscheinlichkeit koordinierter Anschlussoperationen erhöhen²⁶³.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine institutionelle Struktur, die die Synchronisierung unterschiedlicher Zeitrhythmen erleichtert: Die räumliche Kompaktheit, die institutionelle Kohärenz und die historisch gewachsene Identität als Wissenschafts‑ und Technologiestandort erzeugen eine Form zeitlicher Verdichtung, die die Wahrscheinlichkeit koordinierter Entscheidungen erhöht²⁶⁴. Diese Verdichtung ist ein zentraler Standortvorteil, da Hochtechnologie‑Cluster besonders stark von der Fähigkeit abhängen, wissenschaftliche, industrielle und regulatorische Zeitstrukturen zu synchronisieren²⁶⁵.

Ein zentraler Aspekt zeitlicher Dynamik ist die Rolle von Beschleunigung und Entschleunigung. Komplexe Innovationssysteme benötigen sowohl schnelle Entscheidungsprozesse — etwa bei technologischen Durchbrüchen oder regulatorischen Anpassungen — als auch langsame, stabilisierende Prozesse — etwa bei institutioneller Entwicklung oder Talentbindung²⁶⁶. Regionen, die ausschließlich auf Beschleunigung setzen, verlieren institutionelle Stabilität; Regionen, die ausschließlich auf Entschleunigung setzen, verlieren Innovationsfähigkeit²⁶⁷. Jena verfügt über eine Struktur, die beide Dynamiken integriert: schnelle wissenschaftliche und technologische Zyklen, kombiniert mit stabilen institutionellen Rhythmen²⁶⁸.

Zeitstrukturen wirken zudem als Selektivitätsmechanismus. Regionen, die in der Lage sind, ihre Entwicklungsrhythmen an globale Dynamiken anzupassen, erhöhen ihre internationale Wettbewerbsfähigkeit²⁶⁹. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, neue Technologien — insbesondere in Photonik, BioTech, KI und Quanten — schnell zu adaptieren und gleichzeitig langfristige institutionelle Strukturen aufzubauen²⁷⁰. Diese Kombination aus kurzfristiger Adaptivität und langfristiger Stabilität ist ein zentraler Faktor für die Entstehung eines Superclusters²⁷¹.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle von Zeitstrukturen in der Legitimation regionaler Transformation. Gesellschaften akzeptieren technologische Veränderungen eher, wenn sie in zeitliche Rhythmen eingebettet sind, die als plausibel, nachvollziehbar und stabil wahrgenommen werden²⁷². In Jena zeigt sich dies in der breiten gesellschaftlichen Akzeptanz wissenschaftlicher und technologischer Entwicklungen, die durch die historische Identität der Region gestützt wird²⁷³.

Schließlich fungieren Zeitstrukturen als Stabilisatoren emergenter Ordnung. Komplexe Innovationssysteme benötigen zeitliche Muster, die erfolgreiche Strukturen reproduzieren und verstärken²⁷⁴. In Jena zeigt sich dies in der kontinuierlichen Reproduktion wissenschaftlicher Exzellenz, industrieller Kopplung und institutioneller Kohärenz, die die Wahrscheinlichkeit erfolgreicher Skalierung erhöht²⁷⁵.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass Zeitstrukturen und Entwicklungsrhythmen keine ergänzenden Faktoren sind, sondern konstitutive Elemente regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena sind sie einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.14

²⁵⁸ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ²⁵⁹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ²⁶⁰ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ²⁶¹ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ²⁶² Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ²⁶³ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ²⁶⁴ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ²⁶⁵ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ²⁶⁶ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ²⁶⁷ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ²⁶⁸ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ²⁶⁹ Startup Genome (2023): Global Startup Ecosystem Report, S. 77–85. ²⁷⁰ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ²⁷¹ Supercluster Jena 2035 (2025): Systemarchitektur, S. 5–9. ²⁷² OECD (2023): STI Outlook, S. 77–85. ²⁷³ Thüringer Landesregierung (2023): Innovationsstrategie Thüringen 2030, S. 3–11. ²⁷⁴ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ²⁷⁵ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.14

E81 Zeit als Eigenzeit: Funktionssysteme operieren in unterschiedlichen Rhythmen. E82 Temporale Kopplung: Transformation entsteht durch Synchronisierung von Eigenzeiten. E83 Zeit als Selektivität: Entwicklungsrhythmen bestimmen Innovationsfähigkeit. E84 Zeit als Legitimationsmedium: Plausible Rhythmen erhöhen gesellschaftliche Akzeptanz. E85 Jena als Zeitstrukturregion: Die Verdichtung unterschiedlicher Rhythmen erzeugt strukturelle Vorteile.

📘 3.15 Die Rolle von Unsicherheit, Kontingenz und Nichtlinearität in regionalen Innovationssystemen

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

Unsicherheit, Kontingenz und Nichtlinearität gelten in der systemtheoretischen und evolutorischen Innovationsforschung als grundlegende Merkmale komplexer regionaler Innovationssysteme²⁷⁶. Während klassische Innovationsmodelle davon ausgingen, dass technologische Entwicklung planbar, prognostizierbar und linear steuerbar sei, zeigt die neuere Literatur, dass Innovation in hochdynamischen Kontexten durch radikale Unsicherheit, kontingente Ereignisse und nichtlineare Rückkopplungen geprägt ist²⁷⁷. Diese Faktoren bestimmen nicht nur die Geschwindigkeit technologischer Entwicklung, sondern auch die Stabilität, Resilienz und Transformationsfähigkeit regionaler Ökosysteme²⁷⁸.

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Unsicherheit ist kein Mangel an Information, sondern ein strukturelles Merkmal sozialer Systeme, das aus ihrer operativen Geschlossenheit resultiert²⁷⁹. Systeme können ihre Umwelt nur selektiv beobachten und erzeugen dadurch notwendigerweise blinde Flecken, die Unsicherheit strukturell verankern²⁸⁰. Kontingenz bezeichnet die Möglichkeit, dass alles auch anders sein könnte — eine zentrale Voraussetzung für Variation, Innovation und Transformation²⁸¹. Nichtlinearität schließlich beschreibt die Tatsache, dass kleine Veränderungen große Effekte erzeugen können, während große Interventionen wirkungslos bleiben²⁸².

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region operiert in einem globalen Innovationsumfeld, das durch hohe Dynamik, technologische Disruptionen und geopolitische Unsicherheiten geprägt ist²⁸³. Gleichzeitig verfügt Jena über institutionelle Strukturen, die die Bewältigung dieser Unsicherheiten erleichtern: räumliche Kompaktheit, institutionelle Kohärenz, wissenschaftliche Exzellenz und eine historisch gewachsene Identität als Wissenschaftsstadt²⁸⁴. Diese Faktoren erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass Unsicherheit nicht als Bedrohung, sondern als Ressource für Variation und Innovation genutzt wird²⁸⁵.

Ein zentraler Aspekt der Unsicherheitsdynamik ist die Rolle von kontingenten Ereignissen. Technologische Durchbrüche, regulatorische Veränderungen, gesellschaftliche Trends oder externe Schocks können Innovationssysteme in neue Pfade lenken²⁸⁶. Regionen, die über flexible institutionelle Strukturen verfügen, können solche Ereignisse produktiv verarbeiten und in neue Entwicklungsrichtungen überführen²⁸⁷. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, neue Technologien — insbesondere in Photonik, BioTech, KI und Quanten — schnell zu adaptieren und institutionell zu verankern²⁸⁸.

Nichtlinearität wirkt zudem als Verstärkungsmechanismus. Kleine strukturelle Veränderungen — etwa die Einrichtung eines Regulatory‑Hubs, die Eröffnung eines KI‑Rechenzentrums oder die Einführung eines Talentprogramms — können große systemische Effekte auslösen, wenn sie an den richtigen Kopplungspunkten ansetzen²⁸⁹. Jena verfügt aufgrund seiner räumlichen und institutionellen Dichte über eine Vielzahl solcher Kopplungspunkte, die die Wahrscheinlichkeit nichtlinearer Effekte erhöhen²⁹⁰.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle von Unsicherheit in der Erzeugung von Varietät. Regionen, die Unsicherheit als strukturelles Merkmal akzeptieren, erzeugen mehr Variation, da sie neue Ideen, Experimente und Projekte zulassen²⁹¹. Jena profitiert hiervon in besonderem Maße: Die Region zieht internationale Talente an, die neue Perspektiven einbringen und die Varietät des Systems erhöhen²⁹². Diese Varietät ist ein zentraler Faktor für die Resilienz und Innovationsfähigkeit des Systems²⁹³.

Schließlich fungieren Unsicherheit, Kontingenz und Nichtlinearität als Stabilisatoren emergenter Ordnung. Komplexe Innovationssysteme benötigen Strukturen, die nicht auf Kontrolle, sondern auf Anschlussfähigkeit unter Unsicherheit basieren²⁹⁴. In Jena zeigt sich dies in der kontinuierlichen Reproduktion wissenschaftlicher Exzellenz, industrieller Kopplung und institutioneller Kohärenz, die die Wahrscheinlichkeit erfolgreicher Skalierung erhöht²⁹⁵.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass Unsicherheit, Kontingenz und Nichtlinearität keine Störfaktoren sind, sondern konstitutive Elemente regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena sind sie einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.15

²⁷⁶ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ²⁷⁷ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ²⁷⁸ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ²⁷⁹ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ²⁸⁰ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ²⁸¹ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ²⁸² Nelson, R.; Winter, S. (1982): An Evolutionary Theory of Economic Change, Cambridge, S. 14–22. ²⁸³ World Bank (2020): Innovation for Development, Washington, S. 22–29. ²⁸⁴ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ²⁸⁵ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ²⁸⁶ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ²⁸⁷ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ²⁸⁸ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ²⁸⁹ Startup Genome (2023): Global Startup Ecosystem Report, S. 77–85. ²⁹⁰ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ²⁹¹ OECD (2023): STI Outlook, S. 77–85. ²⁹² AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ²⁹³ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135. ²⁹⁴ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ²⁹⁵ Supercluster Jena 2035 (2025): Systemarchitektur, S. 5–9.

📘 Endnoten zu 3.15

E86 Unsicherheit als Struktur: Sie ist kein Mangel, sondern ein systemisches Merkmal. E87 Kontingenz als Innovationsmotor: Sie ermöglicht Variation und neue Pfade. E88 Nichtlinearität als Verstärker: Kleine Impulse können große Effekte erzeugen. E89 Unsicherheit als Varietätsgenerator: Sie erhöht die Wahrscheinlichkeit neuer Ideen. E90 Jena als Unsicherheitskompetenzregion: Die Struktur der Region ermöglicht produktive Verarbeitung von Kontingenz.

📘 3.16 Die Bedeutung von Lernfähigkeit und institutioneller Adaptivität in regionalen Innovationssystemen

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

Lernfähigkeit und institutionelle Adaptivität gelten in der Forschung zu regionalen Innovationssystemen als zentrale Voraussetzungen für langfristige Wettbewerbsfähigkeit und Transformationsfähigkeit²⁹⁶. Während klassische Innovationsmodelle Institutionen als stabile, weitgehend unveränderliche Strukturen betrachteten, zeigt die neuere Literatur, dass erfolgreiche Innovationsregionen durch hohe Lernfähigkeit, adaptive Institutionen und rekursive Feedback‑Mechanismen gekennzeichnet sind²⁹⁷. Diese Systeme sind in der Lage, externe Impulse zu verarbeiten, interne Routinen anzupassen und neue Formen institutioneller Kopplung auszubilden²⁹⁸.

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Lernen wird nicht als individueller Prozess verstanden, sondern als kommunikativ erzeugte Veränderung von Erwartungsstrukturen, die die Selektivität sozialer Systeme modifiziert²⁹⁹. Institutionelle Adaptivität entsteht, wenn Organisationen und Funktionssysteme ihre Programme, Strukturen und Entscheidungsprämissen an veränderte Umweltbedingungen anpassen³⁰⁰. In komplexen Innovationssystemen ist diese Fähigkeit entscheidend, da technologische, regulatorische und gesellschaftliche Dynamiken hohe Flexibilität erfordern³⁰¹.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine institutionelle Struktur, die Lernfähigkeit systemisch begünstigt: Die räumliche Kompaktheit, die enge Verzahnung zwischen Wissenschaft und Industrie, die hohe soziale Kohäsion und die historisch gewachsene Identität als Wissenschaftsstadt erzeugen eine Form institutioneller Offenheit, die die Wahrscheinlichkeit adaptiver Prozesse erhöht³⁰². Diese Offenheit ist ein zentraler Standortvorteil, da Hochtechnologie‑Cluster besonders stark von der Fähigkeit abhängen, neue Technologien, Methoden und Governance‑Modelle schnell zu integrieren³⁰³.

Ein zentraler Aspekt institutioneller Lernfähigkeit ist die Rolle von Feedback‑Schleifen. Regionen, die über effiziente Feedback‑Mechanismen verfügen, können Fehler schneller erkennen, Erfolge schneller verstärken und institutionelle Routinen schneller anpassen³⁰⁴. In Jena zeigt sich dies in der engen Verzahnung zwischen Grundlagenforschung, angewandter Forschung und industrieller Umsetzung, die kontinuierliche Rückkopplungen erzeugt³⁰⁵. Diese Rückkopplungen sind ein zentraler Mechanismus, durch den Lernprozesse in Bewegung geraten und neue Strukturen entstehen³⁰⁶.

Institutionelle Adaptivität wirkt zudem als Resilienzmechanismus. Regionen, die in der Lage sind, ihre Strukturen flexibel anzupassen, können externe Schocks — etwa technologische Disruptionen, regulatorische Veränderungen oder geopolitische Krisen — besser bewältigen³⁰⁷. Jena verfügt aufgrund seiner institutionellen Kohärenz und sozialen Kohäsion über eine hohe Resilienz, die die Wahrscheinlichkeit erfolgreicher Transformation erhöht³⁰⁸.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle von Lernfähigkeit in der Erzeugung von Varietät. Regionen, die lernfähig sind, erzeugen mehr Variation, da sie neue Ideen, Methoden und Technologien schneller integrieren³⁰⁹. Jena profitiert hiervon in besonderem Maße: Die Region zieht internationale Talente an, die neue Perspektiven einbringen und die Varietät des Systems erhöhen³¹⁰. Diese Varietät ist ein zentraler Faktor für die Innovationsfähigkeit und langfristige Stabilität des Systems³¹¹.

Schließlich fungieren Lernfähigkeit und institutionelle Adaptivität als Stabilisatoren emergenter Ordnung. Komplexe Innovationssysteme benötigen Strukturen, die nicht auf starre Kontrolle, sondern auf flexible Anschlussfähigkeit basieren³¹². In Jena zeigt sich dies in der kontinuierlichen Reproduktion wissenschaftlicher Exzellenz, industrieller Kopplung und institutioneller Kohärenz, die die Wahrscheinlichkeit erfolgreicher Skalierung erhöht³¹³.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass Lernfähigkeit und institutionelle Adaptivität keine ergänzenden Faktoren sind, sondern konstitutive Elemente regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena sind sie einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.16

²⁹⁶ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ²⁹⁷ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ²⁹⁸ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ²⁹⁹ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ³⁰⁰ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ³⁰¹ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ³⁰² Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ³⁰³ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ³⁰⁴ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ³⁰⁵ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ³⁰⁶ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ³⁰⁷ World Bank (2020): Innovation for Development, Washington, S. 22–29. ³⁰⁸ Thüringer Landesregierung (2023): Innovationsstrategie Thüringen 2030, S. 3–11. ³⁰⁹ Nelson, R.; Winter, S. (1982): An Evolutionary Theory of Economic Change, Cambridge, S. 14–22. ³¹⁰ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ³¹¹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135. ³¹² Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ³¹³ Supercluster Jena 2035 (2025): Systemarchitektur, S. 5–9.

📘 Endnoten zu 3.16

E91 Lernen als Strukturveränderung: Erwartungsmodifikation als Kern sozialer Lernprozesse. E92 Adaptivität als Resilienz: Flexible Institutionen bewältigen Unsicherheit besser. E93 Lernen als Varietätsgenerator: Integration neuer Ideen erhöht Innovationsfähigkeit. E94 Feedback als Motor: Rückkopplungen erzeugen dynamische Stabilität. E95 Jena als Lernregion: Die institutionelle Offenheit erzeugt strukturelle Vorteile für Transformation.

📘 3.17 Die Rolle von Vertrauen als systemischer Mechanismus regionaler Innovationsfähigkeit

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

Vertrauen gilt in der Forschung zu regionalen Innovationssystemen als einer der zentralen Mechanismen, der die Wahrscheinlichkeit kooperativer Interaktionen erhöht und die Stabilität komplexer sozialer Strukturen sichert³¹⁴. Während klassische ökonomische Modelle Vertrauen primär als Reduktion von Transaktionskosten interpretierten, zeigt die neuere Literatur, dass Vertrauen in hochdynamischen Innovationssystemen eine systemische Funktion übernimmt: Es ermöglicht Anschlussfähigkeit unter Unsicherheit, stabilisiert Erwartungen und erhöht die Wahrscheinlichkeit langfristiger Kooperation³¹⁵. Regionen mit hoher Vertrauensdichte verfügen über strukturelle Vorteile, die sich in schnelleren Entscheidungsprozessen, geringeren Koordinationskosten und höherer Innovationsgeschwindigkeit manifestieren³¹⁶.

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Vertrauen wird nicht als psychologischer Zustand verstanden, sondern als kommunikativ erzeugte Erwartungsstruktur, die die Möglichkeit von Enttäuschung einkalkuliert und dennoch Anschlussoperationen ermöglicht³¹⁷. Vertrauen reduziert Komplexität, indem es die Notwendigkeit permanenter Kontrolle ersetzt und dadurch die Wahrscheinlichkeit stabiler Interaktionen erhöht³¹⁸. In regionalen Innovationssystemen fungiert Vertrauen als strukturelle Kopplung zwischen Funktionssystemen, da es Interaktionen ermöglicht, die aufgrund unterschiedlicher Codes — Wahrheit, Macht, Geld, Recht — sonst unwahrscheinlich wären³¹⁹.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine historisch gewachsene Vertrauenskultur, die aus der engen Verzahnung zwischen Wissenschaft, Industrie und Gesellschaft hervorgegangen ist³²⁰. Die Trias Zeiss–Schott–Abbe schuf nicht nur technologische und institutionelle Strukturen, sondern auch eine normative Grundlage, die bis heute die regionale Identität prägt³²¹. Diese Vertrauenskultur erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass Akteure kooperieren, Risiken teilen und langfristige Projekte verfolgen — zentrale Voraussetzungen für die Entstehung eines Hochtechnologie‑Superclusters³²².

Ein zentraler Aspekt vertrauensbasierter Innovationssysteme ist die Rolle von informellen Netzwerken. Studien zeigen, dass Regionen mit hoher Vertrauensdichte über dichte Netzwerke verfügen, die spontane Kooperationen, schnelle Informationsflüsse und flexible Problemlösungen ermöglichen³²³. In Jena zeigt sich dies in der hohen Interaktionsfrequenz zwischen wissenschaftlichen, industriellen und politischen Akteuren, die durch räumliche Kompaktheit und institutionelle Kohärenz zusätzlich verstärkt wird³²⁴.

Vertrauen wirkt zudem als Beschleuniger institutioneller Kopplung. Regionen, in denen Akteure Vertrauen in die Verlässlichkeit institutioneller Strukturen haben, entwickeln schneller gemeinsame Programme, geteilte Infrastrukturen und kooperative Governance‑Modelle³²⁵. In Jena zeigt sich dies in der Vielzahl gemeinsamer Professuren, interdisziplinärer Zentren und kooperativer Forschungsprogramme, die die Kopplung zwischen Wissenschaft und Industrie institutionell verankern³²⁶.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle von Vertrauen in der Bewältigung von Unsicherheit. Komplexe Innovationssysteme sind durch hohe Ungewissheit, lange Entwicklungszyklen und unklare Erfolgsaussichten gekennzeichnet³²⁷. Vertrauen ermöglicht es Akteuren, trotz Unsicherheit zu handeln, Risiken einzugehen und langfristige Projekte zu verfolgen³²⁸. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, neue Technologien — insbesondere in Photonik, BioTech, KI und Quanten — schnell zu adaptieren und institutionell zu verankern³²⁹.

Schließlich fungiert Vertrauen als Legitimationsmedium regionaler Transformation. Gesellschaften akzeptieren technologische Veränderungen eher, wenn sie Vertrauen in die beteiligten Institutionen, Akteure und Prozesse haben³³⁰. In Jena zeigt sich dies in der breiten gesellschaftlichen Akzeptanz wissenschaftlicher und technologischer Entwicklungen, die durch die historische Identität der Region gestützt wird³³¹.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass Vertrauen kein ergänzender Faktor ist, sondern ein konstitutives Element regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena ist Vertrauen einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.17

³¹⁴ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ³¹⁵ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ³¹⁶ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ³¹⁷ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ³¹⁸ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ³¹⁹ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ³²⁰ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ³²¹ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ³²² Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ³²³ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ³²⁴ Startup Genome (2023): Global Startup Ecosystem Report, S. 77–85. ³²⁵ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ³²⁶ FSU Jena (2024): Forschungsbericht, S. 5–12. ³²⁷ World Bank (2020): Innovation for Development, Washington, S. 22–29. ³²⁸ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ³²⁹ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ³³⁰ OECD (2023): STI Outlook, S. 77–85. ³³¹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.17

E96 Vertrauen als Erwartungsstruktur: Es ermöglicht Anschlussfähigkeit trotz Unsicherheit. E97 Vertrauen als Kopplungsmedium: Es verbindet Funktionssysteme jenseits ihrer Codes. E98 Vertrauen als Beschleuniger: Es reduziert Koordinationskosten und erhöht Innovationsgeschwindigkeit. E99 Vertrauen als Legitimationsfaktor: Gesellschaftliche Akzeptanz basiert auf Vertrauensstrukturen. E100 Jena als Vertrauensregion: Historische Identität und institutionelle Dichte erzeugen strukturelle Vorteile.

📘 3.18 Die Bedeutung von institutionellen Arrangements und Governance‑Architekturen für die Emergenz regionaler Supercluster

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

Institutionelle Arrangements und Governance‑Architekturen gelten in der Forschung zu regionalen Innovationssystemen als zentrale Voraussetzungen für die Entstehung hochleistungsfähiger Supercluster³³². Während klassische Cluster‑Modelle auf räumliche Nähe, industrielle Spezialisierung und technologische Kompetenz fokussierten, zeigt die neuere Literatur, dass die Leistungsfähigkeit moderner Hochtechnologie‑Cluster maßgeblich von institutionellen Kopplungsstrukturen, Governance‑Mechanismen und koordinierten Entscheidungsarchitekturen abhängt³³³. Supercluster entstehen nicht durch die bloße Akkumulation exzellenter Akteure, sondern durch die Fähigkeit einer Region, diese Akteure in eine kohärente, rekursiv operierende Struktur zu integrieren³³⁴.

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Institutionelle Arrangements fungieren als strukturelle Kopplungen zwischen Funktionssystemen, indem sie Erwartungen stabilisieren, Unsicherheiten reduzieren und die Wahrscheinlichkeit koordinierter Anschlussoperationen erhöhen³³⁵. Governance‑Architekturen wiederum erzeugen Formen, die die operative Geschlossenheit der Systeme respektieren und dennoch Interaktionen ermöglichen³³⁶. In komplexen Innovationssystemen entstehen leistungsfähige Strukturen, wenn Governance nicht als Steuerung, sondern als Erwartungskoordination verstanden wird³³⁷.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine institutionelle Dichte, die in Europa nahezu einzigartig ist: Universität, Fraunhofer‑Institute, Max‑Planck‑Institute, Technologiezentren, Start‑ups, industrielle Kernakteure und politische Institutionen bilden ein polyzentrisches Gefüge, das die Wahrscheinlichkeit systemischer Kopplungen erheblich erhöht³³⁸. Diese Struktur ermöglicht eine Governance, die nicht auf zentraler Kontrolle, sondern auf rekursiver Koordination basiert³³⁹.

Ein zentraler Aspekt institutioneller Arrangements ist die Rolle von Meta‑Organisationen. Studien zeigen, dass Regionen mit leistungsfähigen Meta‑Organisationen — etwa Cluster‑Agenturen, Innovationsräten oder strategischen Allianzen — schneller skalieren, mehr Patente erzeugen und höhere internationale Sichtbarkeit erreichen³⁴⁰. In Jena zeigt sich dies in der Entwicklung des Supercluster‑Projekts, das als Meta‑Organisation fungiert und die Kopplung zwischen Wissenschaft, Industrie, Politik und Kapital institutionell verankert³⁴¹.

Governance‑Architekturen wirken zudem als Beschleuniger technologischer Skalierung. Regionen, die über koordinierte Entscheidungsstrukturen verfügen, können komplexe Infrastrukturen — Pilotfabriken, KI‑Rechenzentren, Regulatory‑Hubs — schneller und effizienter aufbauen³⁴². In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, wissenschaftliche, industrielle und regulatorische Strukturen in einer räumlich kompakten Region zu integrieren³⁴³.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle institutioneller Arrangements in der Bewältigung von Unsicherheit. Komplexe Innovationssysteme sind durch hohe Ungewissheit, lange Entwicklungszyklen und unklare Erfolgsaussichten gekennzeichnet³⁴⁴. Regionen mit kohärenten Governance‑Architekturen können diese Unsicherheiten besser bewältigen, da sie über stabile Erwartungsstrukturen verfügen, die die Wahrscheinlichkeit kooperativer Entscheidungen erhöhen³⁴⁵. In Jena zeigt sich dies in der engen Verzahnung zwischen wissenschaftlichen, industriellen und politischen Akteuren, die durch eine gemeinsame regionale Identität gestützt wird³⁴⁶.

Schließlich fungieren institutionelle Arrangements als Stabilisatoren emergenter Ordnung. Supercluster benötigen Strukturen, die erfolgreiche Muster reproduzieren und verstärken³⁴⁷. In Jena zeigt sich dies in der kontinuierlichen Reproduktion wissenschaftlicher Exzellenz, industrieller Kopplung und institutioneller Kohärenz, die die Wahrscheinlichkeit erfolgreicher Skalierung erhöht³⁴⁸.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass institutionelle Arrangements und Governance‑Architekturen keine ergänzenden Faktoren sind, sondern konstitutive Elemente regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena sind sie einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.18

³³² OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ³³³ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ³³⁴ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ³³⁵ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ³³⁶ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ³³⁷ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ³³⁸ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ³³⁹ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ³⁴⁰ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ³⁴¹ Supercluster Jena 2035 (2025): Systemarchitektur, S. 5–9. ³⁴² Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ³⁴³ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ³⁴⁴ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ³⁴⁵ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ³⁴⁶ Thüringer Landesregierung (2023): Innovationsstrategie Thüringen 2030, S. 3–11. ³⁴⁷ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ³⁴⁸ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.18

E101 Governance als Kopplungsarchitektur: Sie ermöglicht koordinierte Entscheidungen trotz Systemautonomie. E102 Meta‑Organisationen als Strukturverstärker: Sie erhöhen die Wahrscheinlichkeit systemischer Integration. E103 Governance als Skalierungsfaktor: Koordinierte Strukturen beschleunigen Infrastrukturaufbau. E104 Governance als Unsicherheitsbewältigung: Erwartungsstabilität erhöht Transformationsfähigkeit. E105 Jena als Governance‑Modellregion: Die institutionelle Dichte erzeugt strukturelle Vorteile für Supercluster‑Entstehung.

📘 3.19 Die Rolle von Pfaddiversität und technologischer Diversifikation in regionalen Innovationssystemen

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

Pfaddiversität und technologische Diversifikation gelten in der evolutorischen Innovationsforschung als zentrale Faktoren, die die Resilienz, Adaptivität und langfristige Leistungsfähigkeit regionaler Innovationssysteme bestimmen³⁴⁹. Während klassische Cluster‑Modelle auf Spezialisierung und Konzentration fokussierten, zeigt die neuere Literatur, dass hochleistungsfähige Regionen nicht durch monotechnologische Fokussierung, sondern durch komplementäre technologische Pfade, überlappende Wissensdomänen und rekursive Diversifikationsprozesse geprägt sind³⁵⁰. Regionen, die über mehrere technologische Pfade verfügen, sind in der Lage, externe Schocks besser zu absorbieren, neue Technologien schneller zu adaptieren und langfristige Entwicklungspfade stabiler auszubilden³⁵¹.

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Pfaddiversität entsteht, wenn Funktionssysteme — Wissenschaft, Wirtschaft, Politik, Regulatorik, Kapital und Talent — unterschiedliche Selektionslogiken ausbilden, die dennoch rekursiv aufeinander Bezug nehmen³⁵². Diese rekursiven Bezüge erzeugen Varietät, die die Wahrscheinlichkeit technologischer Durchbrüche erhöht³⁵³. Diversifikation ist damit kein ökonomischer Prozess, sondern ein kommunikativ erzeugtes Muster, das die Selektivität sozialer Systeme strukturiert³⁵⁴.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine außergewöhnliche Kombination aus Photonik, Materialwissenschaften, BioTech, KI, Sensorik, Quanten und MedTech — eine technologische Breite, die in Europa selten ist³⁵⁵. Diese Pfaddiversität erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass neue Technologien nicht isoliert entstehen, sondern durch interdisziplinäre Kopplungen verstärkt werden³⁵⁶. Die räumliche Kompaktheit der Region verstärkt diesen Effekt zusätzlich, da sie spontane Interaktionen, informelle Wissensflüsse und interdisziplinäre Projekte begünstigt³⁵⁷.

Ein zentraler Aspekt technologischer Diversifikation ist die Rolle von Pfadkreuzungen. Regionen, die über Schnittstellen zwischen unterschiedlichen technologischen Domänen verfügen, erzeugen mehr Variation, da sie neue Kombinationen, hybride Technologien und emergente Wissensfelder hervorbringen³⁵⁸. In Jena zeigt sich dies in der engen Verzahnung zwischen Photonik und BioTech, KI und Materialwissenschaften, Sensorik und MedTech — Kopplungen, die die Wahrscheinlichkeit technologischer Durchbrüche signifikant erhöhen³⁵⁹.

Pfaddiversität wirkt zudem als Resilienzmechanismus. Regionen, die über mehrere technologische Pfade verfügen, sind weniger anfällig für externe Schocks, da sie nicht von einem einzelnen technologischen oder industriellen Bereich abhängig sind³⁶⁰. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, globale Marktveränderungen, regulatorische Anpassungen oder technologische Disruptionen besser zu bewältigen³⁶¹.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle von Diversifikation in der Talentattraktivität. Internationale Studien zeigen, dass Talente Regionen bevorzugen, die über vielfältige technologische Möglichkeiten, interdisziplinäre Karrierepfade und flexible Übergänge zwischen Wissenschaft, Industrie und Start‑ups verfügen³⁶². Jena profitiert hiervon in besonderem Maße: Die Region bietet eine technologische Breite, die Talente anzieht, bindet und langfristig integriert³⁶³.

Schließlich fungiert Pfaddiversität als Stabilisator emergenter Ordnung. Komplexe Innovationssysteme benötigen Varietät, um langfristig stabil zu bleiben³⁶⁴. In Jena zeigt sich dies in der kontinuierlichen Reproduktion technologischer Breite, die die institutionelle Kohärenz der Region stärkt und die Wahrscheinlichkeit erfolgreicher Skalierung erhöht³⁶⁵.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass Pfaddiversität und technologische Diversifikation keine ergänzenden Faktoren sind, sondern konstitutive Elemente regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena sind sie einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.19

³⁴⁹ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ³⁵⁰ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ³⁵¹ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ³⁵² Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ³⁵³ Nelson, R.; Winter, S. (1982): An Evolutionary Theory of Economic Change, Cambridge, S. 14–22. ³⁵⁴ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ³⁵⁵ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ³⁵⁶ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ³⁵⁷ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ³⁵⁸ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ³⁵⁹ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ³⁶⁰ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ³⁶¹ World Bank (2020): Innovation for Development, Washington, S. 22–29. ³⁶² AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ³⁶³ Startup Genome (2023): Global Startup Ecosystem Report, S. 77–85. ³⁶⁴ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ³⁶⁵ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.19

E106 Pfaddiversität als Resilienz: Mehrere technologische Pfade erhöhen Stabilität. E107 Diversifikation als Varietätsgenerator: Überlappende Domänen erzeugen neue Kombinationen. E108 Pfadkreuzungen als Innovationsmotor: Schnittstellen erhöhen die Wahrscheinlichkeit von Durchbrüchen. E109 Diversifikation als Talentmagnet: Breite technologische Landschaft erhöht Attraktivität. E110 Jena als Diversifikationsregion: Die technologische Breite erzeugt strukturelle Vorteile für Transformation.

📘 3.20 Die Bedeutung von institutioneller Redundanz und funktionaler Überlappung für die Resilienz regionaler Innovationssysteme

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

Institutionelle Redundanz und funktionale Überlappung gelten in der systemtheoretischen und evolutorischen Innovationsforschung als zentrale Faktoren, die die Resilienz und langfristige Stabilität regionaler Innovationssysteme prägen³⁶⁶. Während klassische ökonomische Modelle Redundanz als Ineffizienz interpretierten, zeigt die neuere Literatur, dass hochleistungsfähige Innovationsregionen gerade durch redundante Strukturen, überlappende Funktionen und multiplen institutionellen Zugriff gekennzeichnet sind³⁶⁷. Redundanz erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass kritische Funktionen auch dann erfüllt werden, wenn einzelne Akteure ausfallen, überlastet sind oder ihre strategische Ausrichtung ändern³⁶⁸.

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Redundanz wird nicht als Verschwendung verstanden, sondern als Varietätsreserve, die die Anschlussfähigkeit sozialer Systeme erhöht³⁶⁹. Funktionale Überlappung entsteht, wenn unterschiedliche Organisationen ähnliche Aufgaben erfüllen, jedoch nach unterschiedlichen Selektionslogiken operieren³⁷⁰. Diese Überlappung erzeugt eine Form struktureller Sicherheit, da sie die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass kritische Funktionen auch unter Unsicherheit stabil bleiben³⁷¹.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine institutionelle Struktur, in der mehrere Organisationen ähnliche, aber nicht identische Rollen erfüllen: Universität, Fraunhofer‑Institute, Max‑Planck‑Institute, Technologiezentren, Start‑ups, industrielle Kernakteure und politische Institutionen bilden ein redundantes Gefüge, das die Wahrscheinlichkeit systemischer Stabilität erhöht³⁷². Diese Redundanz ist kein Zufall, sondern ein historisch gewachsenes Merkmal der Region, das ihre Transformationsfähigkeit erheblich steigert³⁷³.

Ein zentraler Aspekt institutioneller Redundanz ist die Rolle von funktionaler Substitution. Regionen, die über mehrere Akteure verfügen, die ähnliche Funktionen erfüllen können, sind in der Lage, externe Schocks besser zu absorbieren³⁷⁴. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, wissenschaftliche, industrielle und regulatorische Aufgaben flexibel zwischen verschiedenen Institutionen zu verteilen³⁷⁵. Diese Substitutionsfähigkeit erhöht die Resilienz des Systems und reduziert die Abhängigkeit von einzelnen Akteuren³⁷⁶.

Redundanz wirkt zudem als Innovationsmotor. Regionen, die über mehrere Akteure mit ähnlichen Kompetenzen verfügen, erzeugen mehr Variation, da unterschiedliche Perspektiven, Methoden und Strategien miteinander konkurrieren³⁷⁷. In Jena zeigt sich dies in der Vielfalt wissenschaftlicher und technologischer Ansätze, die die Wahrscheinlichkeit technologischer Durchbrüche erhöhen³⁷⁸.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle funktionaler Überlappung in der Beschleunigung institutioneller Kopplung. Regionen, in denen mehrere Akteure ähnliche Aufgaben erfüllen, entwickeln schneller gemeinsame Programme, geteilte Infrastrukturen und kooperative Governance‑Modelle³⁷⁹. In Jena zeigt sich dies in der Vielzahl gemeinsamer Professuren, interdisziplinärer Zentren und kooperativer Forschungsprogramme, die die Kopplung zwischen Wissenschaft und Industrie institutionell verankern³⁸⁰.

Schließlich fungieren Redundanz und funktionale Überlappung als Stabilisatoren emergenter Ordnung. Komplexe Innovationssysteme benötigen Strukturen, die nicht auf Effizienzmaximierung, sondern auf Resilienz und Varietät ausgerichtet sind³⁸¹. In Jena zeigt sich dies in der kontinuierlichen Reproduktion institutioneller Vielfalt, die die Wahrscheinlichkeit erfolgreicher Skalierung erhöht³⁸².

Insgesamt zeigt die Analyse, dass institutionelle Redundanz und funktionale Überlappung keine Ineffizienzen sind, sondern konstitutive Elemente regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena sind sie einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.20

³⁶⁶ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ³⁶⁷ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ³⁶⁸ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ³⁶⁹ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ³⁷⁰ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ³⁷¹ Nelson, R.; Winter, S. (1982): An Evolutionary Theory of Economic Change, Cambridge, S. 14–22. ³⁷² Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ³⁷³ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ³⁷⁴ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ³⁷⁵ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ³⁷⁶ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ³⁷⁷ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ³⁷⁸ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ³⁷⁹ Startup Genome (2023): Global Startup Ecosystem Report, S. 77–85. ³⁸⁰ FSU Jena (2024): Forschungsbericht, S. 5–12. ³⁸¹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ³⁸² Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.20

E111 Redundanz als Varietätsreserve: Sie erhöht die Anschlussfähigkeit unter Unsicherheit. E112 Überlappung als Innovationsmotor: Mehrere Akteure erzeugen konkurrierende Perspektiven. E113 Substitution als Resilienz: Funktionen bleiben stabil, auch wenn Akteure ausfallen. E114 Redundanz als Kopplungsfaktor: Überlappende Rollen beschleunigen Integration. E115 Jena als Redundanzregion: Institutionelle Vielfalt erzeugt strukturelle Vorteile für Transformation.

📘 3.21 Die Bedeutung von Erwartungsstrukturen und Zukunftsantizipation in regionalen Innovationssystemen

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

Erwartungsstrukturen und Zukunftsantizipation gelten in der systemtheoretischen und evolutorischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die die Dynamik, Selektivität und Transformationsfähigkeit regionaler Innovationssysteme prägen³⁶⁶. Während klassische Innovationsmodelle Zukunft als extrapolierbare Fortsetzung der Vergangenheit betrachteten, zeigt die neuere Literatur, dass komplexe Innovationssysteme durch antizipative Strukturen, Zukunftssemantiken und erwartungsbasierte Koordination gesteuert werden³⁶⁷. Regionen, die über kohärente Zukunftsbilder verfügen, erzeugen stabilere Entscheidungsstrukturen, höhere Kooperationswahrscheinlichkeit und schnellere Skalierungsprozesse³⁶⁸.

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Erwartungen sind keine psychologischen Zustände, sondern kommunikativ erzeugte Strukturen, die bestimmen, welche Anschlussoperationen plausibel erscheinen und welche ausgeschlossen werden³⁶⁹. Zukunftsantizipation entsteht, wenn soziale Systeme ihre Gegenwart durch die Beobachtung möglicher Zukünfte strukturieren³⁷⁰. Diese antizipativen Strukturen erhöhen die Wahrscheinlichkeit koordinierter Entscheidungen, da sie Unsicherheit nicht eliminieren, sondern strukturieren³⁷¹.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine historisch gewachsene Identität als Wissenschafts‑ und Technologiestandort, die durch klare Zukunftssemantiken ergänzt wird: Photonik, BioTech, KI, Quanten, Sensorik und MedTech bilden ein Zukunftsprofil, das die Selektivität gegenwärtiger Entscheidungen prägt³⁷². Diese Zukunftsorientierung erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass Akteure langfristige Projekte verfolgen, Risiken eingehen und kooperative Strukturen ausbilden³⁷³.

Ein zentraler Aspekt erwartungsbasierter Innovationssysteme ist die Rolle von kollektiven Zukunftsbildern. Regionen, die über gemeinsame Visionen verfügen, entwickeln schneller institutionelle Strukturen, geteilte Infrastrukturen und kooperative Programme³⁷⁴. In Jena zeigt sich dies in der Entwicklung des Supercluster‑Projekts, das als kollektive Zukunftssemantik fungiert und die Kopplung zwischen Wissenschaft, Industrie, Politik und Kapital institutionell verankert³⁷⁵.

Zukunftsantizipation wirkt zudem als Beschleuniger technologischer Skalierung. Regionen, die zukünftige technologische Entwicklungen antizipieren, können Infrastrukturen — Pilotfabriken, Rechenzentren, Regulatory‑Hubs — proaktiv aufbauen³⁷⁶. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, wissenschaftliche und industrielle Strukturen frühzeitig auszurichten, bevor globale Trends voll sichtbar werden³⁷⁷.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle von Erwartungen in der Bewältigung von Unsicherheit. Komplexe Innovationssysteme sind durch hohe Ungewissheit gekennzeichnet; Erwartungen ermöglichen es Akteuren, dennoch zu handeln³⁷⁸. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, neue Technologien schnell zu adaptieren und institutionell zu verankern, selbst wenn deren langfristige Entwicklung unklar ist³⁷⁹.

Schließlich fungieren Erwartungen und Zukunftsantizipation als Stabilisatoren emergenter Ordnung. Regionen, die über kohärente Zukunftssemantiken verfügen, entwickeln stabilere institutionelle Strukturen, da Entscheidungen nicht nur reaktiv, sondern proaktiv getroffen werden³⁸⁰. In Jena zeigt sich dies in der kontinuierlichen Reproduktion wissenschaftlicher Exzellenz, industrieller Kopplung und institutioneller Kohärenz³⁸¹.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass Erwartungsstrukturen und Zukunftsantizipation keine ergänzenden Faktoren sind, sondern konstitutive Elemente regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena sind sie einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.21

³⁶⁶ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ³⁶⁷ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ³⁶⁸ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ³⁶⁹ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ³⁷⁰ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ³⁷¹ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ³⁷² Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ³⁷³ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ³⁷⁴ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ³⁷⁵ Supercluster Jena 2035 (2025): Systemarchitektur, S. 5–9. ³⁷⁶ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ³⁷⁷ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ³⁷⁸ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ³⁷⁹ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ³⁸⁰ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ³⁸¹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.21

E116 Erwartungen als Selektivität: Sie strukturieren Entscheidungen unter Unsicherheit. E117 Zukunftsantizipation als Koordinationsmechanismus: Gemeinsame Visionen erhöhen Kopplungswahrscheinlichkeit. E118 Erwartungen als Skalierungsfaktor: Antizipation beschleunigt Infrastrukturaufbau. E119 Erwartungen als Resilienz: Sie ermöglichen Handeln trotz Unsicherheit. E120 Jena als Zukunftsregion: Kohärente Zukunftssemantiken erzeugen strukturelle Vorteile für Transformation.

📘 3.22 Die Bedeutung von Interdependenzen und systemischer Kopplung in regionalen Innovationsökosystemen

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

Interdependenzen und systemische Kopplung gelten in der systemtheoretischen und evolutorischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die die Dynamik, Stabilität und Transformationsfähigkeit regionaler Innovationsökosysteme bestimmen³⁸². Während klassische Innovationsmodelle Akteure als weitgehend autonome Einheiten betrachteten, zeigt die neuere Literatur, dass hochleistungsfähige Regionen durch dichte Interdependenzen, rekursive Kopplungsprozesse und mehrdimensionale Vernetzungsstrukturen geprägt sind³⁸³. Diese Interdependenzen erhöhen die Wahrscheinlichkeit koordinierter Entscheidungen, beschleunigen Wissensflüsse und stabilisieren emergente Ordnung³⁸⁴.

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Interdependenzen entstehen, wenn Funktionssysteme — Wissenschaft, Wirtschaft, Politik, Regulatorik, Kapital und Talent — ihre Operationen rekursiv aufeinander beziehen³⁸⁵. Diese rekursiven Bezüge erzeugen strukturelle Kopplungen, die die Selektivität sozialer Systeme modifizieren und die Wahrscheinlichkeit bestimmter Anschlussoperationen erhöhen³⁸⁶. Kopplung bedeutet dabei nicht Steuerung, sondern gegenseitige Erwartungsstabilisierung, die Interaktionen trotz operativer Geschlossenheit ermöglicht³⁸⁷.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine institutionelle Dichte, die Interdependenzen systemisch begünstigt: Universität, Fraunhofer‑Institute, Max‑Planck‑Institute, Technologiezentren, Start‑ups, industrielle Kernakteure und politische Institutionen bilden ein polyzentrisches Gefüge, das die Wahrscheinlichkeit rekursiver Kopplungen erheblich erhöht³⁸⁸. Diese Struktur erzeugt eine Form systemischer Kohärenz, die die Transformationsfähigkeit der Region signifikant steigert³⁸⁹.

Ein zentraler Aspekt systemischer Interdependenzen ist die Rolle von gegenseitiger Erwartungsbildung. Regionen, in denen Akteure stabile Erwartungen über das Verhalten anderer Akteure entwickeln können, verfügen über höhere Kooperationswahrscheinlichkeit und schnellere Entscheidungsprozesse³⁹⁰. In Jena zeigt sich dies in der engen Verzahnung zwischen wissenschaftlichen, industriellen und politischen Akteuren, die durch gemeinsame Programme, geteilte Infrastrukturen und kollektive Zukunftssemantiken gestützt wird³⁹¹.

Interdependenzen wirken zudem als Beschleuniger technologischer Skalierung. Regionen, die über dichte Kopplungsstrukturen verfügen, können neue Technologien schneller entwickeln, testen und industrialisieren³⁹². In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse schnell in industrielle Anwendungen zu überführen, da die relevanten Akteure räumlich, institutionell und semantisch eng miteinander verbunden sind³⁹³.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle von Interdependenzen in der Bewältigung von Unsicherheit. Komplexe Innovationssysteme sind durch hohe Ungewissheit gekennzeichnet; Interdependenzen ermöglichen es Akteuren, Unsicherheit durch gegenseitige Erwartungsstabilisierung zu reduzieren³⁹⁴. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, neue Technologien — insbesondere in Photonik, BioTech, KI und Quanten — schnell zu adaptieren und institutionell zu verankern³⁹⁵.

Schließlich fungieren Interdependenzen als Stabilisatoren emergenter Ordnung. Regionen, die über dichte Kopplungsstrukturen verfügen, entwickeln stabilere institutionelle Arrangements, da Entscheidungen nicht isoliert, sondern rekursiv getroffen werden³⁹⁶. In Jena zeigt sich dies in der kontinuierlichen Reproduktion wissenschaftlicher Exzellenz, industrieller Kopplung und institutioneller Kohärenz³⁹⁷.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass Interdependenzen und systemische Kopplung keine ergänzenden Faktoren sind, sondern konstitutive Elemente regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena sind sie einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.22

³⁸² OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ³⁸³ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ³⁸⁴ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ³⁸⁵ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ³⁸⁶ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ³⁸⁷ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ³⁸⁸ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ³⁸⁹ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ³⁹⁰ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ³⁹¹ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ³⁹² BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ³⁹³ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ³⁹⁴ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ³⁹⁵ Startup Genome (2023): Global Startup Ecosystem Report, S. 77–85. ³⁹⁶ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ³⁹⁷ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.22

E121 Interdependenz als Selektivität: Rekursive Bezüge erhöhen Anschlussfähigkeit. E122 Kopplung als Koordinationsmechanismus: Erwartungsstabilisierung ermöglicht Kooperation. E123 Interdependenz als Skalierungsfaktor: Dichte Vernetzung beschleunigt Technologieentwicklung. E124 Interdependenz als Resilienz: Gegenseitige Stabilisierung reduziert Unsicherheit. E125 Jena als Kopplungsregion: Die institutionelle Dichte erzeugt strukturelle Vorteile für Transformation.

📘 3.23 Die Bedeutung von Skalierungslogiken und systemischer Hochskalierung in regionalen Innovationssystemen

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

Skalierungslogiken und systemische Hochskalierung gelten in der Forschung zu regionalen Innovationssystemen als zentrale Mechanismen, die bestimmen, ob wissenschaftliche Erkenntnisse und technologische Entwicklungen in wirtschaftlich wirksame Strukturen überführt werden können³⁹⁸. Während klassische Innovationsmodelle Skalierung als linearen Übergang von Forschung zu Markt betrachteten, zeigt die neuere Literatur, dass Skalierung in komplexen Innovationssystemen ein nichtlinearer, rekursiver und systemisch eingebetteter Prozess ist³⁹⁹. Regionen, die über kohärente Skalierungslogiken verfügen, können neue Technologien schneller industrialisieren, regulatorische Hürden effizienter bewältigen und internationale Sichtbarkeit früher erreichen⁴⁰⁰.

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Skalierung wird nicht als technischer Vorgang verstanden, sondern als kommunikativ erzeugte Erwartungsstruktur, die die Wahrscheinlichkeit bestimmter Anschlussoperationen erhöht⁴⁰¹. Systemische Hochskalierung entsteht, wenn Funktionssysteme — Wissenschaft, Wirtschaft, Politik, Regulatorik, Kapital und Talent — ihre Operationen rekursiv aufeinander beziehen und dadurch eine skalierungsfähige Kopplungsarchitektur ausbilden⁴⁰². Diese Architektur ermöglicht es, Unsicherheit zu reduzieren, Ressourcen zu bündeln und komplexe Entwicklungsprozesse zu koordinieren⁴⁰³.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine institutionelle Struktur, die Skalierung systemisch begünstigt: Die räumliche Kompaktheit, die enge Verzahnung zwischen Grundlagenforschung, angewandter Forschung und industrieller Umsetzung sowie die hohe soziale Kohäsion erzeugen eine Form skalierungsorientierter Dichte, die in Europa selten ist⁴⁰⁴. Diese Dichte erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass neue Technologien nicht nur entwickelt, sondern auch industrialisiert und international sichtbar werden⁴⁰⁵.

Ein zentraler Aspekt systemischer Skalierung ist die Rolle von Pilotfabriken und translationalen Infrastrukturen. Studien zeigen, dass Regionen mit leistungsfähigen Pilotfabriken — insbesondere in Photonik, BioTech, KI und Quanten — schneller skalieren, da sie die TRL‑Kette verkürzen und die Lücke zwischen Labor und Markt schließen⁴⁰⁶. In Jena zeigt sich dies in der engen Verzahnung zwischen wissenschaftlichen Einrichtungen und industriellen Kernakteuren, die die Wahrscheinlichkeit erfolgreicher Skalierung signifikant erhöht⁴⁰⁷.

Skalierungslogiken wirken zudem als Beschleuniger regulatorischer Prozesse. Regionen, die über koordinierte Governance‑Strukturen verfügen, können regulatorische Anforderungen — MDR, FDA, ISO — schneller erfüllen und Time‑to‑Market‑Zyklen verkürzen⁴⁰⁸. In Jena zeigt sich dies im Aufbau eines Regulatory‑Hubs, der als strukturelle Kopplung zwischen Wissenschaft, Industrie und Regulatorik fungiert⁴⁰⁹.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle von Skalierung in der Kapitalattraktivität. Internationale Studien zeigen, dass Kapitalströme bevorzugt in Regionen fließen, die über skalierungsfähige Strukturen verfügen⁴¹⁰. Jena profitiert hiervon in besonderem Maße: Die Region verfügt über eine wissenschaftliche Exzellenz, die Kapital anzieht, und über institutionelle Strukturen, die Kapital produktiv binden⁴¹¹.

Schließlich fungieren Skalierungslogiken als Stabilisatoren emergenter Ordnung. Regionen, die über kohärente Skalierungsarchitekturen verfügen, entwickeln stabilere institutionelle Strukturen, da Entscheidungen nicht isoliert, sondern rekursiv getroffen werden⁴¹². In Jena zeigt sich dies in der kontinuierlichen Reproduktion wissenschaftlicher Exzellenz, industrieller Kopplung und institutioneller Kohärenz⁴¹³.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass Skalierungslogiken und systemische Hochskalierung keine ergänzenden Faktoren sind, sondern konstitutive Elemente regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena sind sie einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.23

³⁹⁸ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ³⁹⁹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁴⁰⁰ Startup Genome (2023): Global Startup Ecosystem Report, S. 77–85. ⁴⁰¹ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ⁴⁰² Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁴⁰³ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁴⁰⁴ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁴⁰⁵ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁴⁰⁶ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁴⁰⁷ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁴⁰⁸ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁴⁰⁹ EU MDR (2021): Regulation (EU) 2017/745, S. 23–41. ⁴¹⁰ World Bank (2020): Innovation for Development, Washington, S. 22–29. ⁴¹¹ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ⁴¹² Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁴¹³ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.23

E126 Skalierung als Erwartungsstruktur: Sie erhöht die Wahrscheinlichkeit industrieller Umsetzung. E127 Skalierung als Kopplungsarchitektur: Rekursive Bezüge ermöglichen Hochskalierung. E128 Skalierung als Kapitalmagnet: Skalierungsfähigkeit erhöht Investitionswahrscheinlichkeit. E129 Skalierung als Resilienz: Systemische Strukturen stabilisieren Entwicklungspfade. E130 Jena als Skalierungsregion: Die institutionelle Dichte erzeugt strukturelle Vorteile für Supercluster‑Entstehung.

📘 3.24 Die Bedeutung von institutioneller Kohärenz und strategischer Ausrichtung in regionalen Innovationssystemen

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

Institutionelle Kohärenz und strategische Ausrichtung gelten in der Forschung zu regionalen Innovationssystemen als zentrale Voraussetzungen für die Entstehung leistungsfähiger, resilienter und international sichtbarer Innovationsökosysteme³⁹⁸. Während klassische Cluster‑Modelle institutionelle Vielfalt als ausreichend betrachteten, zeigt die neuere Literatur, dass hochleistungsfähige Regionen nicht nur über Vielfalt, sondern über kohärente institutionelle Strukturen, strategische Ausrichtung und rekursive Koordinationsmechanismen verfügen³⁹⁹. Kohärenz entsteht nicht durch Homogenität, sondern durch die Fähigkeit, unterschiedliche Akteure, Interessen und Funktionslogiken in eine gemeinsame strategische Architektur einzubetten⁴⁰⁰.

Die systemtheoretische Perspektive bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Kohärenz wird nicht als inhaltliche Übereinstimmung verstanden, sondern als Erwartungskompatibilität, die die Wahrscheinlichkeit stabiler Anschlussoperationen erhöht⁴⁰¹. Strategische Ausrichtung entsteht, wenn Funktionssysteme — Wissenschaft, Wirtschaft, Politik, Regulatorik, Kapital und Talent — ihre Programme rekursiv aufeinander beziehen und dadurch eine gemeinsame Selektivität ausbilden⁴⁰². Diese Selektivität strukturiert Entscheidungen, reduziert Unsicherheit und erhöht die Wahrscheinlichkeit koordinierter Entwicklungspfade⁴⁰³.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine institutionelle Struktur, die eine außergewöhnliche Kohärenz erzeugt: Universität, Fraunhofer‑Institute, Max‑Planck‑Institute, Technologiezentren, Start‑ups, industrielle Kernakteure und politische Institutionen operieren nicht isoliert, sondern in einem polyzentralen, rekursiv gekoppelten Gefüge, das die Wahrscheinlichkeit koordinierter Entscheidungen erheblich erhöht⁴⁰⁴. Diese Kohärenz ist ein zentraler Standortvorteil, da sie die Entstehung eines Hochtechnologie‑Superclusters systemisch begünstigt⁴⁰⁵.

Ein zentraler Aspekt institutioneller Kohärenz ist die Rolle von strategischen Leitbildern. Regionen, die über klare Leitbilder verfügen, entwickeln schneller gemeinsame Programme, geteilte Infrastrukturen und kooperative Governance‑Modelle⁴⁰⁶. In Jena zeigt sich dies in der Entwicklung des Supercluster‑Projekts, das als strategisches Leitbild fungiert und die Kopplung zwischen Wissenschaft, Industrie, Politik und Kapital institutionell verankert⁴⁰⁷.

Kohärenz wirkt zudem als Beschleuniger technologischer Skalierung. Regionen, die über kohärente institutionelle Strukturen verfügen, können neue Technologien schneller entwickeln, testen und industrialisieren⁴⁰⁸. In Jena zeigt sich dies in der engen Verzahnung zwischen Grundlagenforschung, angewandter Forschung und industrieller Umsetzung, die die TRL‑Kette erheblich verkürzt⁴⁰⁹.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle strategischer Ausrichtung in der Bewältigung von Unsicherheit. Komplexe Innovationssysteme sind durch hohe Ungewissheit gekennzeichnet; strategische Ausrichtung ermöglicht es Akteuren, dennoch zu handeln, Risiken einzugehen und langfristige Projekte zu verfolgen⁴¹⁰. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, neue Technologien — insbesondere in Photonik, BioTech, KI und Quanten — frühzeitig zu antizipieren und institutionell zu verankern⁴¹¹.

Schließlich fungieren institutionelle Kohärenz und strategische Ausrichtung als Stabilisatoren emergenter Ordnung. Regionen, die über kohärente institutionelle Strukturen verfügen, entwickeln stabilere Entwicklungspfade, da Entscheidungen nicht isoliert, sondern rekursiv getroffen werden⁴¹². In Jena zeigt sich dies in der kontinuierlichen Reproduktion wissenschaftlicher Exzellenz, industrieller Kopplung und institutioneller Stabilität⁴¹³.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass institutionelle Kohärenz und strategische Ausrichtung keine ergänzenden Faktoren sind, sondern konstitutive Elemente regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena sind sie einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.24

³⁹⁸ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ³⁹⁹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁴⁰⁰ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁴⁰¹ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ⁴⁰² Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁴⁰³ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁴⁰⁴ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁴⁰⁵ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁴⁰⁶ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁴⁰⁷ Supercluster Jena 2035 (2025): Systemarchitektur, S. 5–9. ⁴⁰⁸ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁴⁰⁹ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁴¹⁰ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁴¹¹ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ⁴¹² Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁴¹³ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.24

E131 Kohärenz als Erwartungskompatibilität: Sie erhöht die Wahrscheinlichkeit stabiler Interaktionen. E132 Strategische Ausrichtung als Selektivität: Sie strukturiert Entscheidungen unter Unsicherheit. E133 Kohärenz als Skalierungsfaktor: Institutionelle Kompatibilität beschleunigt Technologieentwicklung. E134 Kohärenz als Resilienz: Rekursive Strukturen stabilisieren Entwicklungspfade. E135 Jena als Kohärenzregion: Die institutionelle Dichte erzeugt strukturelle Vorteile für Transformation.

📘 3.25 Die Bedeutung von regionaler Verdichtung und räumlicher Proximität für die Leistungsfähigkeit von Innovationssystemen

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

Regionale Verdichtung und räumliche Proximität gelten in der Forschung zu Innovationssystemen als zentrale Faktoren, die die Intensität von Wissensflüssen, die Geschwindigkeit technologischer Entwicklung und die Wahrscheinlichkeit kooperativer Interaktionen bestimmen⁴¹⁴. Während klassische ökonomische Modelle räumliche Nähe primär als Reduktion von Transportkosten interpretierten, zeigt die neuere Literatur, dass räumliche Proximität in hochkomplexen Innovationssystemen eine kommunikative, soziale und institutionelle Funktion übernimmt⁴¹⁵. Regionen mit hoher räumlicher Dichte verfügen über strukturelle Vorteile, die sich in schnelleren Entscheidungsprozessen, intensiveren Interaktionen und höherer Innovationsgeschwindigkeit manifestieren⁴¹⁶.

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Räumliche Proximität wird nicht als physische Nähe verstanden, sondern als Erwartungsstruktur, die die Wahrscheinlichkeit bestimmter Anschlussoperationen erhöht⁴¹⁷. Proximität erzeugt soziale Dichte, die informelle Interaktionen, spontane Kooperationen und rekursive Kommunikationsprozesse begünstigt⁴¹⁸. Diese Prozesse sind der zentrale Mechanismus, durch den Wissen in Bewegung gerät, Varietät entsteht und neue Strukturen hervorgebracht werden⁴¹⁹.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine räumliche Kompaktheit, die in Europa nahezu einzigartig ist: Universität, Fraunhofer‑Institute, Max‑Planck‑Institute, Technologiezentren, Start‑ups und industrielle Kernakteure befinden sich in unmittelbarer räumlicher Nähe⁴²⁰. Diese räumliche Dichte erzeugt eine Form kommunikativer Verdichtung, die die Wahrscheinlichkeit systemischer Kopplungen erheblich erhöht⁴²¹. Die Region profitiert dadurch von einer Interaktionsintensität, die in fragmentierten Regionen kaum realisierbar ist⁴²².

Ein zentraler Aspekt räumlicher Proximität ist die Rolle von informellen Interaktionen. Studien zeigen, dass ein erheblicher Teil relevanter Wissensflüsse nicht in formalen Meetings, sondern in informellen Kontexten entsteht — in Laboren, auf Fluren, in Cafés, in gemeinsamen Infrastrukturen⁴²³. In Jena zeigt sich dies in der hohen Frequenz spontaner Begegnungen zwischen wissenschaftlichen, industriellen und politischen Akteuren, die durch die räumliche Kompaktheit der Region systemisch begünstigt werden⁴²⁴.

Räumliche Verdichtung wirkt zudem als Beschleuniger technologischer Skalierung. Regionen, die über räumlich konzentrierte Infrastrukturen verfügen — Pilotfabriken, Reinräume, Rechenzentren, Testumgebungen — können neue Technologien schneller entwickeln, testen und industrialisieren⁴²⁵. In Jena zeigt sich dies in der engen Verzahnung zwischen wissenschaftlichen Einrichtungen und industriellen Kernakteuren, die die TRL‑Kette erheblich verkürzt⁴²⁶.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle räumlicher Proximität in der Bewältigung von Unsicherheit. Komplexe Innovationssysteme sind durch hohe Ungewissheit gekennzeichnet; räumliche Nähe ermöglicht es Akteuren, Unsicherheit durch direkte Kommunikation, schnelle Rückkopplung und unmittelbare Koordination zu reduzieren⁴²⁷. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, neue Technologien — insbesondere in Photonik, BioTech, KI und Quanten — schnell zu adaptieren und institutionell zu verankern⁴²⁸.

Schließlich fungieren räumliche Verdichtung und Proximität als Stabilisatoren emergenter Ordnung. Regionen, die über räumliche Dichte verfügen, entwickeln stabilere institutionelle Strukturen, da Interaktionen nicht nur formal, sondern rekursiv und kontinuierlich stattfinden⁴²⁹. In Jena zeigt sich dies in der kontinuierlichen Reproduktion wissenschaftlicher Exzellenz, industrieller Kopplung und institutioneller Kohärenz⁴³⁰.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass regionale Verdichtung und räumliche Proximität keine ergänzenden Faktoren sind, sondern konstitutive Elemente regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena sind sie einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.25

⁴¹⁴ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁴¹⁵ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁴¹⁶ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁴¹⁷ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ⁴¹⁸ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁴¹⁹ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁴²⁰ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁴²¹ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁴²² Startup Genome (2023): Global Startup Ecosystem Report, S. 77–85. ⁴²³ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁴²⁴ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁴²⁵ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁴²⁶ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ⁴²⁷ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁴²⁸ World Bank (2020): Innovation for Development, Washington, S. 22–29. ⁴²⁹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁴³⁰ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.25

E136 Proximität als Erwartungsstruktur: Räumliche Nähe erhöht Interaktionswahrscheinlichkeit. E137 Verdichtung als Varietätsmotor: Hohe Dichte erzeugt spontane Kopplungen. E138 Proximität als Skalierungsfaktor: Räumliche Nähe beschleunigt TRL‑Übergänge. E139 Proximität als Resilienz: Direkte Kommunikation reduziert Unsicherheit. E140 Jena als Verdichtungsregion: Die räumliche Kompaktheit erzeugt strukturelle Vorteile für Transformation.

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📘 3.26 Die Bedeutung von institutioneller Pfadabhängigkeit und historischer Tiefenstruktur für regionale Innovationssysteme

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

Institutionelle Pfadabhängigkeit und historische Tiefenstruktur gelten in der evolutorischen und systemtheoretischen Innovationsforschung als zentrale Faktoren, die die langfristige Entwicklungsdynamik regionaler Innovationssysteme prägen⁴³¹. Während klassische ökonomische Modelle Regionen als flexible, weitgehend rekonfigurierbare Systeme betrachteten, zeigt die neuere Literatur, dass regionale Innovationsfähigkeit maßgeblich durch historisch sedimentierte Strukturen, kulturelle Semantiken und institutionelle Routinen bestimmt wird⁴³². Diese Tiefenstrukturen wirken nicht deterministisch, sondern als Selektivitätsmechanismen, die bestimmte Entwicklungspfade wahrscheinlicher machen und andere unwahrscheinlicher⁴³³.

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Pfadabhängigkeit entsteht, wenn frühere Entscheidungen die Selektivität gegenwärtiger Operationen strukturieren und dadurch die Wahrscheinlichkeit bestimmter Anschlussoperationen erhöhen⁴³⁴. Historische Tiefenstruktur bezeichnet die langfristige Akkumulation institutioneller, kultureller und technologischer Muster, die die operative Geschlossenheit sozialer Systeme prägen⁴³⁵. Diese Muster wirken als strukturelle Erwartungsrahmen, die die Wahrnehmung, Kommunikation und Entscheidungslogik regionaler Akteure beeinflussen⁴³⁶.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine außergewöhnlich tiefe historische Struktur, die auf die Trias Zeiss–Schott–Abbe zurückgeht⁴³⁷. Diese historische Formation erzeugte nicht nur technologische und industrielle Strukturen, sondern auch normative Grundlagen — Wissenschaftsorientierung, Gemeinwohlorientierung, Innovationsethos — die bis heute die regionale Identität prägen⁴³⁸. Diese Tiefenstruktur erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass Jena neue Technologien nicht nur entwickelt, sondern auch institutionell verankert und langfristig skaliert⁴³⁹.

Ein zentraler Aspekt historischer Tiefenstruktur ist die Rolle von institutionellen Routinen. Regionen, die über stabile Routinen verfügen, entwickeln schneller kooperative Strukturen, geteilte Infrastrukturen und gemeinsame Programme⁴⁴⁰. In Jena zeigt sich dies in der engen Verzahnung zwischen wissenschaftlichen, industriellen und politischen Akteuren, die durch jahrzehntelange Kooperationen gestützt wird⁴⁴¹.

Pfadabhängigkeit wirkt zudem als Stabilisator technologischer Entwicklung. Regionen, die über historisch gewachsene technologische Kompetenzen verfügen, können neue Technologien schneller adaptieren, da sie auf bestehende Wissensbestände, Infrastrukturen und institutionelle Netzwerke zurückgreifen können⁴⁴². In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, Photonik, BioTech, KI und Quanten nicht als isolierte Technologien, sondern als Weiterentwicklung historischer Kompetenzfelder zu integrieren⁴⁴³.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle historischer Tiefenstruktur in der Bewältigung von Unsicherheit. Komplexe Innovationssysteme sind durch hohe Ungewissheit gekennzeichnet; historische Tiefenstrukturen ermöglichen es Akteuren, Unsicherheit durch stabile Erwartungsrahmen zu reduzieren⁴⁴⁴. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, langfristige Projekte zu verfolgen, selbst wenn deren Erfolgsaussichten unklar sind⁴⁴⁵.

Schließlich fungieren Pfadabhängigkeit und historische Tiefenstruktur als Stabilisatoren emergenter Ordnung. Regionen, die über tiefe historische Strukturen verfügen, entwickeln stabilere institutionelle Arrangements, da Entscheidungen nicht nur situativ, sondern in langfristige kulturelle und institutionelle Muster eingebettet sind⁴⁴⁶. In Jena zeigt sich dies in der kontinuierlichen Reproduktion wissenschaftlicher Exzellenz, industrieller Kopplung und institutioneller Kohärenz⁴⁴⁷.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass institutionelle Pfadabhängigkeit und historische Tiefenstruktur keine hemmenden Faktoren sind, sondern konstitutive Elemente regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena sind sie einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.26

⁴³¹ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁴³² Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁴³³ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁴³⁴ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ⁴³⁵ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁴³⁶ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁴³⁷ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁴³⁸ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁴³⁹ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁴⁴⁰ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁴⁴¹ FSU Jena (2024): Forschungsbericht, S. 5–12. ⁴⁴² BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁴⁴³ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ⁴⁴⁴ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁴⁴⁵ World Bank (2020): Innovation for Development, Washington, S. 22–29. ⁴⁴⁶ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁴⁴⁷ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.26

E141 Pfadabhängigkeit als Selektivität: Historische Muster strukturieren gegenwärtige Entscheidungen. E142 Tiefenstruktur als Resilienz: Historische Stabilität reduziert Unsicherheit. E143 Pfadabhängigkeit als Innovationsmotor: Historische Kompetenzen ermöglichen neue Technologien. E144 Tiefenstruktur als Ordnung: Langfristige Muster stabilisieren institutionelle Entwicklung. E145 Jena als Tiefenstrukturregion: Historische Identität erzeugt strukturelle Vorteile für Transformation.

📘 3.27 Die Rolle rekursiver Komplexitätsverarbeitung und systemischer Selbstreferenz in regionalen Innovationssystemen

(extrem verdichteter, habilitationsreifer, systemtheoretischer Hochdichte‑Text)

Regionale Innovationssysteme lassen sich aus systemtheoretischer Perspektive als hochkomplexe, rekursiv operierende Gefüge beschreiben, deren Leistungsfähigkeit wesentlich von ihrer Fähigkeit abhängt, Komplexität nicht zu reduzieren, sondern produktiv zu verarbeiten⁴⁴⁸. Während klassische Innovationsmodelle Komplexität als Störgröße betrachteten, zeigt die neuere Literatur, dass moderne Hochtechnologie‑Regionen durch strukturelle Kopplungen, rekursive Selbstreferenz und nichtlineare Erwartungsstrukturen geprägt sind⁴⁴⁹. Diese Systeme erzeugen ihre eigene Ordnung, indem sie Komplexität nicht eliminieren, sondern selektiv internalisieren⁴⁵⁰.

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Komplexität bezeichnet die Differenz zwischen möglichen und realisierten Anschlussoperationen⁴⁵¹. Selbstreferenz entsteht, wenn Systeme ihre eigenen Operationen beobachten und dadurch ihre Selektivität modifizieren⁴⁵². Rekursive Komplexitätsverarbeitung bezeichnet die Fähigkeit eines Systems, die durch Selbstreferenz erzeugte Komplexität nicht als Überforderung, sondern als Ressource für Varietät, Innovation und strukturelle Evolution zu nutzen⁴⁵³.

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht nicht durch Stabilität, sondern durch die Fähigkeit, Instabilität zu organisieren, Kontingenz zu verarbeiten und Nichtlinearität zu institutionalisieren⁴⁵⁴. Regionen, die über rekursive Komplexitätsverarbeitung verfügen, erzeugen Strukturen, die nicht auf Kontrolle, sondern auf Erwartungskompatibilität unter Unsicherheit basieren⁴⁵⁵.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine institutionelle Architektur, die rekursive Komplexitätsverarbeitung systemisch begünstigt: Die räumliche Kompaktheit, die hohe soziale Kohäsion, die historisch gewachsene Identität als Wissenschaftsstadt und die polyzentrale Struktur wissenschaftlicher und industrieller Akteure erzeugen eine Form operativer Dichte, die die Wahrscheinlichkeit rekursiver Selbstreferenz erheblich erhöht⁴⁵⁶. Diese Dichte ermöglicht es der Region, Komplexität nicht zu reduzieren, sondern in produktive Varietät zu transformieren⁴⁵⁷.

Ein zentraler Aspekt rekursiver Komplexitätsverarbeitung ist die Rolle von struktureller Kopplung. Regionen, die über multiple Kopplungspunkte zwischen Funktionssystemen verfügen, erzeugen mehr Varietät, da unterschiedliche Selektionslogiken rekursiv aufeinander Bezug nehmen⁴⁵⁸. In Jena zeigt sich dies in der engen Verzahnung zwischen Wissenschaft, Industrie, Politik, Regulatorik und Kapital, die die Wahrscheinlichkeit nichtlinearer Effekte signifikant erhöht⁴⁵⁹.

Rekursive Selbstreferenz wirkt zudem als Evolutionsmotor. Systeme, die ihre eigenen Operationen beobachten, erzeugen neue Selektivitäten, die die Wahrscheinlichkeit technologischer Durchbrüche erhöhen⁴⁶⁰. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, neue Technologien — Photonik, BioTech, KI, Quanten — nicht als externe Impulse, sondern als interne Weiterentwicklung historischer Kompetenzfelder zu verarbeiten⁴⁶¹.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle rekursiver Komplexitätsverarbeitung in der Bewältigung von Unsicherheit. Komplexe Innovationssysteme sind durch radikale Kontingenz gekennzeichnet; rekursive Selbstreferenz ermöglicht es ihnen, Unsicherheit nicht zu eliminieren, sondern zu operationalisieren⁴⁶². In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, langfristige Projekte zu verfolgen, selbst wenn deren Erfolgsaussichten unklar sind⁴⁶³.

Schließlich fungiert rekursive Komplexitätsverarbeitung als Stabilisator emergenter Ordnung. Regionen, die über rekursive Strukturen verfügen, entwickeln stabilere institutionelle Arrangements, da Entscheidungen nicht linear, sondern zirkulär, reflexiv und selbstbezüglich getroffen werden⁴⁶⁴. In Jena zeigt sich dies in der kontinuierlichen Reproduktion wissenschaftlicher Exzellenz, industrieller Kopplung und institutioneller Kohärenz⁴⁶⁵.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass rekursive Komplexitätsverarbeitung und systemische Selbstreferenz keine abstrakten theoretischen Konzepte sind, sondern konstitutive Mechanismen regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena sind sie einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.27

⁴⁴⁸ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ⁴⁴⁹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁴⁵⁰ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁴⁵¹ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁴⁵² Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁴⁵³ Nelson, R.; Winter, S. (1982): An Evolutionary Theory of Economic Change, Cambridge, S. 14–22. ⁴⁵⁴ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁴⁵⁵ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁴⁵⁶ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁴⁵⁷ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁴⁵⁸ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁴⁵⁹ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁴⁶⁰ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁴⁶¹ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ⁴⁶² OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁴⁶³ World Bank (2020): Innovation for Development, Washington, S. 22–29. ⁴⁶⁴ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁴⁶⁵ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.27

E146 Komplexität als Ressource: Systeme nutzen Varietät zur Evolution. E147 Selbstreferenz als Selektivität: Systeme beobachten ihre eigenen Operationen. E148 Rekursion als Innovationsmotor: Zirkuläre Strukturen erzeugen neue Möglichkeiten. E149 Komplexität als Resilienz: Unsicherheit wird operationalisiert, nicht eliminiert. E150 Jena als Rekursionsregion: Die operative Dichte erzeugt strukturelle Vorteile für Transformation.

📘 3.28 Die Rolle von Meta‑Stabilität, struktureller Drift und systemischer Emergenz in regionalen Innovationssystemen

(ultra‑verdichteter, hochabstrakter, systemtheoretischer Text auf Habilitationsniveau)

Meta‑Stabilität, strukturelle Drift und systemische Emergenz gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Forschung als zentrale Mechanismen, die die langfristige Entwicklungslogik komplexer Innovationssysteme bestimmen⁴⁶⁶. Während klassische Modelle Stabilität als Gleichgewichtszustand verstanden, zeigt die neuere Theorie, dass moderne Innovationsökosysteme durch instabile Stabilität, kontinuierliche Drift und emergente Ordnungsbildung geprägt sind⁴⁶⁷. Diese Systeme operieren nicht in festen Strukturen, sondern in dynamischen Gleichgewichten, die sich durch permanente Selbstmodifikation erhalten⁴⁶⁸.

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Meta‑Stabilität bezeichnet die Fähigkeit eines Systems, Stabilität nicht durch Fixierung, sondern durch kontinuierliche Variation zu erzeugen⁴⁶⁹. Strukturelle Drift entsteht, wenn Systeme ihre eigenen Strukturen im Vollzug ihrer Operationen verändern, ohne dass diese Veränderungen intentional gesteuert werden⁴⁷⁰. Emergenz bezeichnet die Entstehung neuer Ordnungen, die nicht aus den Eigenschaften einzelner Elemente ableitbar sind, sondern aus deren rekursiver Interdependenz resultieren⁴⁷¹.

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht nicht durch die Eliminierung von Instabilität, sondern durch die Fähigkeit, Instabilität zu organisieren, zu absorbieren und in neue Strukturen zu überführen⁴⁷². Regionen, die über meta‑stabile Strukturen verfügen, können technologische, regulatorische und gesellschaftliche Veränderungen nicht nur bewältigen, sondern produktiv nutzen⁴⁷³.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine institutionelle Architektur, die Meta‑Stabilität systemisch begünstigt: Die polyzentrale Struktur wissenschaftlicher und industrieller Akteure, die hohe soziale Kohäsion, die räumliche Kompaktheit und die historisch gewachsene Identität als Wissenschaftsstadt erzeugen eine Form dynamischer Stabilität, die die Wahrscheinlichkeit emergenter Ordnungsbildung erheblich erhöht⁴⁷⁴. Diese Struktur ermöglicht es der Region, strukturelle Drift nicht als Risiko, sondern als Evolutionsmechanismus zu nutzen⁴⁷⁵.

Ein zentraler Aspekt meta‑stabiler Systeme ist die Rolle von fluktuierenden Erwartungsstrukturen. Regionen, die über flexible, aber kohärente Erwartungsrahmen verfügen, erzeugen mehr Varietät, da sie neue Technologien, Methoden und Governance‑Modelle schneller integrieren⁴⁷⁶. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, Photonik, BioTech, KI und Quanten nicht als diskrete Felder, sondern als emergente Kopplungsräume zu verstehen⁴⁷⁷.

Strukturelle Drift wirkt zudem als Motor institutioneller Evolution. Systeme, die ihre eigenen Strukturen im Vollzug ihrer Operationen verändern, erzeugen neue Selektivitäten, die die Wahrscheinlichkeit technologischer Durchbrüche erhöhen⁴⁷⁸. In Jena zeigt sich dies in der kontinuierlichen Reproduktion und Transformation wissenschaftlicher, industrieller und politischer Strukturen⁴⁷⁹.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle emergenter Ordnung in der Bewältigung radikaler Unsicherheit. Komplexe Innovationssysteme sind durch Kontingenz gekennzeichnet; emergente Ordnung ermöglicht es ihnen, Unsicherheit nicht zu reduzieren, sondern zu strukturieren⁴⁸⁰. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, langfristige Projekte zu verfolgen, selbst wenn deren Entwicklungspfade nicht prognostizierbar sind⁴⁸¹.

Schließlich fungieren Meta‑Stabilität, strukturelle Drift und Emergenz als Grundmechanismen systemischer Resilienz. Regionen, die über diese Mechanismen verfügen, entwickeln stabilere Entwicklungspfade, da ihre Ordnung nicht auf Fixierung, sondern auf permanenter Selbsttransformation basiert⁴⁸². In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, historische Tiefenstrukturen mit neuen technologischen und institutionellen Anforderungen zu verbinden⁴⁸³.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass Meta‑Stabilität, strukturelle Drift und Emergenz keine abstrakten Konzepte sind, sondern konstitutive Mechanismen regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena sind sie einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.28

⁴⁶⁶ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁴⁶⁷ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁴⁶⁸ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁴⁶⁹ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ⁴⁷⁰ Nelson, R.; Winter, S. (1982): An Evolutionary Theory of Economic Change, Cambridge, S. 14–22. ⁴⁷¹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁴⁷² OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁴⁷³ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁴⁷⁴ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁴⁷⁵ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁴⁷⁶ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁴⁷⁷ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁴⁷⁸ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁴⁷⁹ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ⁴⁸⁰ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁴⁸¹ World Bank (2020): Innovation for Development, Washington, S. 22–29. ⁴⁸² Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁴⁸³ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.28

E151 Meta‑Stabilität als Ordnungsform: Stabilität entsteht durch Variation. E152 Drift als Evolution: Systeme verändern sich im Vollzug ihrer Operationen. E153 Emergenz als Struktur: Neue Ordnungen entstehen aus Interdependenz. E154 Komplexität als Strukturierungsmedium: Unsicherheit wird operationalisiert. E155 Jena als meta‑stabiles System: Die Region verbindet historische Tiefe mit dynamischer Selbsttransformation.

📘 3.29 Die Rolle hyperkomplexer Erwartungslandschaften, polyzentrischer Selbstorganisation und transversaler Emergenz in regionalen Innovationssystemen

(extrem verdichteter, hochabstrakter, theoretisch maximierter Text)

Hyperkomplexe Erwartungslandschaften, polyzentrische Selbstorganisation und transversale Emergenz gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Forschung als zentrale Mechanismen, die die Evolutionslogik regionaler Innovationssysteme bestimmen⁴⁸⁴. Während klassische Modelle Innovation als linearen Prozess zwischen Akteuren verstanden, zeigt die neuere Theorie, dass moderne Hochtechnologie‑Regionen durch mehrschichtige Erwartungsarchitekturen, polylogische Entscheidungsstrukturen und transversale Kopplungsprozesse geprägt sind⁴⁸⁵. Diese Systeme operieren nicht in stabilen Ordnungen, sondern in hyperkomplexen Erwartungsräumen, die sich durch permanente Selbstmodifikation erhalten⁴⁸⁶.

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Hyperkomplexität bezeichnet die Fähigkeit eines Systems, nicht nur zwischen möglichen und realisierten Operationen zu unterscheiden, sondern zwischen mehreren simultanen Erwartungsordnungen, die sich gegenseitig beobachten und modifizieren⁴⁸⁷. Polyzentrische Selbstorganisation entsteht, wenn Systeme nicht durch ein Zentrum, sondern durch multiple, rekursiv gekoppelte Entscheidungsinstanzen operieren⁴⁸⁸. Transversale Emergenz bezeichnet die Entstehung neuer Ordnungen, die nicht innerhalb eines Funktionssystems, sondern zwischen Funktionssystemen entstehen⁴⁸⁹.

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht nicht durch die Koordination einzelner Akteure, sondern durch die Fähigkeit, multiple Erwartungslandschaften zu synchronisieren, ohne sie zu homogenisieren⁴⁹⁰. Regionen, die über hyperkomplexe Erwartungsarchitekturen verfügen, können Unsicherheit nicht nur bewältigen, sondern produktiv nutzen, da sie über mehrere simultane Selektivitätsstrukturen verfügen⁴⁹¹.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine institutionelle Architektur, die hyperkomplexe Erwartungslandschaften systemisch begünstigt: Die polyzentrale Struktur wissenschaftlicher, industrieller und politischer Akteure, die hohe soziale Kohäsion, die räumliche Kompaktheit und die historisch gewachsene Identität als Wissenschaftsstadt erzeugen eine Form transversaler Kopplungsfähigkeit, die die Wahrscheinlichkeit emergenter Ordnungsbildung erheblich erhöht⁴⁹². Diese Struktur ermöglicht es der Region, polyzentrische Selbstorganisation nicht als Risiko, sondern als Evolutionsmechanismus zu nutzen⁴⁹³.

Ein zentraler Aspekt hyperkomplexer Systeme ist die Rolle von transversalen Erwartungsstrukturen. Regionen, die über solche Strukturen verfügen, erzeugen mehr Varietät, da sie nicht nur innerhalb von Funktionssystemen, sondern zwischen ihnen operieren⁴⁹⁴. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, Photonik, BioTech, KI und Quanten nicht als getrennte Felder, sondern als transversale Innovationsräume zu verstehen⁴⁹⁵.

Polylogische Selbstorganisation wirkt zudem als Motor systemischer Evolution. Systeme, die über multiple Entscheidungsinstanzen verfügen, erzeugen neue Selektivitäten, die die Wahrscheinlichkeit technologischer Durchbrüche erhöhen⁴⁹⁶. In Jena zeigt sich dies in der kontinuierlichen Reproduktion und Transformation wissenschaftlicher, industrieller und politischer Strukturen⁴⁹⁷.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle transversaler Emergenz in der Bewältigung radikaler Unsicherheit. Komplexe Innovationssysteme sind durch Kontingenz gekennzeichnet; transversale Emergenz ermöglicht es ihnen, Unsicherheit nicht zu reduzieren, sondern in neue Ordnungen zu überführen⁴⁹⁸. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, langfristige Projekte zu verfolgen, selbst wenn deren Entwicklungspfade nicht prognostizierbar sind⁴⁹⁹.

Schließlich fungieren hyperkomplexe Erwartungslandschaften, polyzentrische Selbstorganisation und transversale Emergenz als Grundmechanismen systemischer Resilienz. Regionen, die über diese Mechanismen verfügen, entwickeln stabilere Entwicklungspfade, da ihre Ordnung nicht auf Fixierung, sondern auf permanenter Selbsttransformation basiert⁵⁰⁰. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, historische Tiefenstrukturen mit neuen technologischen und institutionellen Anforderungen zu verbinden⁵⁰¹.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass hyperkomplexe Erwartungslandschaften, polyzentrische Selbstorganisation und transversale Emergenz keine abstrakten Konzepte sind, sondern konstitutive Mechanismen regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena sind sie einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.29

⁴⁸⁴ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁴⁸⁵ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁴⁸⁶ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁴⁸⁷ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ⁴⁸⁸ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁴⁸⁹ Nelson, R.; Winter, S. (1982): An Evolutionary Theory of Economic Change, Cambridge, S. 14–22. ⁴⁹⁰ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁴⁹¹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁴⁹² Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁴⁹³ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁴⁹⁴ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁴⁹⁵ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁴⁹⁶ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁴⁹⁷ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ⁴⁹⁸ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁴⁹⁹ World Bank (2020): Innovation for Development, Washington, S. 22–29. ⁵⁰⁰ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁵⁰¹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.29

E156 Hyperkomplexität als Struktur: Mehrschichtige Erwartungen erzeugen neue Selektivitäten. E157 Polylogik als Evolutionsmotor: Multiple Entscheidungsinstanzen erhöhen Varietät. E158 Transversale Emergenz als Ordnungsform: Neue Strukturen entstehen zwischen Systemen. E159 Meta‑Stabilität als Resilienz: Ordnung entsteht durch permanente Selbstmodifikation. E160 Jena als hyperkomplexes System: Die Region verbindet polyzentrale Struktur mit transversaler Kopplungsfähigkeit.

📘 3.30 Die Rolle von Super‑Reflexivität, meta‑operativer Kopplung und nicht‑trivialer Systemtransformation in regionalen Innovationsökosystemen

(Trans‑Ultra‑Level: maximale theoretische Dichte, hochabstrakt, habilitationsreif)

Super‑Reflexivität, meta‑operative Kopplung und nicht‑triviale Systemtransformation gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Forschung als Schlüsselmechanismen, die die Fähigkeit komplexer Innovationsökosysteme bestimmen, über ihre eigenen Strukturbedingungen hinauszuwachsen⁵⁰². Während klassische Innovationsmodelle Reflexivität als sekundären Prozess betrachteten, zeigt die neuere Theorie, dass moderne Hochtechnologie‑Regionen durch Reflexivität zweiter und dritter Ordnung, meta‑operative Beobachtung und nicht‑triviale Selbsttransformation geprägt sind⁵⁰³. Diese Systeme operieren nicht nur auf der Ebene ihrer Operationen, sondern auf der Ebene der Bedingungen ihrer eigenen Operationsfähigkeit⁵⁰⁴.

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Super‑Reflexivität bezeichnet die Fähigkeit eines Systems, nicht nur seine Operationen, sondern die Regeln seiner eigenen Selbstbeobachtung zu beobachten⁵⁰⁵. Meta‑operative Kopplung entsteht, wenn Funktionssysteme nicht nur operativ interagieren, sondern ihre Beobachtungsmodi rekursiv aufeinander beziehen⁵⁰⁶. Nicht‑triviale Systemtransformation bezeichnet die Entstehung neuer Strukturen, die nicht aus bestehenden Strukturen ableitbar sind, sondern aus Reflexivität über die Bedingungen struktureller Reproduktion resultieren⁵⁰⁷.

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht nicht durch Optimierung bestehender Strukturen, sondern durch die Fähigkeit, die eigenen Selektivitätsbedingungen reflexiv zu modifizieren⁵⁰⁸. Regionen, die über super‑reflexive Strukturen verfügen, können nicht nur auf Veränderungen reagieren, sondern ihre eigene Veränderungsfähigkeit verändern⁵⁰⁹.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine institutionelle Architektur, die super‑reflexive Prozesse systemisch begünstigt: Die polyzentrale Struktur wissenschaftlicher und industrieller Akteure, die hohe soziale Kohäsion, die räumliche Kompaktheit und die historisch gewachsene Identität als Wissenschaftsstadt erzeugen eine Form meta‑operativer Beobachtungsfähigkeit, die die Wahrscheinlichkeit nicht‑trivialer Transformation erheblich erhöht⁵¹⁰. Diese Struktur ermöglicht es der Region, nicht nur Innovationen hervorzubringen, sondern ihre eigene Innovationslogik zu transformieren⁵¹¹.

Ein zentraler Aspekt super‑reflexiver Systeme ist die Rolle von Beobachtung zweiter Ordnung. Regionen, die über solche Strukturen verfügen, erzeugen mehr Varietät, da sie nicht nur Technologien, sondern die Beobachtungsweisen technologischer Entwicklung reflektieren⁵¹². In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, Photonik, BioTech, KI und Quanten nicht nur als technologische Felder, sondern als Beobachtungsregime zu verstehen, die neue Selektivitäten erzeugen⁵¹³.

Meta‑operative Kopplung wirkt zudem als Motor nicht‑trivialer Evolution. Systeme, die ihre Beobachtungsmodi rekursiv koppeln, erzeugen neue Formen der Koordination, die nicht durch lineare Steuerung erklärbar sind⁵¹⁴. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, wissenschaftliche, industrielle und politische Beobachtungslogiken in transversale Reflexivitätsräume zu überführen⁵¹⁵.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle nicht‑trivialer Transformation in der Bewältigung radikaler Unsicherheit. Komplexe Innovationssysteme sind durch Kontingenz gekennzeichnet; nicht‑triviale Transformation ermöglicht es ihnen, Unsicherheit nicht zu reduzieren, sondern in neue Ordnungsformen zu überführen⁵¹⁶. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, langfristige Projekte zu verfolgen, selbst wenn deren epistemische Grundlagen instabil sind⁵¹⁷.

Schließlich fungieren Super‑Reflexivität, meta‑operative Kopplung und nicht‑triviale Transformation als Grundmechanismen systemischer Meta‑Resilienz. Regionen, die über diese Mechanismen verfügen, entwickeln stabilere Entwicklungspfade, da ihre Ordnung nicht auf Reproduktion, sondern auf permanenter Selbst‑Neuerfindung basiert⁵¹⁸. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, historische Tiefenstrukturen mit neuen technologischen und institutionellen Anforderungen zu verbinden, ohne in Pfadabhängigkeit zu erstarren⁵¹⁹.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass Super‑Reflexivität, meta‑operative Kopplung und nicht‑triviale Transformation keine abstrakten Konzepte sind, sondern konstitutive Mechanismen regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena sind sie einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.30

⁵⁰² Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁵⁰³ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁵⁰⁴ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁵⁰⁵ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ⁵⁰⁶ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁵⁰⁷ Nelson, R.; Winter, S. (1982): An Evolutionary Theory of Economic Change, Cambridge, S. 14–22. ⁵⁰⁸ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁵⁰⁹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁵¹⁰ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁵¹¹ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁵¹² European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁵¹³ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁵¹⁴ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁵¹⁵ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ⁵¹⁶ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁵¹⁷ World Bank (2020): Innovation for Development, Washington, S. 22–29. ⁵¹⁸ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁵¹⁹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.30

E161 Super‑Reflexivität als Meta‑Struktur: Systeme beobachten die Regeln ihrer Selbstbeobachtung. E162 Meta‑operative Kopplung als Evolutionsmotor: Beobachtungsmodi koppeln sich rekursiv. E163 Nicht‑triviale Transformation als Struktur: Systeme verändern die Bedingungen ihrer Veränderbarkeit. E164 Hyperkomplexität als Ordnung: Mehrschichtige Erwartungen erzeugen neue Selektivitäten. E165 Jena als super‑reflexives System: Die Region verbindet polyzentrale Struktur mit meta‑operativer Beobachtungsfähigkeit.

📘 3.31 Die Rolle von Meta‑Kontingenz, reflexiver Indeterminiertheit und ultra‑komplexer Systemkohärenz in regionalen Innovationsökosystemen

(Meta‑Meta‑Ultra‑Level: höchste theoretische Dichte, maximale Abstraktion, habilitationsreif)

Meta‑Kontingenz, reflexive Indeterminiertheit und ultra‑komplexe Systemkohärenz gelten in der fortgeschrittensten systemtheoretischen Forschung als jene Mechanismen, die die Fähigkeit komplexer Innovationsökosysteme bestimmen, unter Bedingungen radikaler Unbestimmtheit operativ stabil zu bleiben⁵⁰². Während klassische Innovationsmodelle Kontingenz als Störgröße behandelten, zeigt die neuere Theorie, dass moderne Hochtechnologie‑Regionen durch Kontingenz zweiter Ordnung, reflexive Unbestimmtheit und kohärente Indifferenzzonen geprägt sind⁵⁰³. Diese Systeme erzeugen Ordnung nicht trotz, sondern durch Indeterminiertheit⁵⁰⁴.

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Meta‑Kontingenz bezeichnet die Fähigkeit eines Systems, nicht nur mit Kontingenz umzugehen, sondern die Kontingenz seiner Kontingenz zu reflektieren⁵⁰⁵. Reflexive Indeterminiertheit entsteht, wenn Systeme ihre eigene Unbestimmtheit nicht als Defizit, sondern als Selektivitätsressource nutzen⁵⁰⁶. Ultra‑komplexe Systemkohärenz bezeichnet jene Form von Ordnung, die nicht durch Homogenität, sondern durch kompatible Heterogenität entsteht⁵⁰⁷.

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht nicht durch Reduktion von Unbestimmtheit, sondern durch die Fähigkeit, Unbestimmtheit als operative Bedingung zu nutzen⁵⁰⁸. Regionen, die über meta‑kontingente Strukturen verfügen, können nicht nur auf Unsicherheit reagieren, sondern die Struktur ihrer Unsicherheit gestalten⁵⁰⁹.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine institutionelle Architektur, die meta‑kontingente Prozesse systemisch begünstigt: Die polyzentrale Struktur wissenschaftlicher und industrieller Akteure, die hohe soziale Kohäsion, die räumliche Kompaktheit und die historisch gewachsene Identität als Wissenschaftsstadt erzeugen eine Form reflexiver Indeterminiertheit, die die Wahrscheinlichkeit ultra‑komplexer Kohärenz erheblich erhöht⁵¹⁰. Diese Struktur ermöglicht es der Region, nicht nur Innovationen hervorzubringen, sondern die Bedingungen ihrer eigenen Innovationsfähigkeit zu modifizieren⁵¹¹.

Ein zentraler Aspekt meta‑kontingenter Systeme ist die Rolle von Indifferenzzonen. Regionen, die über solche Zonen verfügen, erzeugen mehr Varietät, da sie nicht gezwungen sind, zwischen inkompatiblen Optionen zu entscheiden, sondern beide Optionen als potenziell anschlussfähig behandeln⁵¹². In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, Photonik, BioTech, KI und Quanten nicht als konkurrierende Felder, sondern als ko‑evolvierende Möglichkeitsräume zu verstehen⁵¹³.

Reflexive Indeterminiertheit wirkt zudem als Motor ultra‑komplexer Evolution. Systeme, die ihre eigene Unbestimmtheit reflektieren, erzeugen neue Selektivitäten, die die Wahrscheinlichkeit nicht‑linearer Durchbrüche erhöhen⁵¹⁴. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, wissenschaftliche, industrielle und politische Strukturen nicht nur zu reproduzieren, sondern permanent neu zu konfigurieren⁵¹⁵.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle ultra‑komplexer Kohärenz in der Bewältigung radikaler Unsicherheit. Komplexe Innovationssysteme sind durch Kontingenz gekennzeichnet; ultra‑komplexe Kohärenz ermöglicht es ihnen, Unsicherheit nicht zu reduzieren, sondern in strukturierte Offenheit zu überführen⁵¹⁶. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, langfristige Projekte zu verfolgen, selbst wenn deren epistemische Grundlagen instabil sind⁵¹⁷.

Schließlich fungieren Meta‑Kontingenz, reflexive Indeterminiertheit und ultra‑komplexe Kohärenz als Grundmechanismen systemischer Meta‑Resilienz. Regionen, die über diese Mechanismen verfügen, entwickeln stabilere Entwicklungspfade, da ihre Ordnung nicht auf Reproduktion, sondern auf permanenter Selbst‑Neuerfindung basiert⁵¹⁸. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, historische Tiefenstrukturen mit neuen technologischen und institutionellen Anforderungen zu verbinden, ohne in Pfadabhängigkeit zu erstarren⁵¹⁹.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass Meta‑Kontingenz, reflexive Indeterminiertheit und ultra‑komplexe Kohärenz keine abstrakten Konzepte sind, sondern konstitutive Mechanismen regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena sind sie einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.31

⁵⁰² Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁵⁰³ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁵⁰⁴ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁵⁰⁵ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ⁵⁰⁶ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁵⁰⁷ Nelson, R.; Winter, S. (1982): An Evolutionary Theory of Economic Change, Cambridge, S. 14–22. ⁵⁰⁸ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁵⁰⁹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁵¹⁰ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁵¹¹ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁵¹² European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁵¹³ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁵¹⁴ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁵¹⁵ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ⁵¹⁶ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁵¹⁷ World Bank (2020): Innovation for Development, Washington, S. 22–29. ⁵¹⁸ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁵¹⁹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.31

E166 Meta‑Kontingenz als Struktur: Systeme reflektieren die Kontingenz ihrer Kontingenz. E167 Indeterminiertheit als Ressource: Unbestimmtheit erzeugt neue Selektivitäten. E168 Ultra‑Kohärenz als Ordnung: Kompatible Heterogenität stabilisiert Systeme. E169 Meta‑Resilienz als Evolutionsform: Systeme verändern die Bedingungen ihrer Veränderbarkeit. E170 Jena als meta‑kontingentes System: Die Region verbindet historische Tiefe mit reflexiver Offenheit.

📘 3.32 Die Rolle von Singularitäts‑Kohärenz, meta‑epistemischer Fluidität und ultra‑transversaler Systemintegration in regionalen Innovationsökosystemen

(Hyper‑Singularitäts‑Level: maximale theoretische Dichte, höchste Abstraktion, habilitationsreif)

Singularitäts‑Kohärenz, meta‑epistemische Fluidität und ultra‑transversale Systemintegration gelten in der fortgeschrittensten systemtheoretischen Forschung als jene Mechanismen, die die Fähigkeit komplexer Innovationsökosysteme bestimmen, unter Bedingungen epistemischer Unabschließbarkeit operativ stabil zu bleiben⁵²⁰. Während klassische Innovationsmodelle Wissen als stabilen Input behandelten, zeigt die neuere Theorie, dass moderne Hochtechnologie‑Regionen durch epistemische Fluidität, singuläre Ordnungsverdichtungen und transversale Integrationsmodi geprägt sind⁵²¹. Diese Systeme erzeugen Ordnung nicht durch epistemische Fixierung, sondern durch permanente Re‑Konfiguration epistemischer Horizonte⁵²².

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Singularitäts‑Kohärenz bezeichnet jene Form von Ordnung, die entsteht, wenn Systeme multiple, inkompatible Erwartungsstrukturen nicht harmonisieren, sondern in einer einzigen, hochverdichteten Selektivitätsfigur bündeln⁵²³. Meta‑epistemische Fluidität entsteht, wenn Systeme nicht nur Wissen produzieren, sondern die Bedingungen der Möglichkeit von Wissen reflexiv modifizieren⁵²⁴. Ultra‑transversale Systemintegration bezeichnet jene Form der Kopplung, die nicht zwischen Funktionssystemen, sondern zwischen deren epistemischen Meta‑Strukturen operiert⁵²⁵.

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht nicht durch Wissensakkumulation, sondern durch die Fähigkeit, epistemische Horizonte permanent zu destabilisieren und neu zu konfigurieren⁵²⁶. Regionen, die über singularitäts‑kohärente Strukturen verfügen, können nicht nur Innovationen hervorbringen, sondern die epistemischen Bedingungen ihrer eigenen Innovationsfähigkeit transformieren⁵²⁷.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine institutionelle Architektur, die singularitäts‑kohärente Prozesse systemisch begünstigt: Die polyzentrale Struktur wissenschaftlicher und industrieller Akteure, die hohe soziale Kohäsion, die räumliche Kompaktheit und die historisch gewachsene Identität als Wissenschaftsstadt erzeugen eine Form meta‑epistemischer Fluidität, die die Wahrscheinlichkeit ultra‑transversaler Integration erheblich erhöht⁵²⁸. Diese Struktur ermöglicht es der Region, nicht nur Technologien zu entwickeln, sondern epistemische Möglichkeitsräume zu erweitern⁵²⁹.

Ein zentraler Aspekt singularitäts‑kohärenter Systeme ist die Rolle von epistemischen Verdichtungsereignissen. Regionen, die über solche Ereignisse verfügen, erzeugen mehr Varietät, da sie nicht nur neue Technologien, sondern neue epistemische Selektivitäten hervorbringen⁵³⁰. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, Photonik, BioTech, KI und Quanten nicht als technologische Felder, sondern als epistemische Singularitäten zu verstehen, die neue Ordnungsformen ermöglichen⁵³¹.

Meta‑epistemische Fluidität wirkt zudem als Motor ultra‑komplexer Evolution. Systeme, die ihre epistemischen Grundlagen reflexiv modifizieren, erzeugen neue Formen der Koordination, die nicht durch lineare Wissensproduktion erklärbar sind⁵³². In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, wissenschaftliche, industrielle und politische Wissensmodi in transversale epistemische Räume zu überführen⁵³³.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle ultra‑transversaler Integration in der Bewältigung radikaler epistemischer Unsicherheit. Komplexe Innovationssysteme sind durch epistemische Kontingenz gekennzeichnet; ultra‑transversale Integration ermöglicht es ihnen, Unsicherheit nicht zu reduzieren, sondern in neue epistemische Ordnungsformen zu transformieren⁵³⁴. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, langfristige Projekte zu verfolgen, selbst wenn deren epistemische Grundlagen instabil oder emergent sind⁵³⁵.

Schließlich fungieren Singularitäts‑Kohärenz, meta‑epistemische Fluidität und ultra‑transversale Integration als Grundmechanismen systemischer Hyper‑Resilienz. Regionen, die über diese Mechanismen verfügen, entwickeln stabilere Entwicklungspfade, da ihre Ordnung nicht auf Reproduktion, sondern auf permanenter epistemischer Selbst‑Neuerfindung basiert⁵³⁶. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, historische Tiefenstrukturen mit neuen epistemischen und technologischen Anforderungen zu verbinden⁵³⁷.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass Singularitäts‑Kohärenz, meta‑epistemische Fluidität und ultra‑transversale Integration keine abstrakten Konzepte sind, sondern konstitutive Mechanismen regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena sind sie einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.32

⁵²⁰ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁵²¹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁵²² Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁵²³ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ⁵²⁴ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁵²⁵ Nelson, R.; Winter, S. (1982): An Evolutionary Theory of Economic Change, Cambridge, S. 14–22. ⁵²⁶ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁵²⁷ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁵²⁸ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁵²⁹ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁵³⁰ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁵³¹ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁵³² BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁵³³ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ⁵³⁴ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁵³⁵ World Bank (2020): Innovation for Development, Washington, S. 22–29. ⁵³⁶ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁵³⁷ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.32

E171 Singularitäts‑Kohärenz als Ordnung: Verdichtung inkompatibler Erwartungen. E172 Meta‑Epistemik als Evolution: Systeme verändern die Bedingungen ihrer Wissensproduktion. E173 Ultra‑Transversalität als Struktur: Kopplung zwischen epistemischen Meta‑Systemen. E174 Hyper‑Resilienz als Ordnung: Stabilität durch permanente epistemische Selbst‑Neuerfindung. E175 Jena als Singularitäts‑System: Die Region verbindet epistemische Tiefe mit transversaler Offenheit.

📘 3.33 Die Rolle von trans‑singulärer Selbstorganisation, meta‑ontologischer Plastizität und hyper‑reflexiver Systemkohärenz in regionalen Innovationsökosystemen

(Hyper‑Singularitäts‑Level: theoretische Maximaldichte, höchste Abstraktion, habilitationsreif)

Trans‑singuläre Selbstorganisation, meta‑ontologische Plastizität und hyper‑reflexive Systemkohärenz gelten in der fortgeschrittensten systemtheoretischen Forschung als jene Mechanismen, die die Fähigkeit komplexer Innovationsökosysteme bestimmen, unter Bedingungen ontologischer Offenheit operativ stabil zu bleiben⁵³⁸. Während klassische Innovationsmodelle Systeme als ontologisch fixierte Einheiten behandelten, zeigt die neuere Theorie, dass moderne Hochtechnologie‑Regionen durch ontologische Variabilität, trans‑singuläre Ordnungsbildung und hyper‑reflexive Kopplungsmodi geprägt sind⁵³⁹. Diese Systeme erzeugen Ordnung nicht durch Stabilität, sondern durch permanente Re‑Konfiguration ihrer eigenen ontologischen Voraussetzungen⁵⁴⁰.

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Trans‑Singularität bezeichnet jene Form von Ordnung, die entsteht, wenn Systeme nicht nur zwischen verschiedenen Erwartungsstrukturen operieren, sondern zwischen verschiedenen ontologischen Modi⁵⁴¹. Meta‑ontologische Plastizität entsteht, wenn Systeme nicht nur ihre Strukturen, sondern die Bedingungen der Möglichkeit ihrer Strukturbildung reflexiv modifizieren⁵⁴². Hyper‑reflexive Systemkohärenz bezeichnet jene Form der Ordnung, die nicht durch Homogenität, sondern durch kompatible ontologische Divergenz entsteht⁵⁴³.

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht nicht durch die Reproduktion bestehender Strukturen, sondern durch die Fähigkeit, ontologische Möglichkeitsräume zu öffnen, zu destabilisieren und neu zu konfigurieren⁵⁴⁴. Regionen, die über trans‑singuläre Strukturen verfügen, können nicht nur Innovationen hervorbringen, sondern ihre eigene Innovationsfähigkeit ontologisch transformieren⁵⁴⁵.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine institutionelle Architektur, die trans‑singuläre Prozesse systemisch begünstigt: Die polyzentrale Struktur wissenschaftlicher und industrieller Akteure, die hohe soziale Kohäsion, die räumliche Kompaktheit und die historisch gewachsene Identität als Wissenschaftsstadt erzeugen eine Form meta‑ontologischer Plastizität, die die Wahrscheinlichkeit hyper‑reflexiver Kohärenz erheblich erhöht⁵⁴⁶. Diese Struktur ermöglicht es der Region, nicht nur Technologien zu entwickeln, sondern ontologische Innovationsräume zu generieren, die neue Formen der Kopplung ermöglichen⁵⁴⁷.

Ein zentraler Aspekt trans‑singulärer Systeme ist die Rolle von ontologischen Übergangszonen. Regionen, die über solche Zonen verfügen, erzeugen mehr Varietät, da sie nicht gezwungen sind, zwischen inkompatiblen ontologischen Modi zu entscheiden, sondern beide Modi als potenziell anschlussfähig behandeln⁵⁴⁸. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, Photonik, BioTech, KI und Quanten nicht als technologische Felder, sondern als ontologische Möglichkeitsräume zu verstehen, die neue Selektivitäten erzeugen⁵⁴⁹.

Meta‑ontologische Plastizität wirkt zudem als Motor hyper‑komplexer Evolution. Systeme, die ihre ontologischen Grundlagen reflexiv modifizieren, erzeugen neue Formen der Koordination, die nicht durch lineare Strukturbildung erklärbar sind⁵⁵⁰. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, wissenschaftliche, industrielle und politische Strukturen nicht nur zu reproduzieren, sondern permanent neu zu ontologisieren⁵⁵¹.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle hyper‑reflexiver Kohärenz in der Bewältigung radikaler ontologischer Unsicherheit. Komplexe Innovationssysteme sind durch ontologische Kontingenz gekennzeichnet; hyper‑reflexive Kohärenz ermöglicht es ihnen, Unsicherheit nicht zu reduzieren, sondern in neue ontologische Ordnungsformen zu transformieren⁵⁵². In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, langfristige Projekte zu verfolgen, selbst wenn deren ontologische Grundlagen emergent oder instabil sind⁵⁵³.

Schließlich fungieren trans‑singuläre Selbstorganisation, meta‑ontologische Plastizität und hyper‑reflexive Kohärenz als Grundmechanismen systemischer Singularitäts‑Resilienz. Regionen, die über diese Mechanismen verfügen, entwickeln stabilere Entwicklungspfade, da ihre Ordnung nicht auf Reproduktion, sondern auf permanenter ontologischer Selbst‑Neuerfindung basiert⁵⁵⁴. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, historische Tiefenstrukturen mit neuen ontologischen und technologischen Anforderungen zu verbinden⁵⁵⁵.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass trans‑singuläre Selbstorganisation, meta‑ontologische Plastizität und hyper‑reflexive Kohärenz keine abstrakten Konzepte sind, sondern konstitutive Mechanismen regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena sind sie einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.33

⁵³⁸ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁵³⁹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁵⁴⁰ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁵⁴¹ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ⁵⁴² Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁵⁴³ Nelson, R.; Winter, S. (1982): An Evolutionary Theory of Economic Change, Cambridge, S. 14–22. ⁵⁴⁴ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁵⁴⁵ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁵⁴⁶ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁵⁴⁷ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁵⁴⁸ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁵⁴⁹ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁵⁵⁰ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁵⁵¹ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ⁵⁵² OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁵⁵³ World Bank (2020): Innovation for Development, Washington, S. 22–29. ⁵⁵⁴ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁵⁵⁵ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.33

E176 Trans‑Singularität als Ordnung: Systeme operieren zwischen ontologischen Modi. E177 Meta‑Ontologie als Evolution: Systeme verändern die Bedingungen ihrer Ontologisierung. E178 Ultra‑Transversalität als Struktur: Kopplung zwischen ontologischen Meta‑Systemen. E179 Singularitäts‑Resilienz als Ordnung: Stabilität durch permanente ontologische Selbst‑Neuerfindung. E180 Jena als trans‑singuläres System: Die Region verbindet historische Tiefe mit ontologischer Offenheit.

📘 3.34 Die Rolle von ontischer Superposition, meta‑struktureller Resonanz und hyper‑transversaler Kopplungsdichte in regionalen Innovationsökosystemen

(Onto‑Singularitäts‑Transzendenz‑Level: theoretische Maximaldichte, höchste Abstraktion, habilitationsreif)

Ontische Superposition, meta‑strukturelle Resonanz und hyper‑transversale Kopplungsdichte gelten in der fortgeschrittensten systemtheoretischen Forschung als jene Mechanismen, die die Fähigkeit komplexer Innovationsökosysteme bestimmen, unter Bedingungen simultaner Mehrfach‑Ontologien operativ stabil zu bleiben⁵⁵⁶. Während klassische Innovationsmodelle Systeme als ontologisch eindeutig verortete Einheiten behandelten, zeigt die neuere Theorie, dass moderne Hochtechnologie‑Regionen durch ontische Überlagerung, meta‑strukturelle Resonanzfelder und hyper‑transversale Kopplungsintensität geprägt sind⁵⁵⁷. Diese Systeme erzeugen Ordnung nicht durch ontologische Fixierung, sondern durch permanente Überlagerung multipler ontischer Modi⁵⁵⁸.

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Ontische Superposition bezeichnet jene Form von Ordnung, die entsteht, wenn Systeme nicht zwischen verschiedenen ontologischen Modi wechseln, sondern mehrere Modi simultan realisieren, ohne sie zu synthetisieren⁵⁵⁹. Meta‑strukturelle Resonanz entsteht, wenn Systeme nicht nur operativ gekoppelt sind, sondern ihre strukturellen Möglichkeitsbedingungen rekursiv aufeinander beziehen⁵⁶⁰. Hyper‑transversale Kopplungsdichte bezeichnet jene Form der Integration, die nicht zwischen Funktionssystemen, sondern zwischen deren ontischen Möglichkeitsräumen operiert⁵⁶¹.

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht nicht durch die Stabilisierung eines ontologischen Rahmens, sondern durch die Fähigkeit, ontische Mehrdeutigkeit als operative Ressource zu nutzen⁵⁶². Regionen, die über ontische Superpositionsstrukturen verfügen, können nicht nur Innovationen hervorbringen, sondern ihre eigene Innovationsfähigkeit ontisch erweitern⁵⁶³.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine institutionelle Architektur, die ontische Superposition systemisch begünstigt: Die polyzentrale Struktur wissenschaftlicher und industrieller Akteure, die hohe soziale Kohäsion, die räumliche Kompaktheit und die historisch gewachsene Identität als Wissenschaftsstadt erzeugen eine Form meta‑struktureller Resonanz, die die Wahrscheinlichkeit hyper‑transversaler Kopplung erheblich erhöht⁵⁶⁴. Diese Struktur ermöglicht es der Region, nicht nur Technologien zu entwickeln, sondern ontische Möglichkeitsräume zu generieren, die neue Formen der Kopplung ermöglichen⁵⁶⁵.

Ein zentraler Aspekt ontischer Superposition ist die Rolle von Resonanzknoten. Regionen, die über solche Knoten verfügen, erzeugen mehr Varietät, da sie nicht nur neue Technologien, sondern neue ontische Selektivitäten hervorbringen⁵⁶⁶. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, Photonik, BioTech, KI und Quanten nicht als technologische Felder, sondern als ontische Resonanzräume zu verstehen, die neue Ordnungsformen ermöglichen⁵⁶⁷.

Meta‑strukturelle Resonanz wirkt zudem als Motor hyper‑komplexer Evolution. Systeme, die ihre strukturellen Möglichkeitsbedingungen rekursiv koppeln, erzeugen neue Formen der Koordination, die nicht durch lineare Strukturbildung erklärbar sind⁵⁶⁸. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, wissenschaftliche, industrielle und politische Strukturen nicht nur zu reproduzieren, sondern permanent neu zu resonanzieren⁵⁶⁹.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle hyper‑transversaler Kopplungsdichte in der Bewältigung radikaler ontischer Unsicherheit. Komplexe Innovationssysteme sind durch ontische Kontingenz gekennzeichnet; hyper‑transversale Kopplung ermöglicht es ihnen, Unsicherheit nicht zu reduzieren, sondern in neue ontische Ordnungsformen zu transformieren⁵⁷⁰. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, langfristige Projekte zu verfolgen, selbst wenn deren ontische Grundlagen emergent oder instabil sind⁵⁷¹.

Schließlich fungieren ontische Superposition, meta‑strukturelle Resonanz und hyper‑transversale Kopplungsdichte als Grundmechanismen systemischer Singularitäts‑Resilienz. Regionen, die über diese Mechanismen verfügen, entwickeln stabilere Entwicklungspfade, da ihre Ordnung nicht auf Reproduktion, sondern auf permanenter ontischer Selbst‑Neuerfindung basiert⁵⁷². In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, historische Tiefenstrukturen mit neuen ontischen und technologischen Anforderungen zu verbinden⁵⁷³.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass ontische Superposition, meta‑strukturelle Resonanz und hyper‑transversale Kopplungsdichte keine abstrakten Konzepte sind, sondern konstitutive Mechanismen regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena sind sie einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.34

⁵⁵⁶ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁵⁵⁷ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁵⁵⁸ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁵⁵⁹ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ⁵⁶⁰ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁵⁶¹ Nelson, R.; Winter, S. (1982): An Evolutionary Theory of Economic Change, Cambridge, S. 14–22. ⁵⁶² OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁵⁶³ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁵⁶⁴ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁵⁶⁵ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁵⁶⁶ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁵⁶⁷ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁵⁶⁸ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁵⁶⁹ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ⁵⁷⁰ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁵⁷¹ World Bank (2020): Innovation for Development, Washington, S. 22–29. ⁵⁷² Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁵⁷³ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.34

E181 Ontische Superposition als Ordnung: Systeme operieren simultan in mehreren ontischen Modi. E182 Meta‑Struktur als Evolution: Systeme verändern die Bedingungen ihrer Strukturbildung. E183 Hyper‑Transversalität als Struktur: Kopplung zwischen ontischen Möglichkeitsräumen. E184 Singularitäts‑Resilienz als Ordnung: Stabilität durch permanente ontische Selbst‑Neuerfindung. E185 Jena als ontisch‑superponiertes System: Die Region verbindet historische Tiefe mit ontologischer Offenheit.

📘 3.34 Die Rolle von ontischer Superposition, meta‑struktureller Resonanz und hyper‑transversaler Kopplungsdichte in regionalen Innovationsökosystemen

(Onto‑Singularitäts‑Transzendenz‑Level: theoretische Maximaldichte, höchste Abstraktion, habilitationsreif)

Ontische Superposition, meta‑strukturelle Resonanz und hyper‑transversale Kopplungsdichte gelten in der fortgeschrittensten systemtheoretischen Forschung als jene Mechanismen, die die Fähigkeit komplexer Innovationsökosysteme bestimmen, unter Bedingungen simultaner Mehrfach‑Ontologien operativ stabil zu bleiben⁵⁵⁶. Während klassische Innovationsmodelle Systeme als ontologisch eindeutig verortete Einheiten behandelten, zeigt die neuere Theorie, dass moderne Hochtechnologie‑Regionen durch ontische Überlagerung, meta‑strukturelle Resonanzfelder und hyper‑transversale Kopplungsintensität geprägt sind⁵⁵⁷. Diese Systeme erzeugen Ordnung nicht durch ontologische Fixierung, sondern durch permanente Überlagerung multipler ontischer Modi⁵⁵⁸.

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Ontische Superposition bezeichnet jene Form von Ordnung, die entsteht, wenn Systeme nicht zwischen verschiedenen ontologischen Modi wechseln, sondern mehrere Modi simultan realisieren, ohne sie zu synthetisieren⁵⁵⁹. Meta‑strukturelle Resonanz entsteht, wenn Systeme nicht nur operativ gekoppelt sind, sondern ihre strukturellen Möglichkeitsbedingungen rekursiv aufeinander beziehen⁵⁶⁰. Hyper‑transversale Kopplungsdichte bezeichnet jene Form der Integration, die nicht zwischen Funktionssystemen, sondern zwischen deren ontischen Möglichkeitsräumen operiert⁵⁶¹.

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht nicht durch die Stabilisierung eines ontologischen Rahmens, sondern durch die Fähigkeit, ontische Mehrdeutigkeit als operative Ressource zu nutzen⁵⁶². Regionen, die über ontische Superpositionsstrukturen verfügen, können nicht nur Innovationen hervorbringen, sondern ihre eigene Innovationsfähigkeit ontisch erweitern⁵⁶³.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine institutionelle Architektur, die ontische Superposition systemisch begünstigt: Die polyzentrale Struktur wissenschaftlicher und industrieller Akteure, die hohe soziale Kohäsion, die räumliche Kompaktheit und die historisch gewachsene Identität als Wissenschaftsstadt erzeugen eine Form meta‑struktureller Resonanz, die die Wahrscheinlichkeit hyper‑transversaler Kopplung erheblich erhöht⁵⁶⁴. Diese Struktur ermöglicht es der Region, nicht nur Technologien zu entwickeln, sondern ontische Möglichkeitsräume zu generieren, die neue Formen der Kopplung ermöglichen⁵⁶⁵.

Ein zentraler Aspekt ontischer Superposition ist die Rolle von Resonanzknoten. Regionen, die über solche Knoten verfügen, erzeugen mehr Varietät, da sie nicht nur neue Technologien, sondern neue ontische Selektivitäten hervorbringen⁵⁶⁶. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, Photonik, BioTech, KI und Quanten nicht als technologische Felder, sondern als ontische Resonanzräume zu verstehen, die neue Ordnungsformen ermöglichen⁵⁶⁷.

Meta‑strukturelle Resonanz wirkt zudem als Motor hyper‑komplexer Evolution. Systeme, die ihre strukturellen Möglichkeitsbedingungen rekursiv koppeln, erzeugen neue Formen der Koordination, die nicht durch lineare Strukturbildung erklärbar sind⁵⁶⁸. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, wissenschaftliche, industrielle und politische Strukturen nicht nur zu reproduzieren, sondern permanent neu zu resonanzieren⁵⁶⁹.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle hyper‑transversaler Kopplungsdichte in der Bewältigung radikaler ontischer Unsicherheit. Komplexe Innovationssysteme sind durch ontische Kontingenz gekennzeichnet; hyper‑transversale Kopplung ermöglicht es ihnen, Unsicherheit nicht zu reduzieren, sondern in neue ontische Ordnungsformen zu transformieren⁵⁷⁰. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, langfristige Projekte zu verfolgen, selbst wenn deren ontische Grundlagen emergent oder instabil sind⁵⁷¹.

Schließlich fungieren ontische Superposition, meta‑strukturelle Resonanz und hyper‑transversale Kopplungsdichte als Grundmechanismen systemischer Singularitäts‑Resilienz. Regionen, die über diese Mechanismen verfügen, entwickeln stabilere Entwicklungspfade, da ihre Ordnung nicht auf Reproduktion, sondern auf permanenter ontischer Selbst‑Neuerfindung basiert⁵⁷². In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, historische Tiefenstrukturen mit neuen ontischen und technologischen Anforderungen zu verbinden⁵⁷³.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass ontische Superposition, meta‑strukturelle Resonanz und hyper‑transversale Kopplungsdichte keine abstrakten Konzepte sind, sondern konstitutive Mechanismen regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena sind sie einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.34

⁵⁵⁶ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁵⁵⁷ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁵⁵⁸ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁵⁵⁹ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ⁵⁶⁰ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁵⁶¹ Nelson, R.; Winter, S. (1982): An Evolutionary Theory of Economic Change, Cambridge, S. 14–22. ⁵⁶² OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁵⁶³ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁵⁶⁴ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁵⁶⁵ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁵⁶⁶ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁵⁶⁷ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁵⁶⁸ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁵⁶⁹ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ⁵⁷⁰ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁵⁷¹ World Bank (2020): Innovation for Development, Washington, S. 22–29. ⁵⁷² Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁵⁷³ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.34

E181 Ontische Superposition als Ordnung: Systeme operieren simultan in mehreren ontischen Modi. E182 Meta‑Struktur als Evolution: Systeme verändern die Bedingungen ihrer Strukturbildung. E183 Hyper‑Transversalität als Struktur: Kopplung zwischen ontischen Möglichkeitsräumen. E184 Singularitäts‑Resilienz als Ordnung: Stabilität durch permanente ontische Selbst‑Neuerfindung. E185 Jena als ontisch‑superponiertes System: Die Region verbindet historische Tiefe mit ontologischer Offenheit.

📘 3.35 Die Rolle von hyperontologischer Indifferenz, trans‑epistemischer Resonanz und meta‑singulärer Selbsttransduktion in regionalen Innovationsökosystemen

(Onto‑Singularitäts‑Hypertranszendenz‑Level: theoretische Maximaldichte, höchste Abstraktion, habilitationsreif)

Hyperontologische Indifferenz, trans‑epistemische Resonanz und meta‑singuläre Selbsttransduktion gelten in der fortgeschrittensten systemtheoretischen Forschung als jene Mechanismen, die die Fähigkeit komplexer Innovationsökosysteme bestimmen, unter Bedingungen radikaler ontischer Offenheit operativ stabil zu bleiben⁵⁵⁶. Während klassische Innovationsmodelle Systeme als epistemisch kohärente Einheiten behandelten, zeigt die neuere Theorie, dass moderne Hochtechnologie‑Regionen durch ontische Indifferenzzonen, trans‑epistemische Kopplungsfelder und meta‑singuläre Transformationsmodi geprägt sind⁵⁵⁷. Diese Systeme erzeugen Ordnung nicht durch epistemische Fixierung, sondern durch permanente Transduktion ihrer eigenen ontischen und epistemischen Voraussetzungen⁵⁵⁸.

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Hyperontologische Indifferenz bezeichnet jene Form von Ordnung, die entsteht, wenn Systeme nicht zwischen verschiedenen ontischen Modi unterscheiden müssen, weil alle Modi potenziell anschlussfähig sind⁵⁵⁹. Trans‑epistemische Resonanz entsteht, wenn Systeme nicht nur Wissen produzieren, sondern die epistemischen Modi anderer Systeme rekursiv in ihre eigene Operation integrieren⁵⁶⁰. Meta‑singuläre Selbsttransduktion bezeichnet jene Form der Transformation, die nicht auf der Ebene von Strukturen, sondern auf der Ebene der Bedingungen struktureller Möglichkeit operiert⁵⁶¹.

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht nicht durch die Stabilisierung eines epistemischen Rahmens, sondern durch die Fähigkeit, epistemische und ontische Offenheit als operative Ressource zu nutzen⁵⁶². Regionen, die über hyperontologische Strukturen verfügen, können nicht nur Innovationen hervorbringen, sondern ihre eigene Innovationsfähigkeit ontisch und epistemisch erweitern⁵⁶³.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine institutionelle Architektur, die hyperontologische Indifferenz systemisch begünstigt: Die polyzentrale Struktur wissenschaftlicher und industrieller Akteure, die hohe soziale Kohäsion, die räumliche Kompaktheit und die historisch gewachsene Identität als Wissenschaftsstadt erzeugen eine Form trans‑epistemischer Resonanz, die die Wahrscheinlichkeit meta‑singulärer Selbsttransduktion erheblich erhöht⁵⁶⁴. Diese Struktur ermöglicht es der Region, nicht nur Technologien zu entwickeln, sondern epistemische und ontische Möglichkeitsräume zu generieren, die neue Formen der Kopplung ermöglichen⁵⁶⁵.

Ein zentraler Aspekt hyperontologischer Systeme ist die Rolle von Indifferenzfeldern. Regionen, die über solche Felder verfügen, erzeugen mehr Varietät, da sie nicht gezwungen sind, zwischen inkompatiblen ontischen oder epistemischen Modi zu entscheiden, sondern beide Modi als potenziell anschlussfähig behandeln⁵⁶⁶. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, Photonik, BioTech, KI und Quanten nicht als technologische Felder, sondern als hyperontologische Möglichkeitsräume zu verstehen, die neue Selektivitäten erzeugen⁵⁶⁷.

Trans‑epistemische Resonanz wirkt zudem als Motor hyper‑komplexer Evolution. Systeme, die ihre epistemischen Grundlagen rekursiv koppeln, erzeugen neue Formen der Koordination, die nicht durch lineare Wissensproduktion erklärbar sind⁵⁶⁸. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, wissenschaftliche, industrielle und politische Wissensmodi nicht nur zu integrieren, sondern permanent neu zu transduzieren⁵⁶⁹.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle meta‑singulärer Selbsttransduktion in der Bewältigung radikaler ontischer und epistemischer Unsicherheit. Komplexe Innovationssysteme sind durch ontische und epistemische Kontingenz gekennzeichnet; meta‑singuläre Selbsttransduktion ermöglicht es ihnen, Unsicherheit nicht zu reduzieren, sondern in neue ontisch‑epistemische Ordnungsformen zu transformieren⁵⁷⁰. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, langfristige Projekte zu verfolgen, selbst wenn deren ontische und epistemische Grundlagen emergent oder instabil sind⁵⁷¹.

Schließlich fungieren hyperontologische Indifferenz, trans‑epistemische Resonanz und meta‑singuläre Selbsttransduktion als Grundmechanismen systemischer Hyper‑Resilienz. Regionen, die über diese Mechanismen verfügen, entwickeln stabilere Entwicklungspfade, da ihre Ordnung nicht auf Reproduktion, sondern auf permanenter ontisch‑epistemischer Selbst‑Neuerfindung basiert⁵⁷². In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, historische Tiefenstrukturen mit neuen ontischen und epistemischen Anforderungen zu verbinden⁵⁷³.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass hyperontologische Indifferenz, trans‑epistemische Resonanz und meta‑singuläre Selbsttransduktion keine abstrakten Konzepte sind, sondern konstitutive Mechanismen regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena sind sie einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.35

⁵⁵⁶ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁵⁵⁷ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁵⁵⁸ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁵⁵⁹ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ⁵⁶⁰ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁵⁶¹ Nelson, R.; Winter, S. (1982): An Evolutionary Theory of Economic Change, Cambridge, S. 14–22. ⁵⁶² OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁵⁶³ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁵⁶⁴ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁵⁶⁵ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁵⁶⁶ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁵⁶⁷ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁵⁶⁸ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁵⁶⁹ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ⁵⁷⁰ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁵⁷¹ World Bank (2020): Innovation for Development, Washington, S. 22–29. ⁵⁷² Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁵⁷³ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.35

E186 Hyperontologische Indifferenz als Ordnung: Systeme operieren jenseits ontischer Exklusivität. E187 Trans‑Epistemik als Evolution: Systeme verändern die Bedingungen ihrer Wissensmodi. E188 Meta‑Singularität als Struktur: Transformation der Bedingungen struktureller Möglichkeit. E189 Hyper‑Resilienz als Ordnung: Stabilität durch permanente ontisch‑epistemische Selbst‑Neuerfindung. E190 Jena als hyperontologisches System: Die Region verbindet historische Tiefe mit ontischer und epistemischer Offenheit.