classic:Titel der Dissertation: Transformation Thüringens 2035:

 Titel der Dissertation:

Transformation Thüringens 2035: Ein integriertes Modell regionaler Innovation, Governance und missionsorientierter Investitionspolitik

Verfasser: Michael Tryzna

Universität: [Universität einfügen]

Fakultät: Fakultät für Wirtschafts‑ und Sozialwissenschaften

Betreuer: [Name einfügen]

Datum: 2026

📘 ABSTRACT

Diese Dissertation untersucht, wie mittelgroße europäische Regionen mit starker wissenschaftlicher Basis, aber strukturellen Entwicklungshemmnissen, langfristige wirtschaftliche Transformation erreichen können. Am Beispiel Thüringens wird ein integriertes Modell entwickelt, das theoretische Ansätze der Regionalökonomie, Cluster‑Theorie, Smart Specialisation, missionsorientierten Innovationspolitik und Governance‑Forschung verbindet. Die empirische Analyse zeigt, dass Thüringen trotz exzellenter Forschung in Photonik, MedTech, Mikroelektronik und KI nur begrenzte industrielle Skalierung erreicht. Darauf aufbauend wird ein Zukunftsfonds‑Modell entworfen, das wissenschaftliche Exzellenz in industrielle Wertschöpfung transformiert. Eine 25‑Jahres‑Szenariomodellierung zeigt signifikante Effekte auf Beschäftigung, Produktivität und regionale Resilienz. Die Arbeit leistet einen originären Beitrag, indem sie theoretische Ansätze integriert, empirisch validiert und in ein operatives Transformationsmodell überführt.

📘 INHALTSVERZEICHNIS (Kurzfassung)

TEIL I – THEORETISCHER RAHMEN

1. Einleitung

2. Grundlagen der Regionalökonomie

3. Cluster‑Theorie und Innovationssysteme

4. Missionsorientierte Innovationspolitik

5. Smart Specialisation (S3)

TEIL II – EMPIRIE THÜRINGEN

6. Demografie

7. Wirtschaft

8. Arbeitsmarkt

9. Forschung

10. Regionale Disparitäten

TEIL III – TRANSFORMATIONSMODELL

11. Zukunftsfonds

12. Szenarien

13. Skalierungsstrategie

14. Governance

15. Gesellschaftliche Wirkung

TEIL IV – SYNTHESEN

16. Schlussfolgerung

17. Ausblick

18. Endnoten

19. Literatur

20. Anhang

📘 KAPITEL 1 – EINLEITUNG

1.1 Relevanz des Themas

Regionale Transformation ist eine der zentralen Herausforderungen moderner Volkswirtschaften¹². Globalisierung, technologischer Wandel, demografische Alterung und geopolitische Unsicherheiten führen dazu, dass Regionen ihre wirtschaftlichen Grundlagen neu ausrichten müssen³⁴. Besonders betroffen sind mittelgroße Regionen mit industriellen Altstrukturen, begrenzter Kapitalbasis und demografischem Rückgang⁵.

Thüringen ist ein exemplarischer Fall: Das Land verfügt über exzellente wissenschaftliche Kompetenzen in Photonik, Medizintechnik, Mikroelektronik und Künstlicher Intelligenz⁶⁷, gleichzeitig aber über strukturelle Schwächen wie geringe Exportintensität, Fachkräftemangel, institutionelle Fragmentierung und unzureichende Skalierungsfähigkeit⁸⁹.

Die Relevanz ergibt sich aus drei Gründen:

1. Ökonomisch: Ohne Transformation drohen Wachstumsverluste, Fachkräftemangel und sinkende Produktivität¹⁰.

2. Gesellschaftlich: Regionale Disparitäten gefährden soziale Kohäsion¹¹.

3. Politisch: Europa benötigt resiliente Regionen, um global wettbewerbsfähig zu bleiben¹².

Damit ist das Thema sowohl wissenschaftlich als auch politisch hochrelevant.

1.2 Forschungsfrage

Die zentrale Forschungsfrage dieser Dissertation lautet:

Wie kann Thüringen durch ein integriertes Modell aus Wissen, Kapital, Governance und missionsorientierter Politik eine nachhaltige, skalierbare und exportorientierte Zukunftsökonomie aufbauen¹³?

Daraus ergeben sich fünf Teilfragen:

1. Welche theoretischen Modelle erklären regionale Transformation¹⁴?

2. Welche strukturellen Stärken und Schwächen prägen Thüringen¹⁵?

3. Wie kann ein staatlicher Zukunftsfonds wissenschaftliche Exzellenz in industrielle Wertschöpfung überführen¹⁶?

4. Welche Governance‑Strukturen sichern langfristige Transformation¹⁷?

5. Wie lässt sich die Wirkung eines Zukunftsfonds über 25 Jahre modellieren¹⁸?

1.3 Wissenschaftlicher Stand (State of the Art)

Die Dissertation baut auf fünf Forschungssträngen auf:

(1) Regionalökonomie

Zentrale Beiträge stammen von Krugman, Fujita, Venables, Glaeser, Combes, Duranton und Puga¹⁹²⁰.

(2) Cluster‑Theorie

Porter, Saxenian, Feldman, Audretsch, Delgado und Ketels prägen die moderne Clusterforschung²¹²².

(3) Innovationssysteme (NIS/RIS)

Freeman, Lundvall, Nelson, Cooke, Asheim und Tödtling liefern die Grundlagen²³²⁴.

(4) Missionsorientierte Politik

Mazzucato, Rodrik, Hausmann und Foray entwickeln moderne Transformationsansätze²⁵²⁶.

(5) Smart Specialisation (S3)

Foray, McCann und die Europäische Kommission prägen den europäischen Rahmen²⁷.

Der wissenschaftliche Stand zeigt: Transformation gelingt nur, wenn Wissen, Kapital, Governance und Politik integriert wirken²⁸.

1.4 Zielsetzung der Arbeit

Die Dissertation verfolgt vier Ziele:

1. Theoretische Synthese: Integration der relevanten Forschungsstränge²⁹.

2. Empirische Analyse Thüringens: Stärken, Schwächen, Potenziale³⁰.

3. Modellierung eines Zukunftsfonds: Kapitalarchitektur, Mechanismen, Wirkung³¹.

4. Governance‑Design: Institutionelle Strukturen für langfristige Transformation³².

1.5 Aufbau der Arbeit

Die Arbeit gliedert sich in vier Teile:

• Teil I: Theorie

• Teil II: Empirie

• Teil III: Transformationsmodell

• Teil IV: Synthesen und Endnoten

📘 KAPITEL 2 – GRUNDLAGEN DER REGIONALÖKONOMIE

(wissenschaftlich, mit hochgestellten Fußnotenmarkierungen; Endnoten kommen später gesammelt)

Die Regionalökonomie untersucht die räumliche Verteilung wirtschaftlicher Aktivitäten und die Mechanismen, die regionale Entwicklungsunterschiede erklären¹²³. Sie verbindet Elemente der Mikroökonomie, Makroökonomie, Innovationsforschung, Wirtschaftsgeografie und institutionellen Ökonomie⁴⁵⁶. Für Transformationsregionen wie Thüringen ist sie zentral, weil sie erklärt, warum manche Regionen dynamische Wachstumspfade entwickeln, während andere stagnieren oder in strukturelle Abwärtsspiralen geraten⁷⁸⁹.

Die theoretischen Grundlagen dieses Kapitels bilden das Fundament für die späteren empirischen Analysen (Kapitel 6–10) und das Transformationsmodell (Kapitel 11–15).

2.1 Regionale Wachstumstheorien

Regionale Wachstumstheorien versuchen zu erklären, warum Regionen unterschiedliche Wachstumsraten aufweisen und welche Faktoren langfristige Entwicklungspfade bestimmen¹⁰. Drei theoretische Stränge dominieren die Literatur:

• neoklassische Ansätze

• endogene Wachstumstheorien

• evolutionäre und institutionelle Ansätze

2.1.1 Neoklassische Wachstumstheorie

Das Solow‑Modell (1956) bildet den Ausgangspunkt moderner Wachstumstheorie¹¹¹². Es betont:

• Kapital

• Arbeit

• technologischen Fortschritt

als Wachstumstreiber. Barro & Sala‑i‑Martin zeigten, dass Regionen langfristig zu einem Gleichgewichtsniveau konvergieren¹³¹⁴.

Kritikpunkte:

• Vernachlässigung von Wissen¹⁵

• keine Erklärung für regionale Divergenz¹⁶

• keine Berücksichtigung institutioneller Unterschiede¹⁷

• unrealistische Annahmen über Mobilität¹⁸

Für Thüringen ist dieser Ansatz nur begrenzt geeignet, da er strukturelle Unterschiede und Wissensdynamiken unterschätzt.

2.1.2 Endogene Wachstumstheorie

Romer (1986, 1990) und Lucas (1988) entwickelten Modelle, in denen Wissen und Humankapital endogene Wachstumstreiber sind¹⁹²⁰²¹. Wachstum entsteht dort, wo:

• Wissen akkumuliert wird

• Talente konzentriert sind

• Innovationen entstehen

• Spillover‑Effekte wirken²²²³

Empirische Bestätigung:

• Acemoglu (2009)²⁴

• Aghion & Howitt (1992, 1998)²⁵²⁶

• OECD‑Studien zu Wissensökonomien²⁷

• Weltbank‑Berichte zu Innovationssystemen²⁸

Für Thüringen ist dieser Ansatz hochrelevant, da das Land über starke Forschungsinstitutionen verfügt, aber geringe industrielle Skalierung erreicht²⁹.

2.1.3 Evolutionäre Regionalökonomie

Die evolutionäre Ökonomie (Nelson & Winter 1982)³⁰ betrachtet Regionen als historisch gewachsene Systeme. Zentrale Konzepte:

• Pfadabhängigkeit (David 1985)³¹

• Lock‑ins (Arthur 1989)³²

• Related Variety (Frenken et al. 2007)³³

• Smart Diversification (Boschma 2015)³⁴

• Branchendynamik (Klepper 1997)³⁵

Empirische Studien zeigen, dass Regionen mit verwandter Vielfalt stärker wachsen:

• Hidalgo et al. (2007)³⁶

• Boschma & Iammarino (2009)³⁷

• Neffke et al. (2011)³⁸

• Essletzbichler (2015)³⁹

Für Thüringen ist dieser Ansatz besonders relevant, da das Land historisch gewachsene Spezialisierungen (Optik, Glas, Präzision) besitzt, die sich zu neuen Pfaden weiterentwickeln lassen.

2.2 Neue Ökonomische Geografie (Krugman)

Paul Krugman (1991) entwickelte die Neue Ökonomische Geografie (NÖG)⁴⁰⁴¹. Sie erklärt:

• Agglomerationen

• Zentren‑Peripherie‑Strukturen

• regionale Divergenz

2.2.1 Agglomerationseffekte

Agglomeration entsteht durch:

• Skaleneffekte

• Transportkosten

• Marktgröße

• Wissensspillover⁴²⁴³

Wichtige empirische Beiträge:

• Glaeser et al. (1992)⁴⁴

• Rosenthal & Strange (2004)⁴⁵

• Duranton & Puga (2004)⁴⁶

• Combes & Gobillon (2015)⁴⁷

2.2.2 Zentren und Peripherien

Krugman zeigt, dass kleine Unterschiede zu großen Divergenzen führen können⁴⁸. Dies wurde bestätigt durch:

• Fujita, Krugman & Venables (1999)⁴⁹

• Combes, Mayer & Thisse (2008)⁵⁰

• OECD‑Regionalstudien (2019)⁵¹

Für Thüringen bedeutet das:

• Jena = Zentrum

• ländliche Räume = Peripherie

2.3 Agglomeration, Spezialisierung und Diversifikation

2.3.1 Spezialisierungsvorteile

Marshall (1890) beschrieb erstmals:

• spezialisierte Arbeitsmärkte

• Zuliefernetzwerke

• Wissensspillover⁵²

Empirische Bestätigung:

• Ellison & Glaeser (1997)⁵³

• Devereux et al. (2004)⁵⁴

• Delgado, Porter & Stern (2014)⁵⁵

2.3.2 Diversifikation

Jacobs (1969) argumentierte, dass Diversität Innovation fördert⁵⁶. Bestätigt durch:

• Glaeser et al. (1992)⁵⁷

• Frenken et al. (2007)⁵⁸

• Saviotti & Frenken (2008)⁵⁹

2.3.3 Related Variety

Der wichtigste Faktor für modernes Wachstum:

• verwandte Vielfalt (Boschma 2005)⁶⁰

• kognitive Nähe (Nooteboom 2000)⁶¹

• industrielle Verwandtschaft (Neffke et al. 2011)⁶²

• regionale Wissenskomplementarität (Balland et al. 2019)⁶³

Thüringen hat hier enormes Potenzial:

• Photonik + MedTech

• Mikroelektronik + KI

• BioTech + Sensorik

2.4 Pfadabhängigkeit und Lock‑ins

Pfadabhängigkeit erklärt, warum Regionen nicht beliebig transformierbar sind⁶⁴. Klassische Beiträge:

• David (1985)⁶⁵

• Arthur (1989)⁶⁶

• Martin & Sunley (2006)⁶⁷

Lock‑ins entstehen durch:

• technologische Fixierungen

• institutionelle Trägheit

• kulturelle Muster

• fehlende Diversifikation

Empirische Beispiele:

• Ruhrgebiet (Grabher 1993)⁶⁸

• Detroit (Sugrue 1996)⁶⁹

• Nordengland (Hudson 2005)⁷⁰

2.5 Institutionen und Governance

Institutionen prägen regionale Entwicklung (North 1990)⁷¹. Wichtige Beiträge:

• Acemoglu & Robinson (2012)⁷²

• Rodrik (2004)⁷³

• Storper (1997)⁷⁴

• Ostrom (1990)⁷⁵

Governance‑Modelle:

• Multi‑Level‑Governance (Hooghe & Marks 2001)⁷⁶

• Netzwerkgovernance (Powell 1990)⁷⁷

• Transformationsgovernance (Hausmann & Rodrik 2003)⁷⁸

• Missionsorientierte Governance (Mazzucato 2018)⁷⁹

2.6 Bedeutung für Transformationsregionen wie Thüringen

Die Theorie zeigt:

• Wissen = Wachstum

• Pfade = persistent

• Agglomerationen = produktiv

• Institutionen = entscheidend

• Politik = notwendig

Empirische Parallelen:

• Oulu (Finnland)⁸⁰

• Eindhoven (Niederlande)⁸¹

• Haifa (Israel)⁸²

• Grenoble (Frankreich)⁸³

2.7 Wissenschaftliche Synthese

Die Regionalökonomie liefert fünf zentrale Erkenntnisse:

1. Wissen ist der wichtigste Wachstumstreiber.

2. Regionen sind historisch geprägt.

3. Agglomerationen erzeugen überdurchschnittliche Dynamik.

4. Institutionen und Governance bestimmen Transformationsfähigkeit.

5. Politische Interventionen sind notwendig, um neue Pfade zu schaffen.

📘 KAPITEL 3 – CLUSTER‑THEORIE UND INNOVATIONSSYSTEME

(wissenschaftlich, mit Fußnotenmarkierungen; Endnoten kommen später gesammelt)

Cluster‑Theorie und Innovationssystemforschung gehören zu den einflussreichsten Ansätzen der modernen Regionalökonomie¹²³⁴. Sie erklären, warum bestimmte Regionen überdurchschnittliche Innovations‑ und Wachstumsraten erzielen, während andere stagnieren⁵⁶⁷. Für Transformationsregionen wie Thüringen sind diese Ansätze zentral, da sie die Mechanismen beschreiben, über die wissenschaftliche Exzellenz in wirtschaftliche Wertschöpfung überführt werden kann⁸⁹¹⁰.

3.1 Porter’s Cluster‑Ansatz

Michael Porter definierte Cluster als „geografische Konzentrationen miteinander verbundener Unternehmen, spezialisierter Zulieferer, Dienstleister, Firmen in verwandten Branchen sowie zugehöriger Institutionen“¹¹¹². Sein „Diamond Model“ identifiziert vier zentrale Wettbewerbsvorteile¹³¹⁴:

• Faktorbedingungen

• Nachfragebedingungen

• verwandte und unterstützende Industrien

• Unternehmensstrategie, Struktur und Rivalität

3.1.1 Wettbewerb als Innovationsmotor

Porter argumentiert, dass intensiver regionaler Wettbewerb Innovationen fördert¹⁵¹⁶. Empirische Bestätigung:

• Saxenian (1994)¹⁷

• Feldman & Audretsch (1999)¹⁸

• Delgado, Porter & Stern (2014)¹⁹

• Ketels (2017)²⁰

3.1.2 Kooperation und Wissensspillover

Wissensspillover sind ein zentraler Mechanismus regionaler Innovationsdynamik²¹²². Klassische Studien:

• Jaffe, Trajtenberg & Henderson (1993)²³

• Audretsch & Feldman (1996)²⁴

• Breschi & Lissoni (2001)²⁵

• Zucker, Darby & Brewer (1998)²⁶

3.1.3 Institutionelle Einbettung

Cluster sind immer in institutionelle Strukturen eingebettet²⁷²⁸. Wichtige Beiträge:

• Cooke (1998)²⁹

• Asheim & Gertler (2005)³⁰

• Boschma (2005)³¹

• Tödtling & Trippl (2005)³²

3.2 Nationale Innovationssysteme (NIS)

Das Konzept der Nationalen Innovationssysteme wurde von Freeman (1987), Lundvall (1992) und Nelson (1993) entwickelt³³³⁴³⁵. Es betont, dass Innovation das Ergebnis eines komplexen Netzwerks von Akteuren ist³⁶.

3.2.1 Akteurslandschaft

Ein NIS umfasst³⁷:

• Unternehmen

• Hochschulen

• Forschungseinrichtungen

• staatliche Institutionen

• Finanzierungsakteure

• intermediäre Organisationen

OECD‑Studien bestätigen die Bedeutung dieser Strukturen³⁸³⁹.

3.2.2 Lernprozesse und Interaktionen

Lundvall (1992) prägte den Begriff „learning by interacting“⁴⁰. Nelson & Winter (1982) betonten die Rolle von Routinen⁴¹. Rosenberg (1982) zeigte die Bedeutung inkrementeller Innovation⁴².

3.3 Regionale Innovationssysteme (RIS)

RIS‑Forschung wurde geprägt durch:

• Cooke (1992, 1998)⁴³

• Asheim & Isaksen (2002)⁴⁴

• Tödtling & Trippl (2005)⁴⁵

• Doloreux & Parto (2005)⁴⁶

3.3.1 Struktur eines RIS

Ein RIS besteht aus⁴⁷⁴⁸:

• Wissensgenerierenden Akteuren

• Wissensnutzenden Akteuren

• Intermediären

• Politischen Institutionen

3.3.2 Stärken und Schwächen von RIS

Stärken:

• schnelle Wissensflüsse

• hohe Interaktionsdichte

• regionale Identität

• Spezialisierungsvorteile

Schwächen:

• Risiko von Lock‑ins⁴⁹

• begrenzte Diversität⁵⁰

• Abhängigkeit von einzelnen Branchen⁵¹

3.4 Triple‑Helix‑Modell

Das Triple‑Helix‑Modell (Etzkowitz & Leydesdorff, 1995)⁵² beschreibt die Interaktion zwischen:

• Wissenschaft

• Wirtschaft

• Staat

als zentralen Treiber von Innovation⁵³.

3.4.1 Hybridorganisationen

Beispiele:

• Stanford Research Park⁵⁴

• Fraunhofer‑Modelle⁵⁵

• israelische Yozma‑Struktur⁵⁶

• finnische TEKES‑Programme⁵⁷

3.4.2 Rolle des Staates

Mazzucato (2013) argumentiert, dass der Staat ein „unternehmerischer Akteur“ ist⁵⁸. Rodrik (2004) betont die Rolle strategischer Industriepolitik⁵⁹. Hausmann & Rodrik (2003) zeigen die Bedeutung von „self‑discovery“‑Prozessen⁶⁰.

3.5 Wissensspillover und Talentmobilität

Wissensspillover sind einer der wichtigsten Wachstumstreiber in Clustern⁶¹. Zentrale Studien:

• Jaffe et al. (1993)⁶²

• Audretsch & Feldman (1996)⁶³

• Breschi & Lissoni (2001)⁶⁴

• Zucker, Darby & Brewer (1998)⁶⁵

• Agrawal, Cockburn & McHale (2006)⁶⁶

Talentmobilität ist ein zentraler Mechanismus regionaler Wissensdiffusion⁶⁷⁶⁸.

3.6 Kritik und Weiterentwicklungen der Cluster‑Theorie

Wichtige kritische Beiträge:

• Martin & Sunley (2003)⁶⁹

• Markusen (1996)⁷⁰

• Boschma (2005)⁷¹

• Asheim et al. (2011)⁷²

Moderne Weiterentwicklungen integrieren:

• globale Wertschöpfungsketten (Gereffi 2005)⁷³

• Smart Specialisation (Foray 2015)⁷⁴

• missionsorientierte Politik (Mazzucato 2018)⁷⁵

• regionale Pfadneuschöpfung (Grillitsch & Sotarauta 2020)⁷⁶

📘 KAPITEL 4 – MISSIONORIENTIERTE INNOVATIONSPOLITIK

(wissenschaftlich, mit Fußnotenmarkierungen; Endnoten kommen später gesammelt)

Missionsorientierte Innovationspolitik hat sich in den letzten Jahren zu einem der einflussreichsten Ansätze der Transformationsforschung entwickelt¹². Sie geht davon aus, dass große gesellschaftliche Herausforderungen — Klimawandel, Digitalisierung, Gesundheit, regionale Disparitäten — nicht durch marktgetriebene Innovation allein gelöst werden können³⁴. Stattdessen braucht es strategische, langfristige, koordinierte staatliche Interventionen, die Innovationen in bestimmte Richtungen lenken⁵⁶.

Für Regionen wie Thüringen ist dieser Ansatz besonders relevant, weil er erklärt, wie wissenschaftliche Exzellenz in großskalige wirtschaftliche Wertschöpfung überführt werden kann⁷⁸.

4.1 Grundlagen missionsorientierter Politik

Der missionsorientierte Ansatz wurde maßgeblich von Mariana Mazzucato geprägt⁹¹⁰. Er basiert auf drei Grundannahmen:

1. Der Staat ist ein aktiver, unternehmerischer Akteur, nicht nur ein Regulierer¹¹.

2. Transformation erfordert Richtung, nicht nur Förderung¹².

3. Risiken und Gewinne müssen fair verteilt werden, um gesellschaftliche Legitimität zu sichern¹³.

Mazzucato zeigt anhand historischer Beispiele — u. a. Raumfahrt, Internet, Biotechnologie —, dass große technologische Durchbrüche oft durch staatliche Missionen initiiert wurden¹⁴¹⁵.

4.2 Merkmale missionsorientierter Politik

Missionsorientierte Politik unterscheidet sich von klassischer Innovationspolitik durch fünf zentrale Merkmale:

4.2.1 Problemorientierung statt Branchenfokus

Klassische Innovationspolitik fördert Branchen oder Technologien¹⁶. Missionsorientierte Politik fördert Problemlösungen:

• „CO₂‑neutrale Industrie“

• „Gesundheitssystem der Zukunft“

• „Regionale Resilienz“

4.2.2 Interdisziplinarität

Missionen verbinden verschiedene Sektoren und Technologien¹⁷:

• KI + MedTech

• Photonik + Produktion

• BioTech + Sensorik

4.2.3 Langfristigkeit

Missionen laufen über Jahrzehnte¹⁸. Sie überdauern Wahlzyklen und erfordern stabile Governance.

4.2.4 Risikoteilung

Der Staat übernimmt frühe Risiken, private Akteure skalieren später¹⁹.

4.2.5 Systemische Koordination

Missionen koordinieren:

• Wissenschaft

• Wirtschaft

• Staat

• Zivilgesellschaft²⁰

4.3 Internationale Beispiele missionsorientierter Politik

4.3.1 Israel – Yozma‑Programm

Das Yozma‑Programm (1993) gilt als eines der erfolgreichsten staatlichen Innovationsprogramme weltweit²¹. Es kombinierte:

• staatliches Kapital

• private Fonds

• IP‑Kommerzialisierung

• Talentprogramme

und führte zu einem der dynamischsten High‑Tech‑Ökosysteme der Welt²².

4.3.2 Finnland – TEKES / Business Finland

Finnland nutzte missionsorientierte Programme, um Nokia‑Abhängigkeiten zu überwinden²³. Ergebnisse:

• Diversifikation

• neue Cluster

• starke Forschungslandschaft²⁴

4.3.3 Südkorea – strategische Industriepolitik

Südkorea entwickelte gezielte Missionen in Halbleitern, Batterien und Mobilität²⁵. Der Staat koordinierte:

• Kapital

• Technologie

• Infrastruktur

• Talententwicklung²⁶

4.3.4 USA – DARPA und ARPA‑Modelle

DARPA gilt als Prototyp missionsorientierter Politik²⁷. Sie erzeugte:

• Internet

• GPS

• moderne Halbleitertechnologien²⁸

4.4 Missionsorientierte Politik in Europa

Die EU hat Missionen in den Bereichen:

• Klimawandel

• Gesundheit

• Städte

• Ozeane

• Landwirtschaft

entwickelt²⁹³⁰. Smart Specialisation (S3) gilt als europäisches Pendant zu missionsorientierter Politik³¹.

Für Thüringen bedeutet das:

• Missionen müssen regional verankert sein

• aber europäisch kompatibel

• und wissenschaftlich fundiert

4.5 Kritik an missionsorientierter Politik

Wichtige Kritikpunkte:

4.5.1 Risiko politischer Fehlsteuerung

Missionen können ineffizient sein, wenn sie falsch gesetzt werden³².

4.5.2 Gefahr der Überzentralisierung

Zu starke staatliche Steuerung kann private Innovation hemmen³³.

4.5.3 Komplexität der Koordination

Missionen erfordern hohe institutionelle Kapazität³⁴.

4.5.4 Messprobleme

Missionserfolg ist schwer messbar³⁵.

4.6 Bedeutung für Thüringen

Missionsorientierte Politik ist für Thüringen aus vier Gründen zentral:

1. Sie verbindet wissenschaftliche Exzellenz mit wirtschaftlicher Skalierung³⁶.

2. Sie schafft langfristige Orientierung, die über Wahlzyklen hinausgeht³⁷.

3. Sie ermöglicht Pfadneuschöpfung, statt nur Pfadfortsetzung³⁸.

4. Sie schafft institutionelle Koordination, die Thüringen bisher fehlt³⁹.

4.7 Wissenschaftliche Synthese

Missionsorientierte Politik liefert drei zentrale Erkenntnisse für das Transformationsmodell dieser Dissertation:

1. Transformation braucht Richtung, nicht nur Förderung.

2. Der Staat muss unternehmerisch handeln, nicht nur regulieren.

3. Innovation entsteht durch systemische Koordination, nicht durch Einzelmaßnahmen.

Damit bildet Kapitel 4 die theoretische Grundlage für:

• Kapitel 5 (Smart Specialisation)

• Kapitel 11 (Zukunftsfonds)

• Kapitel 14 (Governance‑Modell)

📘 KAPITEL 5 – SMART SPECIALISATION (S3) ALS EUROPÄISCHER RAHMEN

(wissenschaftlich, mit Fußnotenmarkierungen; Endnoten kommen später gesammelt)

Smart Specialisation (S3) ist seit 2014 der zentrale strategische Rahmen der Europäischen Union für regionale Innovations‑ und Transformationspolitik¹². Der Ansatz wurde entwickelt, um Regionen dabei zu unterstützen, ihre wirtschaftlichen Stärken zu identifizieren, zu fokussieren und systematisch auszubauen³⁴. S3 ist damit ein Gegenentwurf zu früheren, breit gestreuten Förderlogiken, die oft ineffizient waren und keine strukturellen Veränderungen bewirkten⁵.

Für Thüringen ist S3 besonders relevant, weil das Land über hochspezialisierte wissenschaftliche Kompetenzen verfügt, diese aber bislang nicht in ausreichendem Maße in industrielle Skalierung überführt wurden⁶⁷.

5.1 Theoretische Grundlagen von Smart Specialisation

Der S3‑Ansatz wurde maßgeblich von Dominique Foray, Paul David und Bronwyn Hall entwickelt⁸⁹. Er basiert auf drei Grundprinzipien:

1. Fokussierung auf regionale Stärken Regionen sollen sich auf jene Bereiche konzentrieren, in denen sie bereits über wissenschaftliche oder wirtschaftliche Exzellenz verfügen¹⁰.

2. Entrepreneurial Discovery Process (EDP) Transformation entsteht nicht top‑down, sondern durch einen strukturierten Entdeckungsprozess zwischen Unternehmen, Wissenschaft und Staat¹¹¹².

3. Priorisierung statt Streuung Ressourcen sollen gezielt in wenige, strategische Bereiche fließen¹³.

S3 ist damit ein evolutionärer Ansatz, der auf Pfadabhängigkeit, Spezialisierung und Wissensdynamiken aufbaut¹⁴.

5.2 Der Entrepreneurial Discovery Process (EDP)

Der EDP ist das Herzstück von S3¹⁵. Er beschreibt einen systematischen Prozess, in dem regionale Akteure gemeinsam herausfinden:

• welche technologischen Stärken existieren

• welche neuen Kombinationen möglich sind

• welche Marktchancen realistisch sind

• welche Investitionen notwendig sind

5.2.1 Akteursgruppen im EDP

Der EDP umfasst vier Gruppen¹⁶:

• Unternehmen

• Hochschulen und Forschungseinrichtungen

• staatliche Institutionen

• intermediäre Organisationen (Cluster, Kammern, Agenturen)

5.2.2 Ablauf eines EDP

Ein typischer EDP umfasst:

1. Analyse bestehender Stärken

2. Identifikation neuer technologischer Kombinationen

3. Bewertung von Marktpotenzialen

4. Priorisierung

5. Entwicklung von Missionsfeldern

6. Ableitung von Investitionsstrategien¹⁷¹⁸

5.2.3 Bedeutung für Thüringen

Thüringen verfügt über mehrere EDP‑relevante Stärken:

• Photonik

• Mikroelektronik

• Medizintechnik

• KI

• BioTech

• Sensorik

Diese Bereiche sind hochkompatibel und ermöglichen related variety¹⁹²⁰.

5.3 S3 in der EU‑Kohäsionspolitik

Seit 2014 ist S3 Voraussetzung für den Zugang zu EU‑Strukturfonds²¹. Die Europäische Kommission fordert:

• klare Prioritäten

• evidenzbasierte Strategien

• Monitoring‑Systeme

• Governance‑Strukturen

• Beteiligung regionaler Akteure²²²³

5.3.1 S3‑Prioritäten in Europa

Beispiele:

• Katalonien: Advanced Manufacturing²⁴

• Flandern: BioTech²⁵

• Emilia‑Romagna: Mechatronik²⁶

• Oulu: ICT und 5G²⁷

Diese Regionen zeigen, dass S3‑Strategien erfolgreich sein können, wenn sie konsequent umgesetzt werden.

5.4 Kritik an Smart Specialisation

Wichtige Kritikpunkte:

5.4.1 Risiko der Pfadverengung

Zu starke Fokussierung kann neue Pfade blockieren²⁸.

5.4.2 Governance‑Probleme

Viele Regionen verfügen nicht über die institutionelle Kapazität für EDP‑Prozesse²⁹.

5.4.3 Messprobleme

Erfolg von S3 ist schwer messbar³⁰.

5.4.4 Gefahr politischer Einflussnahme

Prioritäten können politisiert werden³¹.

5.5 Bedeutung von S3 für Thüringen

S3 ist für Thüringen aus vier Gründen zentral:

1. Es zwingt zur Fokussierung auf echte Stärken³².

2. Es fördert neue technologische Kombinationen (Photonik + KI + MedTech)³³.

3. Es schafft institutionelle Koordination, die Thüringen bisher fehlt³⁴.

4. Es ist Voraussetzung für EU‑Mittel, die für Transformation essenziell sind³⁵.

5.6 Wissenschaftliche Synthese

Smart Specialisation liefert drei zentrale Erkenntnisse für das Transformationsmodell dieser Dissertation:

1. Transformation gelingt nur durch Fokussierung.

2. Innovation entsteht durch Entdeckungsprozesse, nicht durch Planung.

3. Regionale Stärken müssen systematisch skaliert werden.

Damit bildet Kapitel 5 die Grundlage für:

• Kapitel 11 (Zukunftsfonds)

• Kapitel 13 (Skalierungsstrategie)

• Kapitel 14 (Governance‑Modell)

📘 KAPITEL 6 – DEMOGRAFISCHE ENTWICKLUNG THÜRINGENS

(wissenschaftlich, mit hochgestellten Fußnotenmarkierungen; Endnoten kommen später gesammelt)

Die demografische Entwicklung ist einer der zentralen strukturellen Faktoren, die die wirtschaftliche Leistungsfähigkeit und Transformationsfähigkeit einer Region bestimmen¹². Thüringen gehört zu den am stärksten vom demografischen Wandel betroffenen Regionen Europas³⁴. Die Kombination aus Bevölkerungsrückgang, Alterung, Abwanderung junger Menschen und geringer Zuwanderung stellt erhebliche Herausforderungen für Arbeitsmarkt, Innovationsfähigkeit und regionale Resilienz dar⁵⁶.

6.1 Bevölkerungsentwicklung seit 1990

Seit der deutschen Wiedervereinigung hat Thüringen einen kontinuierlichen Bevölkerungsrückgang erlebt⁷. Die Ursachen sind:

• Abwanderung in den 1990er‑ und frühen 2000er‑Jahren⁸

• niedrige Geburtenraten⁹

• geringe Nettozuwanderung¹⁰

Zwischen 1990 und 2020 verlor Thüringen rund ein Viertel seiner Bevölkerung¹¹.

6.1.1 Regionale Unterschiede

Der Rückgang ist regional sehr unterschiedlich ausgeprägt¹²:

• Starke Verluste: Nordthüringen, Südharz, Altenburger Land

• Moderate Verluste: Eichsfeld, Wartburgkreis

• Stabile oder wachsende Räume: Jena, Erfurt, Weimar¹³¹⁴

Diese Divergenzen prägen die wirtschaftliche Struktur und die Innovationsfähigkeit der Regionen.

6.2 Alterung der Bevölkerung

Thüringen gehört zu den am stärksten alternden Regionen Europas¹⁵. Der Anteil der über 65‑Jährigen steigt kontinuierlich, während der Anteil der unter 20‑Jährigen sinkt¹⁶.

6.2.1 Ursachen der Alterung

• niedrige Geburtenraten¹⁷

• Abwanderung junger Menschen¹⁸

• steigende Lebenserwartung¹⁹

6.2.2 Folgen der Alterung

Die Alterung hat weitreichende Auswirkungen:

• Fachkräftemangel²⁰

• sinkende Innovationsfähigkeit²¹

• steigende Sozialausgaben²²

• geringere regionale Dynamik²³

Für Thüringen bedeutet dies, dass Transformation nur gelingt, wenn die demografischen Trends aktiv adressiert werden.

6.3 Abwanderung und Wanderungsbewegungen

6.3.1 Abwanderung junger Menschen

Thüringen verlor seit 1990 überdurchschnittlich viele junge, gut ausgebildete Menschen²⁴. Hauptgründe:

• bessere Arbeitsmarktchancen in westdeutschen Städten²⁵

• höhere Löhne²⁶

• größere urbane Attraktivität²⁷

6.3.2 Rückwanderung und neue Trends

Seit den 2010er‑Jahren gibt es leichte Rückwanderungstendenzen²⁸, insbesondere:

• Familien

• Hochqualifizierte

• Rückkehrerprogramme²⁹

Diese Trends sind jedoch zu schwach, um den langfristigen Bevölkerungsrückgang auszugleichen³⁰.

6.4 Zuwanderung und Migration

Zuwanderung ist ein zentraler Faktor für die Stabilisierung der Bevölkerung³¹. Thüringen weist jedoch im Vergleich zu westdeutschen Ländern eine geringere Nettozuwanderung auf³².

6.4.1 Internationale Migration

Internationale Migration hat seit 2015 zu einer leichten Stabilisierung geführt³³. Herausforderungen:

• Integration in Arbeitsmarkt³⁴

• Anerkennung von Qualifikationen³⁵

• regionale Verteilung³⁶

6.4.2 Binnenmigration

Binnenmigration wirkt sich unterschiedlich aus³⁷:

• Gewinner: Jena, Erfurt, Weimar

• Verlierer: ländliche Räume, Südthüringen³⁸

6.5 Auswirkungen auf Arbeitsmarkt und Innovation

Die demografische Entwicklung hat direkte Auswirkungen auf:

6.5.1 Arbeitsmarkt

• Fachkräftemangel in Industrie, Pflege, IT³⁹

• steigende Lohnkosten⁴⁰

• sinkende Bewerberzahlen⁴¹

6.5.2 Innovationsfähigkeit

Alternde Regionen haben:

• geringere Gründungsraten⁴²

• weniger technologische Dynamik⁴³

• geringere Talentmobilität⁴⁴

6.5.3 Regionale Resilienz

Demografisch schrumpfende Regionen sind weniger resilient gegenüber:

• wirtschaftlichen Schocks⁴⁵

• Strukturwandel⁴⁶

• globalen Wettbewerbsdruck⁴⁷

6.6 Bedeutung für das Transformationsmodell

Die demografische Lage Thüringens macht deutlich:

1. Transformation ist dringend.

2. Ohne Zuwanderung und Talentbindung ist Transformation nicht möglich.

3. Der Zukunftsfonds (Kapitel 11) muss demografische Effekte aktiv adressieren.

4. Cluster‑ und Innovationspolitik müssen talentorientiert gestaltet werden.

5. Regionen wie Jena und Erfurt sind Anker, ländliche Räume brauchen kompensierende Strategien.

6.7 Wissenschaftliche Synthese

Die demografische Analyse zeigt:

• Thüringen schrumpft und altert stark.

• Die Innovationsfähigkeit ist gefährdet.

• Regionale Divergenzen verstärken sich.

• Transformation erfordert aktive demografische Strategien.

• Der Zukunftsfonds muss Talentbindung, Zuwanderung und Qualifizierung integrieren.

📘 KAPITEL 7 – WIRTSCHAFTLICHE STRUKTUR THÜRINGENS

(wissenschaftlich, mit Fußnotenmarkierungen; Endnoten kommen später gesammelt)

Die wirtschaftliche Struktur Thüringens ist geprägt durch eine mittelständische Unternehmenslandschaft, spezialisierte industrielle Nischen, eine starke Forschungsbasis und gleichzeitig strukturelle Schwächen wie geringe Kapitalintensität, niedrige Exportquote und begrenzte Skalierungsfähigkeit¹²³. Diese Kombination macht Thüringen zu einer typischen „High‑Tech‑Low‑Scale“-Region⁴⁵, wie sie in vielen mittelgroßen europäischen Räumen zu finden ist.

7.1 Wirtschaftsstruktur im Überblick

Thüringen verfügt über eine diversifizierte, aber mittelständisch geprägte Wirtschaftsstruktur⁶⁷. Zentrale Merkmale:

• hoher Anteil kleiner und mittlerer Unternehmen (KMU)

• wenige Großunternehmen

• starke industrielle Tradition

• hohe Spezialisierung in bestimmten Nischen

• geringe Kapitalintensität im Vergleich zu Westdeutschland⁸

7.1.1 Branchenstruktur

Die wichtigsten Branchen Thüringens sind⁹¹⁰:

• Verarbeitendes Gewerbe (Maschinenbau, Optik, Elektronik)

• Gesundheitswirtschaft

• Automotive-Zulieferindustrie

• Informations- und Kommunikationstechnologien

• Logistik

• Ernährungswirtschaft

Das verarbeitende Gewerbe ist überdurchschnittlich stark vertreten und bildet das Rückgrat der regionalen Wertschöpfung¹¹.

7.2 Industrielle Spezialisierungen

Thüringen verfügt über mehrere international sichtbare Spezialisierungen, die auf historisch gewachsenen Kompetenzen beruhen¹².

7.2.1 Photonik und Optik

Die Region Jena ist eines der weltweit führenden Zentren für Optik und Photonik¹³¹⁴. Zentrale Akteure:

• Carl Zeiss AG

• Jenoptik

• Fraunhofer IOF

• Max‑Planck‑Institut für Wissenschaft des Lichts

Die Photonik ist Thüringens stärkster High‑Tech‑Cluster und besitzt hohe internationale Wettbewerbsfähigkeit¹⁵.

7.2.2 Mikroelektronik und Sensorik

Thüringen verfügt über eine starke Mikroelektronik‑ und Sensoriklandschaft¹⁶. Wichtige Standorte:

• Erfurt (Mikroelektronik)

• Ilmenau (Sensorik, Messtechnik)

Die TU Ilmenau und das Fraunhofer‑Institut für Angewandte Optik und Feinmechanik (IOF) spielen eine zentrale Rolle¹⁷.

7.2.3 Medizintechnik

Die Medizintechnik ist ein wachsender Sektor, der eng mit Photonik und Sensorik verknüpft ist¹⁸. Beispiele:

• bildgebende Verfahren

• Laserchirurgie

• Diagnostiksysteme

7.2.4 Automotive-Zulieferindustrie

Thüringen ist stark in die deutsche Automotive‑Wertschöpfungskette eingebunden¹⁹. Herausforderung:

• Transformation zu E‑Mobilität

• Abhängigkeit von OEM‑Standorten außerhalb Thüringens²⁰

7.3 Unternehmenslandschaft

7.3.1 Dominanz des Mittelstands

Über 99 % der Unternehmen in Thüringen sind KMU²¹. Vorteile:

• Flexibilität

• Spezialisierung

• regionale Verankerung

Nachteile:

• geringe Skalierungsfähigkeit²²

• begrenzte Kapitalbasis²³

• geringe Internationalisierung²⁴

7.3.2 Mangel an Großunternehmen

Thüringen verfügt über wenige große Unternehmen²⁵. Folgen:

• geringere F&E‑Investitionen

• weniger globale Wertschöpfung

• geringere Exportquote²⁶

7.4 Innovations- und F&E-Struktur

Thüringen hat eine überdurchschnittlich starke Forschungslandschaft²⁷:

• Universität Jena

• TU Ilmenau

• FH Erfurt

• FH Jena

• Fraunhofer‑Institute

• Max‑Planck‑Institute

• Helmholtz‑Einrichtungen

7.4.1 Stärken

• hohe Patentintensität in Photonik und Sensorik²⁸

• starke Grundlagenforschung²⁹

• international sichtbare Exzellenz³⁰

7.4.2 Schwächen

• geringe industrielle F&E‑Investitionen³¹

• schwache Kommerzialisierung³²

• geringe Zahl wachsender High‑Tech‑Startups³³

7.5 Exportstruktur

Thüringen weist eine unterdurchschnittliche Exportquote auf³⁴. Gründe:

• KMU‑Struktur

• geringe Skalierung

• fehlende Großunternehmen

• geringe Internationalisierung³⁵

Starke Exportbranchen:

• Optik/Photonik

• Maschinenbau

• Medizintechnik³⁶

Schwache Exportbranchen:

• Ernährungswirtschaft

• Automotive‑Zulieferer³⁷

7.6 Produktivität und Wertschöpfung

Die Arbeitsproduktivität liegt unter dem westdeutschen Durchschnitt³⁸. Ursachen:

• geringere Kapitalintensität³⁹

• kleinere Unternehmensgrößen⁴⁰

• geringere Löhne⁴¹

• geringere F&E‑Investitionen⁴²

7.7 Regionale Unterschiede innerhalb Thüringens

7.7.1 Wachstumszentren

• Jena

• Erfurt

• Weimar

Diese Städte weisen hohe Dynamik, hohe Innovationsfähigkeit und positive Wanderungssalden auf⁴³.

7.7.2 Strukturschwache Räume

• Nordthüringen

• Südharz

• Altenburger Land

• Teile Südthüringens⁴⁴

Diese Regionen sind von Abwanderung, Alterung und geringer wirtschaftlicher Dynamik geprägt.

7.8 Bedeutung für das Transformationsmodell

Die wirtschaftliche Analyse zeigt:

1. Thüringen ist eine High‑Tech‑Low‑Scale‑Region.

2. Es gibt starke Spezialisierungen, aber geringe Skalierung.

3. Die KMU‑Struktur begrenzt Wachstum und Internationalisierung.

4. Die Forschungslandschaft ist exzellent, aber schlecht kommerzialisiert.

5. Regionale Divergenzen verstärken strukturelle Herausforderungen.

6. Transformation erfordert Kapital, Governance und Skalierungsstrategien.

7.9 Wissenschaftliche Synthese

Die wirtschaftliche Struktur Thüringens ist geprägt durch:

• starke Nischen

• schwache Skalierung

• exzellente Forschung

• geringe Kapitalbasis

• regionale Divergenzen

Diese Ausgangslage macht deutlich, warum ein Zukunftsfonds (Kapitel 11) und eine missionsorientierte Transformationsstrategie notwendig sind.

📘 KAPITEL 8 – ARBEITSMARKT UND FACHKRÄFTE IN THÜRINGEN

(wissenschaftlich, mit Fußnotenmarkierungen; Endnoten kommen später gesammelt)

Der Arbeitsmarkt Thüringens ist geprägt durch demografischen Wandel, Fachkräftemangel, strukturelle Verschiebungen und eine hohe Abhängigkeit von mittelständischen Unternehmen¹². Diese Faktoren beeinflussen die Innovationsfähigkeit, Produktivität und langfristige wirtschaftliche Entwicklung des Landes³⁴.

8.1 Struktur des Arbeitsmarktes

Thüringen weist eine vergleichsweise hohe Erwerbsquote auf, jedoch mit deutlichen regionalen Unterschieden⁵. Zentrale Merkmale:

• hohe Erwerbsbeteiligung älterer Arbeitnehmer⁶

• niedrige Arbeitslosigkeit im Landesdurchschnitt⁷

• starke regionale Divergenzen zwischen urbanen und ländlichen Räumen⁸

• hohe Bedeutung des verarbeitenden Gewerbes⁹

8.1.1 Regionale Unterschiede

• Jena, Erfurt, Weimar: hohe Beschäftigungsdichte, hohe Qualifikationsniveaus¹⁰

• Nordthüringen, Südharz, Altenburger Land: strukturelle Arbeitsmarktprobleme¹¹

Diese Divergenzen verstärken die wirtschaftliche Ungleichheit innerhalb des Landes.

8.2 Qualifikationsstruktur

Thüringen verfügt über eine überdurchschnittlich hohe Quote an Facharbeitern¹², aber eine unterdurchschnittliche Quote an akademisch Qualifizierten¹³.

8.2.1 Stärken

• starke duale Ausbildung¹⁴

• hohe technische Kompetenz¹⁵

• gute berufliche Weiterbildung¹⁶

8.2.2 Schwächen

• geringe Akademikerquote¹⁷

• Abwanderung hochqualifizierter junger Menschen¹⁸

• geringe Attraktivität für internationale Fachkräfte¹⁹

Diese Struktur ist typisch für mittelständisch geprägte Industrieregionen.

8.3 Fachkräftemangel

Der Fachkräftemangel ist eine der größten Herausforderungen Thüringens²⁰. Er betrifft insbesondere:

• Pflege

• IT

• Ingenieurwesen

• Produktion

• Handwerk²¹

8.3.1 Ursachen

• demografischer Wandel²²

• geringe Zuwanderung²³

• Abwanderung junger Menschen²⁴

• geringe Löhne im Vergleich zu Westdeutschland²⁵

8.3.2 Folgen

• sinkende Innovationsfähigkeit²⁶

• geringere Skalierungsfähigkeit von Unternehmen²⁷

• steigende Lohnkosten²⁸

• Verzögerungen bei Investitionsprojekten²⁹

8.4 Lohnniveau und Arbeitskosten

Thüringen weist ein unterdurchschnittliches Lohnniveau auf³⁰. Dies hat zwei Effekte:

8.4.1 Vorteile

• Kostenvorteile für Unternehmen³¹

• Attraktivität für bestimmte Produktionsbereiche³²

8.4.2 Nachteile

• geringere Attraktivität für Fachkräfte³³

• geringere Kaufkraft³⁴

• geringere private F&E‑Investitionen³⁵

8.5 Arbeitsmarktflexibilität und Mobilität

8.5.1 Geringe Mobilität

Thüringen weist eine geringe berufliche und räumliche Mobilität auf³⁶. Ursachen:

• Eigentumsquote bei Immobilien³⁷

• familiäre Bindungen³⁸

• geringe urbane Zentren³⁹

8.5.2 Bedeutung für Innovation

Geringe Mobilität reduziert:

• Wissensspillover⁴⁰

• Talentzirkulation⁴¹

• Gründungsdynamik⁴²

8.6 Hochschulen und Talentpipeline

Thüringen verfügt über eine starke Hochschullandschaft⁴³:

• Universität Jena

• TU Ilmenau

• FH Erfurt

• FH Jena

• diverse Forschungseinrichtungen

8.6.1 Stärken

• hohe Forschungsqualität⁴⁴

• starke naturwissenschaftlich‑technische Fächer⁴⁵

• internationale Sichtbarkeit⁴⁶

8.6.2 Schwächen

• geringe Bindung von Absolventen an die Region⁴⁷

• geringe Gründungsquote⁴⁸

• fehlende Skalierungsökosysteme⁴⁹

8.7 Migration und Integration

8.7.1 Internationale Fachkräfte

Thüringen hat eine der niedrigsten Quoten internationaler Fachkräfte in Deutschland⁵⁰. Herausforderungen:

• Anerkennung von Qualifikationen⁵¹

• Sprachbarrieren⁵²

• geringe urbane Attraktivität⁵³

8.7.2 Potenziale

• gezielte Rekrutierung

• Willkommensstrukturen

• internationale Studienprogramme⁵⁴

8.8 Bedeutung für das Transformationsmodell

Die Analyse zeigt:

1. Thüringen hat strukturellen Fachkräftemangel.

2. Die Talentbasis ist zu klein, um High‑Tech‑Cluster allein aus eigener Kraft zu skalieren.

3. Transformation erfordert Zuwanderung, Talentbindung und Qualifizierung.

4. Der Zukunftsfonds (Kapitel 11) muss talentorientierte Investitionen integrieren.

5. Hochschulen müssen stärker in Kommerzialisierung und Talentbindung eingebunden werden.

8.9 Wissenschaftliche Synthese

Der Arbeitsmarkt Thüringens ist geprägt durch:

• demografischen Druck

• Fachkräftemangel

• geringe Mobilität

• starke technische Ausbildung

• schwache Akademikerbindung

Diese Faktoren machen deutlich, dass Transformation nur gelingt, wenn Talentpolitik ein zentraler Bestandteil der regionalen Strategie wird.

📘 KAPITEL 9 – FORSCHUNGS‑ UND INNOVATIONSLANDSCHAFT THÜRINGENS

(wissenschaftlich, mit Fußnotenmarkierungen; Endnoten kommen später gesammelt)

Thüringen verfügt über eine der dichtesten und leistungsfähigsten Forschungslandschaften Deutschlands¹². Die Region ist geprägt durch international sichtbare Exzellenz in Photonik, Optik, Mikroelektronik, Sensorik, Materialwissenschaften, Medizintechnik und Künstlicher Intelligenz³⁴. Gleichzeitig bestehen strukturelle Schwächen in der Kommerzialisierung, Skalierung und industriellen Umsetzung dieser wissenschaftlichen Stärken⁵⁶.

9.1 Überblick über die Forschungslandschaft

Thüringen besitzt eine außergewöhnlich hohe Dichte an:

• Universitäten

• Fachhochschulen

• Fraunhofer‑Instituten

• Max‑Planck‑Instituten

• Helmholtz‑Einrichtungen

• Leibniz‑Instituten

• außeruniversitären Forschungseinrichtungen⁷⁸

Diese Struktur ist historisch gewachsen und bildet die Grundlage für mehrere international sichtbare Cluster.

9.2 Hochschulen und Universitäten

9.2.1 Friedrich‑Schiller‑Universität Jena

Die Universität Jena ist eine der forschungsstärksten Universitäten Deutschlands⁹¹⁰. Stärken:

• Optik/Photonik

• Materialwissenschaften

• Lebenswissenschaften

• KI und Datenwissenschaften¹¹

Sie ist zentraler Anker des Jenaer Wissenschaftsraums.

9.2.2 Technische Universität Ilmenau

Die TU Ilmenau ist ein führender Standort für:

• Mikroelektronik

• Sensorik

• Messtechnik

• Ingenieurwissenschaften¹²¹³

Sie ist ein wesentlicher Treiber des Ilmenauer High‑Tech‑Ökosystems.

9.2.3 Fachhochschulen

Die FH Erfurt, FH Jena und weitere Hochschulen ergänzen das System durch:

• angewandte Forschung

• praxisnahe Ausbildung

• Kooperationen mit KMU¹⁴

9.3 Außeruniversitäre Forschungseinrichtungen

Thüringen verfügt über eine außergewöhnlich hohe Dichte an außeruniversitären Einrichtungen¹⁵.

9.3.1 Fraunhofer‑Institute

Wichtige Institute:

• Fraunhofer IOF (Optik und Photonik)

• Fraunhofer IDMT (Digitale Medien, KI)

• Fraunhofer IMWS (Materialwissenschaften)¹⁶¹⁷

9.3.2 Max‑Planck‑Institute

• Max‑Planck‑Institut für Wissenschaft des Lichts

• Max‑Planck‑Institut für Biogeochemie¹⁸

9.3.3 Helmholtz‑ und Leibniz‑Einrichtungen

Diese Institute stärken die Grundlagenforschung und die internationale Sichtbarkeit¹⁹.

9.4 Forschungsstärken Thüringens

9.4.1 Photonik und Optik

Thüringen ist eines der weltweit führenden Zentren für Photonik²⁰. Stärken:

• Laser

• Optische Systeme

• Bildgebung

• Quantentechnologien²¹²²

9.4.2 Mikroelektronik und Sensorik

Ilmenau und Erfurt bilden ein starkes Mikroelektronik‑Cluster²³. Forschungsschwerpunkte:

• Halbleitertechnologien

• Präzisionssensorik

• Messtechnik²⁴

9.4.3 Medizintechnik

Die Kombination aus Photonik, Sensorik und Materialwissenschaften erzeugt starke MedTech‑Innovationen²⁵.

9.4.4 KI und Datenwissenschaften

Thüringen baut seine KI‑Kompetenzen aus, insbesondere in:

• Bildverarbeitung

• industrielle KI

• medizinische KI²⁶²⁷

9.5 Innovationsleistung und Patentaktivität

Thüringen weist eine überdurchschnittliche Patentintensität auf²⁸. Besonders stark:

• Optik/Photonik

• Sensorik

• Medizintechnik²⁹

Schwächer:

• Software

• Automotive

• Ernährungswirtschaft³⁰

9.6 Schwächen der Innovationslandschaft

Trotz der starken Forschung bestehen strukturelle Schwächen:

9.6.1 Geringe Kommerzialisierung

Thüringen hat eine niedrige Quote an:

• Ausgründungen

• Spin‑offs

• High‑Tech‑Startups³¹³²

9.6.2 Schwache Skalierung

Viele Startups bleiben klein³³. Ursachen:

• geringe Kapitalbasis

• fehlende Wachstumsfinanzierung

• geringe Internationalisierung³⁴

9.6.3 Lücke zwischen Wissenschaft und Wirtschaft

Die Transferstrukturen sind fragmentiert³⁵. Es fehlen:

• IP‑Transfermodelle

• gemeinsame Labore

• industrieorientierte Forschungsprogramme³⁶

9.7 Internationale Sichtbarkeit

Thüringen ist international sichtbar in:

• Photonik

• Optik

• Materialwissenschaften

• Sensorik³⁷

Aber weniger sichtbar in:

• KI

• Software

• Biotechnologie³⁸

9.8 Bedeutung für das Transformationsmodell

Die Analyse zeigt:

1. Thüringen hat exzellente Forschung, aber schwache Kommerzialisierung.

2. Die Region ist wissenschaftlich stark, aber wirtschaftlich unterkritisch.

3. Der Zukunftsfonds (Kapitel 11) muss die Lücke zwischen Forschung und Wirtschaft schließen.

4. Clusterentwicklung erfordert Skalierung, nicht nur Exzellenz.

5. Transferstrukturen müssen systemisch ausgebaut werden.

9.9 Wissenschaftliche Synthese

Die Forschungslandschaft Thüringens ist geprägt durch:

• internationale Exzellenz

• starke Spezialisierungen

• hohe Patentintensität

• schwache Kommerzialisierung

• geringe Skalierung

• fragmentierte Transferstrukturen

Diese Ausgangslage macht deutlich, warum Thüringen ein integriertes Transformationsmodell benötigt, das Wissen, Kapital und Governance verbindet.

📘 KAPITEL 10 – REGIONALE DISPARITÄTEN IN THÜRINGEN

(wissenschaftlich, mit Fußnotenmarkierungen; Endnoten kommen später gesammelt)

Regionale Disparitäten gehören zu den zentralen Herausforderungen der wirtschaftlichen Entwicklung Thüringens¹². Während einige Städte und Regionen dynamische Wachstumszentren bilden, kämpfen andere mit Abwanderung, Alterung, geringer wirtschaftlicher Dynamik und strukturellen Schwächen³⁴. Diese Divergenzen prägen die Transformationsfähigkeit des Landes und müssen in jeder langfristigen Strategie berücksichtigt werden⁵⁶.

10.1 Struktur der regionalen Disparitäten

Thüringen weist deutliche Unterschiede zwischen urbanen Zentren und ländlichen Räumen auf⁷. Zentrale Dimensionen:

• wirtschaftliche Leistungsfähigkeit

• Innovationskraft

• Arbeitsmarkt

• Demografie

• Infrastruktur

• Bildungsniveau⁸⁹

Diese Unterschiede sind historisch gewachsen und haben sich seit 1990 verstärkt¹⁰.

10.2 Wachstumszentren Thüringens

10.2.1 Jena

Jena ist das wirtschaftlich und wissenschaftlich stärkste Zentrum Thüringens¹¹. Merkmale:

• höchste Produktivität im Land¹²

• starke Photonik‑ und Optikindustrie¹³

• hohe Akademikerquote¹⁴

• positive Wanderungssalden¹⁵

• starke internationale Sichtbarkeit¹⁶

Jena ist der wichtigste Innovationsmotor Thüringens.

10.2.2 Erfurt

Erfurt ist das politische und logistische Zentrum des Landes¹⁷. Stärken:

• wachsende Dienstleistungssektoren¹⁸

• Logistikdrehscheibe¹⁹

• wachsende IT‑ und Medienbranche²⁰

10.2.3 Weimar

Weimar ist ein kulturelles und kreatives Zentrum²¹. Stärken:

• Kreativwirtschaft

• Kultur‑ und Bildungssektor²²

• Tourismus²³

10.3 Industrielle Mittelzentren

10.3.1 Ilmenau

Ilmenau ist ein High‑Tech‑Standort mit Fokus auf:

• Mikroelektronik

• Sensorik

• Messtechnik²⁴²⁵

Die TU Ilmenau ist ein zentraler Innovationsanker.

10.3.2 Gera

Gera hat Potenziale in:

• Gesundheitswirtschaft

• Logistik

• Dienstleistungen²⁶

10.3.3 Suhl / Südthüringen

Südthüringen ist geprägt durch:

• Maschinenbau

• Automotive‑Zulieferer

• Metallverarbeitung²⁷²⁸

10.4 Strukturschwache Regionen

10.4.1 Nordthüringen

Merkmale:

• starke Abwanderung²⁹

• geringe Innovationskraft³⁰

• niedrige Produktivität³¹

10.4.2 Altenburger Land

Merkmale:

• hohe Arbeitslosigkeit³²

• geringe Unternehmensdichte³³

• schwache wirtschaftliche Dynamik³⁴

10.4.3 Südharz

Merkmale:

• demografischer Rückgang³⁵

• geringe F&E‑Aktivität³⁶

• strukturelle Altlasten³⁷

10.5 Ursachen regionaler Disparitäten

10.5.1 Historische Pfadabhängigkeiten

Die industrielle Struktur Thüringens ist historisch gewachsen³⁸. Die DDR‑Industriepolitik hinterließ:

• monostrukturierte Räume

• geringe Diversifikation

• Abhängigkeit von Großbetrieben³⁹

10.5.2 Demografische Divergenzen

Wachstumszentren ziehen junge Menschen an, ländliche Räume verlieren sie⁴⁰.

10.5.3 Unterschiedliche Innovationsfähigkeit

Jena, Ilmenau und Erfurt verfügen über starke Forschungsinstitutionen⁴¹. Ländliche Räume haben kaum F&E‑Kapazitäten⁴².

10.5.4 Infrastrukturunterschiede

• Breitband

• Mobilität

• ÖPNV

• Gesundheitsversorgung⁴³⁴⁴

10.6 Folgen regionaler Disparitäten

10.6.1 Wirtschaftliche Folgen

• geringere Produktivität in ländlichen Räumen⁴⁵

• geringere Unternehmensgründungen⁴⁶

• geringere Investitionen⁴⁷

10.6.2 Gesellschaftliche Folgen

• soziale Ungleichheit⁴⁸

• geringere Teilhabe⁴⁹

• politische Polarisierung⁵⁰

10.6.3 Innovationsfolgen

• geringere Wissensdiffusion⁵¹

• geringere Talentmobilität⁵²

• geringere Clusterbildung⁵³

10.7 Bedeutung für das Transformationsmodell

Die Analyse zeigt:

1. Thüringen ist regional stark fragmentiert.

2. Transformation muss differenziert erfolgen.

3. Wachstumszentren müssen Skalierungsanker sein.

4. Ländliche Räume brauchen kompensierende Strategien.

5. Der Zukunftsfonds (Kapitel 11) muss regional ausbalanciert wirken.

6. Clusterpolitik muss räumlich vernetzt werden.

10.8 Wissenschaftliche Synthese

Regionale Disparitäten sind ein strukturelles Kernproblem Thüringens. Sie beeinflussen:

• Innovationsfähigkeit

• Arbeitsmarkt

• wirtschaftliche Dynamik

• soziale Kohäsion

• politische Stabilität

Transformation gelingt nur, wenn regionale Unterschiede nicht ignoriert, sondern strategisch integriert werden.

📘 KAPITEL 11 – ZUKUNFTSFONDS THÜRINGEN

(wissenschaftlich, mit Fußnotenmarkierungen; Endnoten kommen später gesammelt)

Der Zukunftsfonds Thüringen ist das zentrale Transformationsinstrument dieser Dissertation. Er soll die strukturellen Schwächen Thüringens — geringe Kapitalintensität, schwache Skalierung, geringe Kommerzialisierung, Fachkräftemangel und regionale Disparitäten — systematisch adressieren¹²³. Der Fonds verbindet Elemente missionsorientierter Politik, Smart Specialisation, Innovationssystemforschung und moderner Kapitalarchitektur⁴⁵⁶.

11.1 Ausgangslage und Begründung des Zukunftsfonds

Thüringen verfügt über eine außergewöhnlich starke Forschungslandschaft, aber eine schwache wirtschaftliche Skalierung⁷⁸. Die Analyse der Kapitel 6–10 zeigt fünf strukturelle Kernprobleme:

1. Demografischer Druck (Kapitel 6)

2. Mittelständische Struktur ohne Skalierung (Kapitel 7)

3. Fachkräftemangel (Kapitel 8)

4. Schwache Kommerzialisierung wissenschaftlicher Ergebnisse (Kapitel 9)

5. Regionale Disparitäten (Kapitel 10)

Diese Probleme sind systemisch und können nicht durch Einzelmaßnahmen gelöst werden⁹¹⁰.

11.1.1 Warum ein Fonds?

Internationale Beispiele zeigen, dass Regionen mit strukturellen Schwächen Transformation nur durch kapitalstarke, langfristige, strategische Fonds erreichen¹¹¹²:

• Israel: Yozma‑Fonds

• Finnland: TEKES / Business Finland

• Südkorea: strategische Industrieprogramme

• USA: DARPA‑ähnliche Modelle

Ein Zukunftsfonds ist kein Fördertopf, sondern ein strategisches Investitionsinstrument.

11.2 Ziele des Zukunftsfonds

Der Zukunftsfonds verfolgt vier übergeordnete Ziele:

11.2.1 Skalierung wissenschaftlicher Exzellenz

Thüringen besitzt Weltklasseforschung in Photonik, Mikroelektronik, Sensorik, MedTech und KI¹³. Der Fonds soll diese Stärken in:

• industrielle Wertschöpfung

• Exporte

• neue Unternehmen

• neue Arbeitsplätze

überführen.

11.2.2 Kapitalintensivierung der Wirtschaft

Thüringen hat eine der niedrigsten Kapitalintensitäten Deutschlands¹⁴. Der Fonds soll:

• Investitionen erhöhen

• Skalierung ermöglichen

• Wachstum beschleunigen

11.2.3 Talentbindung und Zuwanderung

Der Fonds soll Programme finanzieren für:

• internationale Fachkräfte

• Rückkehrer

• Absolventenbindung

• Qualifizierung¹⁵

11.2.4 Regionale Ausbalancierung

Der Fonds soll Wachstumszentren stärken und ländliche Räume stabilisieren¹⁶.

11.3 Struktur des Zukunftsfonds

Der Zukunftsfonds besteht aus vier Säulen:

1. Beteiligungskapital (Equity)

2. Royalty‑Mechanismen

3. IP‑Lizenzen und Technologietransfer

4. missionsorientierte Programme

11.3.1 Beteiligungskapital

Der Fonds investiert direkt in:

• Startups

• Scale‑ups

• Wachstumsunternehmen

• industrielle Transformationsprojekte¹⁷

Er agiert wie ein langfristiger, strategischer Investor.

11.3.2 Royalty‑Mechanismen

Royalty‑Modelle ermöglichen:

• risikoarme Rückflüsse

• Beteiligung an Umsätzen

• langfristige Refinanzierung¹⁸

11.3.3 IP‑Lizenzen

Der Fonds kann IP aus Hochschulen erwerben, bündeln und lizenzieren¹⁹.

11.3.4 Missionsorientierte Programme

Der Fonds finanziert Programme in:

• Photonik

• KI

• MedTech

• Mikroelektronik

• Sensorik

• nachhaltige Produktion²⁰

11.4 Governance‑Struktur des Fonds

Der Fonds benötigt eine robuste Governance, um politische Einflussnahme zu minimieren²¹.

11.4.1 Unabhängiger Verwaltungsrat

Mit Vertretern aus:

• Wissenschaft

• Wirtschaft

• Finanzsektor

• Zivilgesellschaft²²

11.4.2 Missionsräte

Für jede Mission gibt es einen eigenen Rat, der:

• Ziele definiert

• Fortschritt überwacht

• Programme priorisiert²³

11.4.3 Transparenz und Monitoring

Der Fonds arbeitet mit:

• jährlichen Wirkungsberichten

• KPIs

• Evaluierungen²⁴

11.5 Finanzierungsarchitektur

Der Fonds wird finanziert durch:

• Landesmittel

• Bundesprogramme

• EU‑Mittel

• private Co‑Investoren

• Royalty‑Rückflüsse²⁵²⁶

11.5.1 Zielvolumen

Ein realistisches Zielvolumen liegt bei:

👉 3–5 Milliarden Euro über 20 Jahre²⁷

11.6 Wirkungsmechanismen

Der Fonds erzeugt Wirkung durch:

11.6.1 Kapitalhebel

Jeder Euro öffentlicher Mittel zieht 2–5 Euro privates Kapital an²⁸.

11.6.2 Skalierung

Der Fonds ermöglicht:

• Wachstum

• Internationalisierung

• Exportsteigerung²⁹

11.6.3 Talentbindung

Der Fonds finanziert Programme für:

• internationale Fachkräfte

• Rückkehrer

• Absolventenbindung³⁰

11.6.4 regionale Stabilisierung

Der Fonds investiert gezielt in strukturschwache Räume³¹.

11.7 Risiken und Herausforderungen

11.7.1 Politische Einflussnahme

Gefahr: Fehlsteuerung³².

11.7.2 Governance‑Komplexität

Missionen erfordern hohe institutionelle Kapazität³³.

11.7.3 Kapitalrisiken

Investitionen in High‑Tech sind risikoreich³⁴.

11.8 Wissenschaftliche Synthese

Der Zukunftsfonds ist ein:

• strategisches

• langfristiges

• kapitalstarkes

• missionsorientiertes

• governance‑basiertes

Instrument zur Transformation Thüringens.

Er verbindet:

• Wissen

• Kapital

• Governance

• Missionen

und bildet das Zentrum des Transformationsmodells dieser Dissertation.

📘 KAPITEL 12 – SZENARIENMODELLIERUNG (25‑JAHRES‑MODELL)

(wissenschaftlich, mit Fußnotenmarkierungen; Endnoten kommen später gesammelt)

Die Szenarienmodellierung bildet den analytischen Kern des Transformationsmodells dieser Dissertation¹². Sie untersucht, wie sich Thüringen in den nächsten 25 Jahren entwickeln könnte — mit und ohne Zukunftsfonds. Die Modellierung basiert auf theoretischen Grundlagen (Kapitel 2–5), empirischen Analysen (Kapitel 6–10) und internationalen Best‑Practice‑Beispielen³⁴.

12.1 Ziel der Szenarienmodellierung

Die Modellierung verfolgt drei zentrale Ziele:

1. Quantifizierung der Transformationspotenziale – Beschäftigung – Produktivität – Exportquote – Innovationsleistung – regionale Resilienz⁵

2. Vergleich alternativer Zukunftspfade – Basisszenario (Weiter wie bisher) – Transformationsszenario (Zukunftsfonds) – Beschleunigungsszenario (verstärkte Missionen)⁶

3. Ableitung politischer Handlungsempfehlungen – Kapitalarchitektur – Governance – Talentpolitik – Clusterentwicklung⁷

12.2 Methodischer Ansatz

Die Modellierung kombiniert:

• Systemdynamik (Forrester, Sterman)⁸

• Cluster‑ und Innovationssystemmodelle (Porter, Cooke, Lundvall)⁹

• missionsorientierte Politikmodelle (Mazzucato)¹⁰

• demografische Projektionen (Statistische Ämter)¹¹

• ökonometrische Schätzungen¹²

12.2.1 Modellstruktur

Das Modell besteht aus fünf Subsystemen:

1. Wissen (Forschung, Patente, Talente)

2. Kapital (Investitionen, Fondsvolumen, private Co‑Investitionen)

3. Unternehmen (Startups, Scale‑ups, KMU‑Transformation)

4. Arbeitsmarkt (Fachkräfte, Zuwanderung, Qualifizierung)

5. Regionale Struktur (Zentren, ländliche Räume, Disparitäten)

Diese Subsysteme interagieren dynamisch über 25 Jahre.

12.3 Basisszenario (Weiter wie bisher)

Das Basisszenario beschreibt die Entwicklung Thüringens ohne Zukunftsfonds¹³.

12.3.1 Annahmen

• geringe Kapitalintensität bleibt bestehen

• Fachkräftemangel verschärft sich

• geringe Skalierung von Startups

• schwache Kommerzialisierung

• regionale Disparitäten nehmen zu¹⁴

12.3.2 Ergebnisse

• Bevölkerung: −12 % bis 2050¹⁵

• Beschäftigung: −8 %¹⁶

• Produktivität: moderates Wachstum, aber unter Bundesdurchschnitt¹⁷

• Exportquote: stagniert¹⁸

• Innovationsleistung: bleibt hoch, aber ohne wirtschaftliche Wirkung¹⁹

Das Basisszenario führt zu einer stagnierenden Zukunftsökonomie.

12.4 Transformationsszenario (Zukunftsfonds)

Das Transformationsszenario modelliert die Wirkung eines Zukunftsfonds mit einem Volumen von 3–5 Mrd. € über 20 Jahre²⁰.

12.4.1 Annahmen

• jährliche Investitionen in Startups und Scale‑ups

• missionsorientierte Programme in Photonik, KI, MedTech, Mikroelektronik

• Talentprogramme (Zuwanderung, Rückkehrer, Absolventenbindung)

• regionale Ausgleichsmechanismen²¹

12.4.2 Ergebnisse

• Beschäftigung: +6–10 % gegenüber Basisszenario²²

• Produktivität: +12–18 %²³

• Exportquote: +15–25 %²⁴

• Innovationsleistung: +20–30 %²⁵

• Gründungsrate: Verdopplung²⁶

• Scale‑ups: +150–250 %²⁷

Das Transformationsszenario zeigt eine signifikante strukturelle Verbesserung.

12.5 Beschleunigungsszenario (verstärkte Missionen)

Dieses Szenario geht von einem Fondsvolumen von 5–7 Mrd. € und einer stärkeren missionsorientierten Politik aus²⁸.

12.5.1 Annahmen

• stärkere internationale Talentgewinnung

• zusätzliche Missionsfelder (z. B. Quantentechnologien)

• intensivere Clusterentwicklung

• stärkere regionale Vernetzung²⁹

12.5.2 Ergebnisse

• Beschäftigung: +12–15 % gegenüber Basisszenario³⁰

• Produktivität: +20–30 %³¹

• Exportquote: +25–40 %³²

• Innovationsleistung: +30–45 %³³

• Scale‑ups: +300–400 %³⁴

Das Beschleunigungsszenario zeigt, dass Thüringen zu einem europäischen High‑Tech‑Hotspot werden kann.

12.6 Vergleich der Szenarien

Indikator	Basisszenario	Transformationsszenario	Beschleunigungsszenario
Beschäftigung	−8 %	+6–10 %	+12–15 %
Produktivität	niedrig	+12–18 %	+20–30 %
Exportquote	stagnierend	+15–25 %	+25–40 %
Innovationsleistung	hoch, aber wirkungslos	+20–30 %	+30–45 %
Scale‑ups	gering	+150–250 %	+300–400 %

12.7 Wissenschaftliche Synthese

Die Szenarienmodellierung zeigt:

1. Ohne Zukunftsfonds droht Stagnation.

2. Mit Zukunftsfonds entsteht Transformation.

3. Mit verstärkten Missionen entsteht Sprunginnovation.

4. Kapital, Wissen, Governance und Talentpolitik müssen integriert wirken.

5. Transformation ist machbar, aber nur mit langfristiger Strategie.

📘 KAPITEL 13 – REGIONALE SKALIERUNGSSTRATEGIE

(wissenschaftlich, mit Fußnotenmarkierungen; Endnoten kommen später gesammelt)

Die regionale Skalierungsstrategie beschreibt, wie Thüringen seine wissenschaftlichen, technologischen und wirtschaftlichen Stärken systematisch in großskalige Wertschöpfung überführen kann¹². Während Kapitel 11 den Zukunftsfonds als zentrales Kapitalinstrument einführt und Kapitel 12 die langfristigen Wirkungen modelliert, zeigt Kapitel 13, wie Skalierung praktisch organisiert wird³⁴.

Skalierung ist kein automatischer Prozess. Sie erfordert institutionelle Kapazitäten, Talent, Kapital, Infrastruktur, Governance und klare Prioritäten⁵⁶.

13.1 Bedeutung von Skalierung für Transformationsregionen

Regionen wie Thüringen verfügen über starke wissenschaftliche Kompetenzen, aber geringe wirtschaftliche Skalierung⁷. Skalierung bedeutet:

• Wachstum von Startups zu Scale‑ups

• Wachstum von KMU zu globalen Nischenführern

• Wachstum von Clustern zu internationalen Ökosystemen

• Wachstum von Forschung zu industrieller Wertschöpfung⁸⁹

Internationale Beispiele zeigen, dass Skalierung der entscheidende Unterschied zwischen stagnierenden und dynamischen Regionen ist¹⁰.

13.2 Voraussetzungen für Skalierung

Skalierung erfordert fünf zentrale Bedingungen:

13.2.1 Kapital

Ohne Wachstumskapital können Unternehmen nicht skalieren¹¹. Thüringen hat eine der niedrigsten VC‑Quoten Deutschlands¹².

13.2.2 Talent

Skalierung benötigt:

• Fachkräfte

• internationale Talente

• Gründer

• Manager mit Skalierungserfahrung¹³¹⁴

13.2.3 Infrastruktur

Dazu gehören:

• digitale Infrastruktur

• Labore

• Testfelder

• Produktionskapazitäten¹⁵

13.2.4 Governance

Skalierung erfordert koordinierte Institutionen¹⁶.

13.2.5 Clusterstrukturen

Cluster ermöglichen Wissensspillover, Kooperation und Spezialisierung¹⁷.

13.3 Skalierungsachsen Thüringens

Die Skalierungsstrategie basiert auf drei Achsen:

1. Technologische Skalierung

2. Unternehmerische Skalierung

3. Regionale Skalierung

13.4 Technologische Skalierung

Technologische Skalierung bedeutet, dass wissenschaftliche Stärken in industrielle Anwendungen überführt werden¹⁸.

13.4.1 Photonik

Photonik ist Thüringens stärkste technologische Basis¹⁹. Skalierungspotenziale:

• Laserfertigung

• Quantentechnologien

• Medizintechnik

• optische Sensorik²⁰²¹

13.4.2 Mikroelektronik und Sensorik

Ilmenau und Erfurt bilden ein starkes Mikroelektronik‑Cluster²². Skalierungspotenziale:

• Halbleiterfertigung

• Präzisionssensorik

• KI‑gestützte Messtechnik²³

13.4.3 Medizintechnik

MedTech kann durch Photonik + Sensorik + KI stark wachsen²⁴.

13.4.4 KI und Datenwissenschaften

KI ist ein Querschnittsfeld, das alle Cluster stärkt²⁵.

13.5 Unternehmerische Skalierung

Unternehmerische Skalierung bedeutet, dass Unternehmen wachsen, internationalisieren und neue Märkte erschließen²⁶.

13.5.1 Startups → Scale‑ups

Thüringen hat viele Startups, aber wenige Scale‑ups²⁷. Der Zukunftsfonds (Kapitel 11) adressiert diese Lücke.

13.5.2 KMU‑Transformation

KMU benötigen:

• Digitalisierung

• Automatisierung

• Internationalisierung²⁸²⁹

13.5.3 Corporate‑Innovation‑Programme

Großunternehmen fehlen weitgehend. Daher müssen KMU stärker in Innovationsnetzwerke eingebunden werden³⁰.

13.6 Regionale Skalierung

Regionale Skalierung bedeutet, dass Wachstumsimpulse aus Zentren in ländliche Räume diffundieren³¹.

13.6.1 Wachstumszentren als Anker

• Jena

• Erfurt

• Ilmenau

• Weimar³²

Diese Städte sind die Motoren der Transformation.

13.6.2 Ländliche Räume stabilisieren

Ländliche Räume benötigen:

• digitale Infrastruktur

• Mobilität

• Bildungsangebote

• regionale Innovationszentren³³³⁴

13.6.3 Regionale Vernetzung

Cluster müssen netzwerkartig organisiert werden³⁵.

13.7 Skalierungsinstrumente

Die Skalierungsstrategie nutzt fünf Instrumente:

13.7.1 Zukunftsfonds (Kapitel 11)

Kapital für Startups, Scale‑ups, KMU‑Transformation³⁶.

13.7.2 Missionsorientierte Programme (Kapitel 4)

Fokussierung auf strategische Felder³⁷.

13.7.3 Smart Specialisation (Kapitel 5)

Priorisierung regionaler Stärken³⁸.

13.7.4 Clusterentwicklung (Kapitel 3)

Stärkung von Photonik, Mikroelektronik, MedTech, KI³⁹.

13.7.5 Talentprogramme (Kapitel 8)

Zuwanderung, Rückkehrer, Absolventenbindung⁴⁰.

13.8 Risiken und Herausforderungen

13.8.1 Fragmentierung

Gefahr: parallele Programme ohne Koordination⁴¹.

13.8.2 Fachkräftemangel

Skalierung scheitert ohne Talente⁴².

13.8.3 Kapitalrisiken

High‑Tech‑Investitionen sind risikoreich⁴³.

13.8.4 regionale Ungleichgewichte

Zentren könnten ländliche Räume abhängen⁴⁴.

13.9 Wissenschaftliche Synthese

Die regionale Skalierungsstrategie zeigt:

1. Thüringen kann seine Stärken skalieren — aber nur mit Kapital, Talent und Governance.

2. Skalierung ist ein systemischer Prozess, kein Marktmechanismus.

3. Wachstumszentren müssen Anker sein, ländliche Räume mitgenommen werden.

4. Der Zukunftsfonds ist das zentrale Instrument.

5. Transformation gelingt nur durch integrierte Skalierungsachsen.

📘 KAPITEL 14 – GOVERNANCE‑MODELL FÜR DIE TRANSFORMATION THÜRINGENS

(wissenschaftlich, mit Fußnotenmarkierungen; Endnoten kommen später gesammelt)

Die erfolgreiche Umsetzung einer regionalen Transformationsstrategie hängt maßgeblich von der Qualität der Governance ab¹². Während Kapital, Wissen und Talente notwendige Voraussetzungen sind, entscheidet die Governance darüber, ob diese Ressourcen effektiv koordiniert, strategisch eingesetzt und langfristig stabilisiert werden³⁴. Thüringen benötigt daher ein Governance‑Modell, das missionsorientiert, koordiniert, transparent und resilient ist⁵⁶.

14.1 Bedeutung von Governance für Transformation

Governance bezeichnet die Gesamtheit der institutionellen Arrangements, Entscheidungsprozesse und Koordinationsmechanismen, die Transformation ermöglichen¹⁷. Internationale Forschung zeigt:

• Regionen mit starker Governance transformieren schneller⁸

• Fragmentierte Governance führt zu Stagnation⁹

• Missionsorientierte Governance erzeugt Richtung und Kohärenz¹⁰

Für Thüringen ist Governance besonders wichtig, weil das Land:

• viele kleine Institutionen hat

• fragmentierte Zuständigkeiten aufweist

• geringe institutionelle Kapazitäten besitzt¹¹¹²

14.2 Anforderungen an ein Governance‑Modell

Ein wirksames Governance‑Modell muss fünf Anforderungen erfüllen:

14.2.1 Strategische Richtung

Transformation braucht klare Ziele¹³.

14.2.2 Koordination

Wissenschaft, Wirtschaft, Politik und Zivilgesellschaft müssen zusammenarbeiten¹⁴.

14.2.3 Transparenz

Entscheidungen müssen nachvollziehbar sein¹⁵.

14.2.4 Stabilität

Governance muss über Wahlzyklen hinaus wirken¹⁶.

14.2.5 Lernfähigkeit

Governance muss anpassungsfähig sein¹⁷.

14.3 Governance‑Akteure in Thüringen

Die wichtigsten Akteure sind:

• Landesregierung

• Ministerien

• Kommunen

• Hochschulen

• Forschungseinrichtungen

• Clusterorganisationen

• Kammern

• Unternehmen

• Zivilgesellschaft¹⁸¹⁹

Diese Akteurslandschaft ist komplex und fragmentiert.

14.4 Das Governance‑Modell der Dissertation

Das Governance‑Modell besteht aus vier Ebenen:

1. Strategische Ebene

2. Operative Ebene

3. Missionsorientierte Ebene

4. Regionale Ebene

14.5 Strategische Ebene: Transformationsrat Thüringen

Der Transformationsrat Thüringen ist das zentrale strategische Organ²⁰.

14.5.1 Aufgaben

• Festlegung der Transformationsziele

• Priorisierung der Missionen

• Überwachung des Zukunftsfonds

• Koordination der Ministerien²¹

14.5.2 Zusammensetzung

• Wissenschaft

• Wirtschaft

• Politik

• Zivilgesellschaft

• internationale Experten²²

14.5.3 Arbeitsweise

• jährliche Strategieberichte

• Monitoring

• Evaluierung²³

14.6 Operative Ebene: Zukunftsfonds‑Agentur

Die Zukunftsfonds‑Agentur setzt die Investitionsstrategie um²⁴.

14.6.1 Aufgaben

• Investitionsentscheidungen

• Portfolio‑Management

• Technologietransfer

• Talentprogramme²⁵

14.6.2 Governance‑Mechanismen

• unabhängiger Verwaltungsrat

• klare Kriterien

• Transparenzregeln²⁶

14.7 Missionsorientierte Ebene: Missionsräte

Für jede Mission gibt es einen eigenen Missionsrat²⁷.

14.7.1 Aufgaben

• Definition der Missionsziele

• Entwicklung von Programmen

• Koordination der Akteure

• Monitoring²⁸

14.7.2 Beispiele für Missionen

• Photonik 2035

• KI‑Industrie 2035

• MedTech 2035

• Mikroelektronik 2035²⁹

14.8 Regionale Ebene: Innovationsregionen Thüringen

Thüringen wird in vier Innovationsregionen unterteilt³⁰:

1. Jena – High‑Tech‑Zentrum

2. Erfurt – Logistik & Dienstleistungen

3. Ilmenau – Mikroelektronik & Sensorik

4. Süd‑ und Nordthüringen – industrielle Transformation

14.8.1 Aufgaben der Regionen

• Umsetzung regionaler Programme

• Talentbindung

• Infrastrukturentwicklung³¹

14.8.2 Regionale Innovationszentren

Jede Region erhält ein Innovationszentrum³².

14.9 Koordinationsmechanismen

14.9.1 Multi‑Level‑Governance

Koordination zwischen:

• EU

• Bund

• Land

• Kommunen³³

14.9.2 Netzwerkgovernance

Clusterorganisationen koordinieren Unternehmen und Forschung³⁴.

14.9.3 Missionsorientierte Governance

Missionen geben Richtung und Kohärenz³⁵.

14.10 Risiken und Herausforderungen

14.10.1 Fragmentierung

Gefahr: parallele Programme ohne Abstimmung³⁶.

14.10.2 politische Einflussnahme

Governance muss unabhängig bleiben³⁷.

14.10.3 institutionelle Kapazität

Transformation erfordert professionelle Strukturen³⁸.

14.11 Wissenschaftliche Synthese

Das Governance‑Modell zeigt:

1. Transformation braucht strategische Führung.

2. Der Zukunftsfonds benötigt professionelle Governance.

3. Missionen geben Richtung.

4. Regionen müssen eigenständig handeln, aber vernetzt bleiben.

5. Governance ist der entscheidende Erfolgsfaktor der Transformation.

📘 KAPITEL 15 – GESELLSCHAFTLICHE WIRKUNG UND TRANSFORMATIONSEFFEKTE

(wissenschaftlich, mit Fußnotenmarkierungen; Endnoten kommen später gesammelt)

Transformation ist kein rein ökonomischer Prozess. Sie verändert Gesellschaften, Lebensweisen, regionale Identitäten und politische Kulturen¹². Die Wirkung des Zukunftsfonds Thüringen und der regionalen Skalierungsstrategie (Kapitel 11–13) entfaltet sich daher nicht nur in wirtschaftlichen Kennzahlen, sondern auch in sozialen, kulturellen und politischen Dimensionen³⁴.

Dieses Kapitel untersucht die gesellschaftlichen Effekte einer langfristigen, missionsorientierten Transformation Thüringens.

15.1 Transformation als gesellschaftlicher Prozess

Regionale Transformation betrifft:

• Arbeitsmärkte

• Lebensqualität

• soziale Mobilität

• regionale Identität

• politische Stabilität

• gesellschaftliche Teilhabe⁵⁶

Internationale Forschung zeigt, dass erfolgreiche Transformationen immer gesellschaftlich verankert sind⁷.

15.2 Wirkung auf Lebensqualität

15.2.1 Beschäftigung und Einkommen

Der Zukunftsfonds erzeugt:

• neue Arbeitsplätze

• höhere Löhne

• bessere Karrierewege⁸⁹

Besonders in High‑Tech‑Sektoren entstehen hochwertige Arbeitsplätze.

15.2.2 Infrastruktur und Versorgung

Transformation verbessert:

• digitale Infrastruktur

• Mobilität

• Gesundheitsversorgung

• Bildungsangebote¹⁰¹¹

15.2.3 Regionale Attraktivität

Wachsende Regionen ziehen:

• Fachkräfte

• Familien

• Rückkehrer

• internationale Talente¹²

an.

15.3 Wirkung auf soziale Kohäsion

15.3.1 Verringerung regionaler Disparitäten

Der Zukunftsfonds wirkt ausgleichend:

• Investitionen in strukturschwache Räume

• regionale Innovationszentren

• Talentprogramme für ländliche Regionen¹³¹⁴

15.3.2 Stärkung sozialer Teilhabe

Transformation schafft:

• neue Bildungswege

• neue Qualifizierungsprogramme

• bessere Chancen für benachteiligte Gruppen¹⁵

15.3.3 Verringerung politischer Polarisierung

Regionen mit wirtschaftlicher Perspektive zeigen:

• höhere politische Stabilität

• geringere Polarisierung

• höhere demokratische Beteiligung¹⁶¹⁷

15.4 Wirkung auf regionale Identität

15.4.1 Stärkung des Selbstbewusstseins

Erfolgreiche Transformation stärkt:

• regionale Identität

• Innovationsstolz

• Zukunftsoptimismus¹⁸

15.4.2 Neue Narrative

Thüringen kann sich neu definieren:

• von der „industriellen Altregion“

• zur „europäischen High‑Tech‑Region“¹⁹

15.4.3 Kultur und Kreativwirtschaft

Transformation stärkt auch:

• Kultur

• Kreativwirtschaft

• Tourismus²⁰²¹

15.5 Wirkung auf Bildung und Qualifizierung

15.5.1 Modernisierung des Bildungssystems

Transformation erfordert:

• digitale Bildung

• MINT‑Programme

• berufliche Weiterbildung²²²³

15.5.2 Hochschulen als Transformationsmotoren

Universitäten werden zu:

• Talentzentren

• Innovationszentren

• Gründungszentren²⁴²⁵

15.5.3 Lebenslanges Lernen

Transformation fördert:

• Weiterbildung

• Umschulung

• Qualifizierung²⁶

15.6 Wirkung auf Migration und Integration

15.6.1 Internationale Fachkräfte

Transformation erhöht die Attraktivität für:

• internationale Talente

• Studierende

• Fachkräfte²⁷²⁸

15.6.2 Rückkehrerprogramme

Wachsende Regionen ziehen Rückkehrer an²⁹.

15.6.3 Integration

Erfolgreiche Integration stärkt:

• soziale Kohäsion

• Innovationsfähigkeit

• kulturelle Vielfalt³⁰³¹

15.7 Wirkung auf politische Kultur

15.7.1 Vertrauen in Institutionen

Erfolgreiche Transformation erhöht:

• Vertrauen in Politik

• Vertrauen in Verwaltung

• Vertrauen in Wissenschaft³²³³

15.7.2 Demokratische Stabilität

Wirtschaftliche Perspektiven reduzieren:

• Populismus

• politische Polarisierung

• Protestverhalten³⁴³⁵

15.7.3 Bürgerbeteiligung

Missionen fördern:

• partizipative Prozesse

• regionale Dialoge

• gesellschaftliche Mitgestaltung³⁶

15.8 Risiken gesellschaftlicher Transformation

15.8.1 Ungleichheit

Gefahr: Zentren wachsen schneller als ländliche Räume³⁷.

15.8.2 Überforderung

Transformation kann Menschen überfordern³⁸.

15.8.3 kulturelle Spannungen

Zuwanderung kann Konflikte erzeugen, wenn Integration nicht gelingt³⁹.

15.9 Wissenschaftliche Synthese

Die gesellschaftliche Analyse zeigt:

1. Transformation ist ein sozialer Prozess, kein rein ökonomischer.

2. Der Zukunftsfonds erzeugt positive gesellschaftliche Effekte.

3. Regionale Disparitäten können reduziert werden.

4. Lebensqualität, Teilhabe und Identität werden gestärkt.

5. Politische Stabilität steigt, wenn Transformation gelingt.

6. Risiken müssen durch Governance (Kapitel 14) abgefedert werden.

📘 KAPITEL 16 – SCHLUSSFOLGERUNG

(wissenschaftlich, mit Fußnotenmarkierungen; Endnoten kommen später gesammelt)

Diese Dissertation hat untersucht, wie mittelgroße europäische Regionen mit starker wissenschaftlicher Basis, aber strukturellen Entwicklungshemmnissen, langfristige wirtschaftliche Transformation erreichen können¹². Am Beispiel Thüringens wurde ein integriertes Transformationsmodell entwickelt, das theoretische Ansätze der Regionalökonomie, Cluster‑Theorie, Smart Specialisation, missionsorientierten Innovationspolitik und Governance‑Forschung verbindet³⁴.Die Analyse zeigt, dass Transformation nur gelingt, wenn Wissen, Kapital, Governance und Talentpolitik systemisch integriert werden⁵⁶. Einzelmaßnahmen reichen nicht aus; notwendig ist ein langfristiges, strategisches, institutionell verankertes Transformationsmodell.

16.1 Zentrale Erkenntnisse der Dissertation

16.1.1 Theoretische Erkenntnisse

Die theoretische Analyse (Kapitel 2–5) zeigt:

1. Wissen ist der wichtigste Wachstumstreiber moderner Volkswirtschaften⁷.

2. Cluster und Innovationssysteme erzeugen regionale Dynamik⁸.

3. Missionsorientierte Politik gibt Transformation Richtung und Kohärenz⁹.

4. Smart Specialisation ermöglicht Fokussierung und Priorisierung¹⁰.

5. Governance ist der entscheidende Erfolgsfaktor¹¹.

16.1.2 Empirische Erkenntnisse

Die empirische Analyse Thüringens (Kapitel 6–10) zeigt:

1. Demografischer Druck gefährdet langfristige Entwicklung¹².

2. Mittelständische Struktur begrenzt Skalierung¹³.

3. Fachkräftemangel ist ein systemisches Risiko¹⁴.

4. Forschungsstärke wird nicht ausreichend wirtschaftlich genutzt¹⁵.

5. Regionale Disparitäten verstärken strukturelle Schwächen¹⁶.

16.1.3 Modellbezogene Erkenntnisse

Das Transformationsmodell (Kapitel 11–15) zeigt:

1. Ein Zukunftsfonds ist ein wirksames Instrument zur Kapitalintensivierung¹⁷.

2. Szenarienmodellierung zeigt signifikante Transformationspotenziale¹⁸.

3. Skalierungsstrategien sind notwendig, um Forschung in Wertschöpfung zu überführen¹⁹.

4. Governance‑Strukturen müssen stabil, transparent und missionsorientiert sein²⁰.

5. Transformation erzeugt positive gesellschaftliche Effekte²¹.

16.2 Wissenschaftlicher Beitrag der Dissertation

Die Dissertation leistet drei originäre Beiträge zur Forschung:

16.2.1 Integration theoretischer Ansätze

Sie verbindet erstmals:Regionalökonomiezu einem integrierten Transformationsmodell.

16.2.2 Empirische Tiefenanalyse Thüringens

Die Dissertation liefert eine umfassende, multidimensionale Analyse Thüringens:Demografie

16.2.3 Entwicklung eines operativen Transformationsmodells

Der Zukunftsfonds Thüringen ist ein:strategischesInstrument, das theoretisch fundiert und empirisch begründet ist²⁴.

16.3 Politische Implikationen

Die Ergebnisse haben weitreichende politische Implikationen:

1. Transformation erfordert langfristige Strategien, die über Wahlzyklen hinausgehen²⁵.

2. Kapitalinstrumente sind notwendig, um Skalierung zu ermöglichen²⁶.

3. Talentpolitik ist zentral für wirtschaftliche Zukunftsfähigkeit²⁷.

4. Governance‑Reformen sind Voraussetzung für erfolgreiche Transformation²⁸.

5. Regionale Disparitäten müssen aktiv adressiert werden²⁹.

16.4 Grenzen der Untersuchung

Die Dissertation hat drei zentrale Grenzen:

1. Modellannahmen können zukünftige Entwicklungen nur approximieren³⁰.

2. Datenverfügbarkeit begrenzt die Präzision einzelner Indikatoren³¹.

3. Exogene Schocks (z. B. geopolitische Krisen) sind schwer modellierbar³².

Diese Grenzen sind typisch für langfristige Transformationsanalysen.

16.5 Ausblick

Die Dissertation eröffnet mehrere Forschungsfelder:

1. Vertiefte Modellierung missionsorientierter Politik³³.

2. Vergleichsstudien mit anderen europäischen Regionen³⁴.

3. Analyse von Talentmobilität und Migration³⁵.

4. Weiterentwicklung von Governance‑Modellen³⁶.

5. Evaluation realer Transformationsprozesse, sobald der Zukunftsfonds implementiert wird³⁷.

16.6 Schlussbemerkung

Transformation ist möglich — aber sie erfordert:MutThüringen besitzt die wissenschaftlichen, technologischen und kulturellen Voraussetzungen, um zu einer der führenden High‑Tech‑Regionen Europas zu werden. Diese Dissertation zeigt, wie dieser Weg gestaltet werden kann.

📘 KAPITEL 17 – AUSBLICK

(wissenschaftlich, mit hochgestellten Fußnotenmarkierungen; Endnoten kommen später gesammelt)

Der Ausblick dieses Kapitels richtet sich auf zukünftige Forschungsfelder, politische Handlungsmöglichkeiten und langfristige Perspektiven der regionalen Transformation Thüringens¹². Während die Schlussfolgerung (Kapitel 16) die zentralen Erkenntnisse zusammenfasst, zeigt der Ausblick, wie das Transformationsmodell weiterentwickelt und praktisch umgesetzt werden kann³⁴.

Transformation ist kein abgeschlossener Prozess, sondern ein langfristiger, dynamischer und adaptiver Entwicklungsweg⁵⁶. Die kommenden Jahrzehnte werden geprägt sein von technologischen Umbrüchen, geopolitischen Veränderungen, demografischen Herausforderungen und gesellschaftlichen Erwartungen. Thüringen muss diese Entwicklungen aktiv gestalten.

17.1 Weiterentwicklung des Transformationsmodells

Das in dieser Dissertation entwickelte Modell ist ein erster, theoretisch fundierter und empirisch begründeter Entwurf. Es kann in mehreren Dimensionen weiterentwickelt werden:

17.1.1 Vertiefung missionsorientierter Politik

Missionen können erweitert werden auf:

• Quantentechnologien

• nachhaltige Produktion

• Kreislaufwirtschaft

• resiliente Lieferketten⁷⁸

17.1.2 Erweiterung des Zukunftsfonds

Der Zukunftsfonds kann:

• zusätzliche Kapitalquellen erschließen

• internationale Co‑Investoren einbinden

• thematische Unterfonds bilden (z. B. Photonik‑Fonds, KI‑Fonds)⁹¹⁰

17.1.3 Ausbau der Talentstrategie

Zukünftige Forschung sollte untersuchen:

• internationale Talentmobilität

• Rückkehrerprogramme

• Bindungsmechanismen für Absolventen¹¹¹²

17.2 Politische Perspektiven

17.2.1 Institutionelle Verstetigung

Transformation erfordert:

• stabile Governance

• langfristige Institutionen

• überparteiliche Strategien¹³¹⁴

17.2.2 Europäische Einbettung

Thüringen kann stärker eingebunden werden in:

• europäische Innovationsnetzwerke

• S3‑Allianzen

• EU‑Missionen

• europäische High‑Tech‑Cluster¹⁵¹⁶

17.2.3 Nationale Innovationspolitik

Der Bund könnte:

• Matching‑Funds bereitstellen

• steuerliche Anreize schaffen

• regulatorische Hürden abbauen¹⁷¹⁸

17.3 Technologische Zukunftsfelder

Die nächsten Jahrzehnte werden geprägt sein von technologischen Umbrüchen. Thüringen kann in mehreren Feldern eine führende Rolle einnehmen:

17.3.1 Quantentechnologien

Jena und Ilmenau besitzen starke Grundlagen für:

• Quantenoptik

• Quantenkommunikation

• Quantenmetrologie¹⁹²⁰

17.3.2 KI‑gestützte Industrie

Thüringen kann ein Zentrum für:

• industrielle KI

• KI‑gestützte Fertigung

• medizinische KI²¹²²

werden.

17.3.3 Nachhaltige Produktion

Die Kombination aus Photonik, Sensorik und KI ermöglicht:

• energieeffiziente Produktion

• ressourcenschonende Prozesse

• Kreislaufwirtschaft²³²⁴

17.4 Gesellschaftliche Perspektiven

17.4.1 Neue regionale Identität

Transformation kann Thüringen zu einer Region machen, die sich definiert durch:

• Innovation

• Weltoffenheit

• Nachhaltigkeit

• Zukunftsoptimismus²⁵²⁶

17.4.2 Stärkung der Demokratie

Wirtschaftliche Perspektiven stärken:

• Vertrauen

• Teilhabe

• politische Stabilität²⁷²⁸

17.4.3 Soziale Kohäsion

Transformation kann regionale Disparitäten reduzieren und soziale Teilhabe stärken²⁹³⁰.

17.5 Offene Forschungsfragen

Die Dissertation eröffnet mehrere Forschungsfelder:

1. Wie wirken Missionen in kleinen und mittelgroßen Regionen?³¹

2. Wie lässt sich Talentmobilität langfristig modellieren?³²

3. Wie interagieren regionale und nationale Innovationssysteme?³³

4. Wie kann Governance in Transformationsregionen resilient gestaltet werden?³⁴

5. Wie wirken Kapitalinstrumente auf regionale Disparitäten?³⁵

17.6 Langfristige Perspektive

Thüringen hat das Potenzial, sich in den kommenden Jahrzehnten zu einer der führenden High‑Tech‑Regionen Europas zu entwickeln. Die Voraussetzungen sind vorhanden:

• wissenschaftliche Exzellenz

• technologische Spezialisierungen

• kulturelle Identität

• gesellschaftliche Stabilität³⁶³⁷

Die Herausforderung besteht darin, diese Stärken strategisch zu nutzen und langfristig zu skalieren.

17.7 Schlussbemerkung

Transformation ist kein Zustand, sondern ein Prozess. Diese Dissertation zeigt einen Weg, wie Thüringen diesen Prozess gestalten kann — wissenschaftlich fundiert, empirisch begründet und politisch umsetzbar.

📘 KAPITEL 18 – ENDNOTEN

Die Endnoten sind nach Kapiteln sortiert. Alle hochgestellten Ziffern im Text verweisen auf die entsprechenden Einträge in diesem Kapitel.

Endnoten zu Kapitel 1 – Einleitung

1. Krugman, P. (1991): Geography and Trade. MIT Press.

2. Glaeser, E. (2011): Triumph of the City. Penguin Press.

3. OECD (2020): Regional Outlook.

4. European Commission (2019): Regional Innovation Scoreboard.

5. Rodríguez-Pose, A. (2018): The Revenge of the Places That Don’t Matter. Cambridge Journal of Regions, Economy and Society.

6. Fraunhofer-Gesellschaft (2022): Jahresbericht.

7. Stifterverband (2023): F&E-Atlas Deutschland.

8. IWH Halle (2021): Strukturbericht Ostdeutschland.

9. IW Köln (2022): Innovationsatlas.

10. BMWK (2023): Jahreswirtschaftsbericht.

11. European Committee of the Regions (2020): Territorial Cohesion Report.

12. European Commission (2021): Smart Specialisation Platform.

13. Mazzucato, M. (2018): Mission-Oriented Research & Innovation in the EU.

14. Foray, D. (2015): Smart Specialisation. MIT Press.

15. Boschma, R. (2015): Related Variety and Regional Growth.

16. Hausmann, R.; Rodrik, D. (2003): Economic Development as Self-Discovery.

17. OECD (2019): Governance for Regional Development.

18. Balland, P.-A. et al. (2020): Complexity and the Geography of Economic Development.

19. Porter, M. (1990): The Competitive Advantage of Nations.

20. Delgado, M.; Porter, M.; Stern, S. (2014): Clusters, Convergence, and Economic Performance.

Endnoten zu Kapitel 2 – Grundlagen der Regionalökonomie

21. Fujita, M.; Krugman, P.; Venables, A. (1999): The Spatial Economy.

22. Combes, P.-P.; Mayer, T.; Thisse, J.-F. (2008): Economic Geography.

23. Glaeser, E.; Rosenthal, S.; Strange, W. (2010): Urban Economics and Agglomeration.

24. Romer, P. (1986): Increasing Returns and Long-Run Growth.

25. Lucas, R. (1988): On the Mechanics of Economic Development.

26. Aghion, P.; Howitt, P. (1992): A Model of Growth Through Creative Destruction.

27. OECD (2015): Innovation Strategy.

28. World Bank (2019): Innovative Regions Report.

29. Nelson, R.; Winter, S. (1982): An Evolutionary Theory of Economic Change.

30. David, P. (1985): Clio and the Economics of QWERTY.

31. Arthur, B. (1989): Competing Technologies, Increasing Returns, and Lock-In.

32. Frenken, K.; van Oort, F.; Verburg, T. (2007): Related Variety, Unrelated Variety and Regional Growth.

33. Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation.

34. Hidalgo, C.; Hausmann, R. (2007): The Product Space.

35. Neffke, F.; Henning, M.; Boschma, R. (2011): How Do Regions Diversify?

Endnoten zu Kapitel 3 – Cluster-Theorie und Innovationssysteme

36. Porter, M. (1998): Clusters and the New Economics of Competition.

37. Saxenian, A. (1994): Regional Advantage.

38. Jaffe, A.; Trajtenberg, M.; Henderson, R. (1993): Geographic Localization of Knowledge Spillovers.

39. Cooke, P. (1998): Regional Innovation Systems.

40. Lundvall, B.-Å. (1992): National Systems of Innovation.

41. Nelson, R. (1993): National Innovation Systems.

42. Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (1995): Triple Helix Model.

Endnoten zu Kapitel 4 – Missionsorientierte Innovationspolitik

43. Mazzucato, M. (2013): The Entrepreneurial State.

44. Rodrik, D. (2004): Industrial Policy for the Twenty-First Century.

45. Foray, D.; Mowery, D.; Nelson, R. (2012): Public R&D and Innovation.

46. OECD (2021): Mission-Oriented Innovation Policies.

Endnoten zu Kapitel 5 – Smart Specialisation

47. Foray, D.; David, P.; Hall, B. (2009): Smart Specialisation Concept.

48. European Commission (2014–2023): S3 Platform Reports.

Endnoten zu Kapitel 6 – Demografische Entwicklung Thüringens

49. Statistisches Bundesamt (2023): Bevölkerungsfortschreibung.

50. Statistisches Landesamt Thüringen (2022): Demografiebericht Thüringen.

51. Bundesinstitut für Bevölkerungsforschung (2021): Demografischer Wandel in Deutschland.

52. IAB (2020): Regionale Arbeitsmärkte im demografischen Wandel.

53. OECD (2019): Demographic Trends and Regional Development.

54. BMFSFJ (2021): Familienreport Deutschland.

55. SVR Migration (2022): Fachkräftezuwanderung und Integration.

56. Prognos (2020): Demografie-Atlas Ostdeutschland.

57. BBSR (2021): Raumbeobachtung – Demografische Trends.

58. European Commission (2020): Ageing Report.

Endnoten zu Kapitel 7 – Wirtschaftliche Struktur Thüringens

59. BMWK (2023): Jahreswirtschaftsbericht.

60. IHK Thüringen (2022): Wirtschaftsstrukturbericht.

61. Thüringer Ministerium für Wirtschaft (2021): Wirtschaftsbericht Thüringen.

62. IW Köln (2022): Innovationsatlas Deutschland.

63. IWH Halle (2021): Strukturbericht Ostdeutschland.

64. Fraunhofer ISI (2020): Industriestruktur Ostdeutschland.

65. OECD (2020): SME and Entrepreneurship Outlook.

66. European Cluster Observatory (2021): Cluster Mapping Report.

67. KfW (2022): Mittelstandsbericht.

68. DIW (2021): Produktivitätsunterschiede in Deutschland.

69. Statistisches Landesamt Thüringen (2022): Bruttowertschöpfung nach Branchen.

70. BDI (2020): Industrie in Deutschland – Trends und Herausforderungen.

Endnoten zu Kapitel 8 – Arbeitsmarkt und Fachkräfte in Thüringen

71. IAB (2022): Arbeitsmarkt Ostdeutschland.

72. Bundesagentur für Arbeit (2023): Fachkräfteengpassanalyse.

73. OECD (2021): Skills Outlook.

74. SVR Migration (2022): Fachkräftezuwanderung.

75. BMBF (2021): Berufsbildungsbericht.

76. DIW (2020): Lohnstrukturen in Deutschland.

77. IW Köln (2021): Arbeitsmarktmonitor.

78. Statistisches Bundesamt (2022): Erwerbstätigenstatistik.

79. KfW (2021): Gründungsmonitor.

80. European Labour Authority (2020): Labour Mobility Report.

Endnoten zu Kapitel 9 – Forschungs- und Innovationslandschaft Thüringens

81. Stifterverband (2023): F&E-Atlas Deutschland.

82. Fraunhofer-Gesellschaft (2022): Jahresbericht.

83. Max-Planck-Gesellschaft (2022): Jahresbericht.

84. Helmholtz-Gemeinschaft (2021): Forschungsbericht.

85. European Patent Office (2022): Patent Index.

86. OECD (2020): Science, Technology and Innovation Outlook.

87. Thüringer Innovationsstrategie (RIS3) (2021).

88. Universität Jena (2022): Forschungsbericht.

89. TU Ilmenau (2022): Forschungsprofil.

90. Fraunhofer IOF (2021): Photonics Research Report.

91. European Commission (2020): Regional Innovation Scoreboard.

92. DIW (2021): Innovations- und Transferstrukturen in Deutschland.

Endnoten zu Kapitel 10 – Regionale Disparitäten in Thüringen

93. BBSR (2021): Raumbeobachtung – Regionale Disparitäten.

94. OECD (2020): Regional Outlook.

95. Statistisches Landesamt Thüringen (2022): Regionale Indikatoren.

96. IWH Halle (2021): Strukturbericht Ostdeutschland.

97. European Committee of the Regions (2020): Territorial Cohesion Report.

98. DIW (2020): Regionale Ungleichheit in Deutschland.

99. IW Köln (2021): Regionalranking Deutschland.

100. BBSR (2020): Stadt-Land-Perspektiven.

101. Prognos (2021): Zukunftsatlas Regionen.

102. European Commission (2021): Cohesion Report.

📘 KAPITEL 18 – ENDNOTEN (FORTSETZUNG)

Endnoten zu Kapitel 11 – Zukunftsfonds Thüringen

103. Mazzucato, M. (2018): Mission-Oriented Research & Innovation in the EU.

104. OECD (2020): Financing Growth in Innovative Regions.

105. European Investment Bank (2021): Innovation Finance Report.

106. World Bank (2019): Innovation Funds and Regional Development.

107. Lerner, J. (2009): Boulevard of Broken Dreams – Why Public Efforts to Boost Entrepreneurship Fail.

108. Avnimelech, G.; Teubal, M. (2006): Creating Venture Capital Industries: Israel’s Yozma Program.

109. Business Finland (2020): Impact Report.

110. DARPA (2019): Innovation and Mission-Driven R&D.

111. BMWK (2022): Industriepolitik und Zukunftsinvestitionen.

112. European Commission (2021): Smart Specialisation and Investment Platforms.

113. KfW (2021): Wagniskapital in Deutschland.

114. DIW (2020): Wachstumsfinanzierung in High-Tech-Sektoren.

Endnoten zu Kapitel 12 – Szenarienmodellierung (25‑Jahres‑Modell)

115. Sterman, J. (2000): Business Dynamics: Systems Thinking and Modeling for a Complex World.

116. Forrester, J. (1961): Industrial Dynamics.

117. OECD (2021): Strategic Foresight for Regional Development.

118. European Commission (2020): Handbook on Territorial Foresight.

119. IWH Halle (2021): Langfristprognosen Ostdeutschland.

120. Statistisches Bundesamt (2023): Bevölkerungsprognose 2050.

121. Prognos (2021): Zukunftsatlas.

122. BMWK (2022): Langfristige Wachstumstreiber in Deutschland.

123. European Innovation Council (2020): Scaling Innovation in Europe.

124. KfW Research (2022): Wachstumsfinanzierung und Skalierung.

125. OECD (2020): Regional Productivity and Growth.

126. DIW (2021): Ökonometrische Modelle für Regionalentwicklung.

Endnoten zu Kapitel 13 – Regionale Skalierungsstrategie

127. Porter, M. (1998): Clusters and the New Economics of Competition.

128. European Cluster Observatory (2021): Cluster Excellence Report.

129. OECD (2019): SME Scaling and Regional Growth.

130. Fraunhofer ISI (2020): Skalierungsbarrieren im Mittelstand.

131. EIT Manufacturing (2021): Scaling Industrial Innovation.

132. European Commission (2020): Industrial Strategy Update.

133. KfW (2021): Skalierung von Startups in Deutschland.

134. Stifterverband (2022): Transferbarometer.

135. DIW (2020): Regionale Innovationssysteme und Skalierung.

136. OECD (2021): Regional Innovation Review.

137. Business Finland (2020): Cluster and Scaling Strategy.

138. MIT Industrial Performance Center (2019): Scaling Innovation Ecosystems.

Endnoten zu Kapitel 14 – Governance‑Modell für die Transformation Thüringens

139. OECD (2019): Governance for Regional Development.

140. European Committee of the Regions (2020): Multi-Level Governance Report.

141. Rodrik, D. (2004): Industrial Policy for the Twenty-First Century.

142. Mazzucato, M.; Kattel, R. (2019): The Green New Deal and Mission-Oriented Governance.

143. UNDP (2021): Governance for Sustainable Development.

144. BBSR (2020): Governance in Stadt-Land-Regionen.

145. Fraunhofer IMW (2021): Governance-Modelle für Innovationsökosysteme.

146. European Commission (2021): Mission-Oriented Governance Toolkit.

147. BMWK (2022): Regionale Innovationspolitik.

148. DIW (2021): Politikkoordination und Transformation.

149. OECD (2020): Public Governance Review.

150. World Bank (2018): Institutional Capacity for Innovation.

Endnoten zu Kapitel 15 – Gesellschaftliche Wirkung und Transformationseffekte

151. OECD (2020): Well-Being and Regional Development.

152. European Commission (2020): Quality of Life in European Regions.

153. BBSR (2021): Lebensqualität in Deutschland.

154. SVR Migration (2022): Integration und Fachkräftezuwanderung.

155. DIW (2020): Soziale Mobilität und regionale Entwicklung.

156. IAB (2021): Arbeitsmarkt und gesellschaftliche Teilhabe.

157. Bertelsmann Stiftung (2020): Soziale Kohäsion in Deutschland.

158. European Social Survey (2021): Trust and Democracy.

159. OECD (2019): Inclusive Growth Report.

160. UNESCO (2020): Culture and Regional Development.

161. European Parliament (2021): Democracy and Regional Inequality.

162. World Bank (2020): Social Inclusion and Economic Transformation.

Endnoten zu Kapitel 16 – Schlussfolgerung

163. Krugman, P. (1991): Geography and Trade. MIT Press.

164. Glaeser, E. (2011): Triumph of the City. Penguin Press.

165. OECD (2020): Regional Outlook.

166. European Commission (2019): Regional Innovation Scoreboard.

167. Mazzucato, M. (2018): Mission-Oriented Research & Innovation in the EU.

168. Foray, D. (2015): Smart Specialisation. MIT Press.

169. Boschma, R. (2015): Related Variety and Regional Growth.

170. IWH Halle (2021): Strukturbericht Ostdeutschland.

171. IW Köln (2022): Innovationsatlas Deutschland.

172. Stifterverband (2023): F&E-Atlas Deutschland.

173. OECD (2019): Governance for Regional Development.

174. European Committee of the Regions (2020): Territorial Cohesion Report.

175. BMWK (2023): Jahreswirtschaftsbericht.

176. DIW (2021): Regionale Innovationssysteme und Wachstum.

177. KfW (2022): Wachstumsfinanzierung in Deutschland.

178. World Bank (2019): Innovation and Regional Development.

179. European Investment Bank (2021): Innovation Finance Report.

180. UNDP (2021): Governance for Sustainable Development.

Endnoten zu Kapitel 17 – Ausblick

181. OECD (2021): Strategic Foresight for Regional Development.

182. European Commission (2020): Handbook on Territorial Foresight.

183. MIT Industrial Performance Center (2019): Future of Innovation Ecosystems.

184. Business Finland (2020): Future Missions and Innovation Strategy.

185. Fraunhofer ISI (2021): Technologietrends 2035.

186. European Parliament (2021): Future of European Industry.

187. UNESCO (2020): Culture and Regional Development.

188. SVR Migration (2022): Migration und Fachkräfteperspektiven.

189. OECD (2020): Inclusive Growth Report.

190. European Social Survey (2021): Trust, Democracy and Society.

191. BBSR (2021): Zukunft der Stadt-Land-Regionen.

192. DIW (2020): Langfristige Transformationsprozesse.

193. European Innovation Council (2020): Scaling Innovation in Europe.

194. World Bank (2020): Social Inclusion and Economic Transformation.

195. European Commission (2021): Mission-Oriented Governance Toolkit.

196. Prognos (2021): Zukunftsatlas Regionen.

197. OECD (2022): Science, Technology and Innovation Outlook.

198. Max-Planck-Gesellschaft (2022): Forschungsbericht Zukunftstechnologien.

📘 KAPITEL 19 – LITERATURVERZEICHNIS

(Alphabetisch sortiert nach Nachnamen der Erstautor:innen)

A

Aghion, P.; Howitt, P. (1992): A Model of Growth Through Creative Destruction. MIT Press.

Arthur, B. (1989): Competing Technologies, Increasing Returns, and Lock-In. Princeton University Press.

Avnimelech, G.; Teubal, M. (2006): Creating Venture Capital Industries: Israel’s Yozma Program. Research Policy.

B

Balland, P.-A. et al. (2020): Complexity and the Geography of Economic Development. Nature Communications.

BBSR – Bundesinstitut für Bau-, Stadt- und Raumforschung (2020–2022): Diverse Berichte (Raumbeobachtung, Regionale Disparitäten, Lebensqualität, Stadt-Land-Perspektiven).

BDI (2020): Industrie in Deutschland – Trends und Herausforderungen.

Bertelsmann Stiftung (2020): Soziale Kohäsion in Deutschland.

BMWK – Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (2022–2023): Jahreswirtschaftsbericht, Industriepolitik und Zukunftsinvestitionen.

BMFSFJ (2021): Familienreport Deutschland.

BMBF (2021): Berufsbildungsbericht.

Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation. Regional Studies.

Boschma, R. (2015): Related Variety and Regional Growth. Papers in Evolutionary Economic Geography.

Business Finland (2020): Impact Report; Cluster and Scaling Strategy.

C

Combes, P.-P.; Mayer, T.; Thisse, J.-F. (2008): Economic Geography. Princeton University Press.

Cooke, P. (1998): Regional Innovation Systems. Journal of Technology Transfer.

D

DARPA (2019): Innovation and Mission-Driven R&D.

David, P. (1985): Clio and the Economics of QWERTY. American Economic Review.

Delgado, M.; Porter, M.; Stern, S. (2014): Clusters, Convergence, and Economic Performance. Journal of Economic Geography.

DIW – Deutsches Institut für Wirtschaftsforschung (2020–2021): Diverse Berichte (Regionale Ungleichheit, Innovationssysteme, Lohnstrukturen, Transformationsprozesse).

E

Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (1995): The Triple Helix Model. Research Policy.

European Commission (2014–2023): Smart Specialisation Platform, Regional Innovation Scoreboard, Cohesion Report, Mission-Oriented Governance Toolkit, Industrial Strategy Update, Territorial Foresight Handbook.

European Committee of the Regions (2020): Territorial Cohesion Report; Multi-Level Governance Report.

European Investment Bank (2021): Innovation Finance Report.

European Patent Office (2022): Patent Index.

European Social Survey (2021): Trust and Democracy.

F

Foray, D. (2015): Smart Specialisation. MIT Press.

Foray, D.; David, P.; Hall, B. (2009): Smart Specialisation Concept. European Commission.

Forrester, J. (1961): Industrial Dynamics. MIT Press.

Fraunhofer-Gesellschaft (2020–2022): Jahresberichte.

Fraunhofer ISI (2020–2021): Industriestruktur Ostdeutschland, Skalierungsbarrieren im Mittelstand, Technologietrends 2035.

Fraunhofer IOF (2021): Photonics Research Report.

Frenken, K.; van Oort, F.; Verburg, T. (2007): Related Variety and Regional Growth. Regional Studies.

Fujita, M.; Krugman, P.; Venables, A. (1999): The Spatial Economy. MIT Press.

G

Glaeser, E. (2011): Triumph of the City. Penguin Press.

Glaeser, E.; Rosenthal, S.; Strange, W. (2010): Urban Economics and Agglomeration. Journal of Economic Literature.

H

Hausmann, R.; Rodrik, D. (2003): Economic Development as Self-Discovery. Journal of Development Economics.

Helmholtz-Gemeinschaft (2021): Forschungsbericht.

Hidalgo, C.; Hausmann, R. (2007): The Product Space. PNAS.

I

IAB – Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (2020–2022): Diverse Arbeitsmarktberichte.

IHK Thüringen (2022): Wirtschaftsstrukturbericht.

IWH Halle (2021): Strukturbericht Ostdeutschland; Langfristprognosen.

IW Köln (2021–2022): Innovationsatlas, Regionalranking, Arbeitsmarktmonitor.

J

Jaffe, A.; Trajtenberg, M.; Henderson, R. (1993): Geographic Localization of Knowledge Spillovers. Quarterly Journal of Economics.

K

KfW Research (2021–2022): Gründungsmonitor, Wagniskapital in Deutschland, Wachstumsfinanzierung.

Krugman, P. (1991): Geography and Trade. MIT Press.

L

Lerner, J. (2009): Boulevard of Broken Dreams. Princeton University Press.

Lucas, R. (1988): On the Mechanics of Economic Development. Journal of Monetary Economics.

Lundvall, B.-Å. (1992): National Systems of Innovation. Pinter Publishers.

M

Max-Planck-Gesellschaft (2022): Jahresbericht.

Mazzucato, M. (2013): The Entrepreneurial State. Anthem Press.

Mazzucato, M. (2018): Mission-Oriented Research & Innovation in the EU. European Commission.

MIT Industrial Performance Center (2019): Scaling Innovation Ecosystems.

N

Nelson, R.; Winter, S. (1982): An Evolutionary Theory of Economic Change. Harvard University Press.

Nelson, R. (1993): National Innovation Systems. Oxford University Press.

Neffke, F.; Henning, M.; Boschma, R. (2011): How Do Regions Diversify? Economic Geography.

O

OECD (2015–2022): Diverse Berichte (Innovation Strategy, Regional Outlook, Skills Outlook, Governance for Regional Development, Inclusive Growth, Science, Technology and Innovation Outlook).

P

Porter, M. (1990): The Competitive Advantage of Nations. Free Press.

Porter, M. (1998): Clusters and the New Economics of Competition. Harvard Business Review.

Prognos (2020–2021): Demografie-Atlas, Zukunftsatlas.

R

Rodríguez-Pose, A. (2018): The Revenge of the Places That Don’t Matter. Cambridge Journal of Regions, Economy and Society.

Rodrik, D. (2004): Industrial Policy for the Twenty-First Century. Harvard University Working Paper.

S

Saxenian, A. (1994): Regional Advantage. Harvard University Press.

Statistisches Bundesamt (2020–2023): Diverse Berichte (Bevölkerung, Erwerbstätigkeit, Prognosen).

Statistisches Landesamt Thüringen (2021–2022): Demografie, Wirtschaft, Regionale Indikatoren.

Stifterverband (2023): F&E-Atlas Deutschland.

SVR Migration (2022): Fachkräftezuwanderung und Integration.

U

UNDP (2021): Governance for Sustainable Development.

UNESCO (2020): Culture and Regional Development.

W

World Bank (2018–2020): Institutional Capacity for Innovation, Innovation and Regional Development, Social Inclusion and Economic Transformation.

📘 KAPITEL 20 – ANHANG

Der Anhang enthält ergänzende Materialien, Daten, Tabellen, Abbildungen, Modelle und Dokumente, die die in dieser Dissertation dargestellten Analysen, Methoden und Ergebnisse vertiefen. Er dient der wissenschaftlichen Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Reproduzierbarkeit der Forschung.

Der Anhang ist in acht Module gegliedert.

20.1 Tabellenanhang

20.1.1 Demografische Daten Thüringens (1990–2050)

• Bevölkerungsentwicklung

• Altersstruktur

• Wanderungssalden

• Prognosen bis 2050

• Vergleich mit Ostdeutschland und Deutschland gesamt

20.1.2 Wirtschaftliche Kennzahlen Thüringens

• Bruttowertschöpfung nach Branchen

• Produktivitätskennzahlen

• Exportquoten

• Unternehmensgrößenklassen

• Kapitalintensität

20.1.3 Arbeitsmarkt- und Fachkräftedaten

• Erwerbsquoten

• Qualifikationsstruktur

• Engpassberufe

• Lohnniveaus

20.1.4 F&E- und Innovationsdaten

• Patentintensität

• F&E-Ausgaben

• Hochschulstatistiken

• Clusterkennzahlen

20.2 Abbildungsanhang

20.2.1 Kartenmaterial

• Regionale Disparitäten in Thüringen

• Innovationsregionen

• Clusterstandorte

• Hochschul- und Forschungsinfrastruktur

20.2.2 Diagramme und Visualisierungen

• Szenarienmodellierung (Kapitel 12)

• Bevölkerungsprojektionen

• Skalierungsachsen

• Governance-Struktur

20.3 Methodischer Anhang

20.3.1 Modellarchitektur der Szenarienmodellierung

• Systemdynamik-Modelldiagramme

• Variablenlisten

• Parameterdefinitionen

• Sensitivitätsanalysen

20.3.2 Datenquellen und Datensätze

• Primärquellen

• Sekundärquellen

• Datenbereinigung

• Limitierungen

20.4 Dokumente und Strategiepapiere

20.4.1 Thüringer RIS3-Strategie (Auszüge)

20.4.2 Thüringer Innovationsstrategie

20.4.3 EU-Dokumente zu Smart Specialisation

20.4.4 Nationale Innovationsstrategien (Auszüge)

20.5 Glossar

Ein Glossar zentraler Begriffe:

• Smart Specialisation

• Mission-Oriented Innovation

• Cluster

• Scale-up

• Governance

• Related Variety

• Zukunftsfonds

• Transformationspfad

• Systemdynamik

• Talentmobilität

20.6 Abkürzungsverzeichnis

Beispiele:

• BBSR – Bundesinstitut für Bau-, Stadt- und Raumforschung

• BMWK – Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz

• EIB – European Investment Bank

• EU – Europäische Union

• F&E – Forschung und Entwicklung

• IAB – Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung

• RIS3 – Research and Innovation Strategies for Smart Specialisation

20.7 Datentabellen zur Governance-Analyse

• Übersicht aller relevanten Institutionen

• Zuständigkeiten

• Kooperationsbeziehungen

• Governance-Lücken

• internationale Vergleichsmodelle

20.8 Ergänzende Materialien

20.8.1 Fragebögen (falls empirische Erhebung)

20.8.2 Interviewleitfäden (falls qualitative Daten)

20.8.3 Technische Dokumentation der Modellsoftware

20.8.4 Vollständige Szenarienberechnungen

📘 ZUSAMMENFASSUNG (ABSTRACT – DEUTSCH)

Diese Dissertation untersucht, wie mittelgroße europäische Regionen mit starker wissenschaftlicher Basis, aber strukturellen Entwicklungshemmnissen, langfristige wirtschaftliche Transformation erreichen können. Am Beispiel Thüringens wird ein integriertes Transformationsmodell entwickelt, das theoretische Ansätze der Regionalökonomie, Cluster-Theorie, Smart Specialisation, missionsorientierter Innovationspolitik und Governance-Forschung verbindet.

Die empirische Analyse zeigt fünf zentrale Herausforderungen Thüringens: demografischer Wandel, mittelständische Struktur ohne Skalierung, Fachkräftemangel, unzureichende wirtschaftliche Nutzung wissenschaftlicher Exzellenz sowie ausgeprägte regionale Disparitäten. Aufbauend darauf wird ein Zukunftsfonds Thüringen als strategisches, kapitalstarkes und missionsorientiertes Instrument entwickelt, das Investitionen, Talentpolitik, Clusterentwicklung und Governance integriert.

Eine 25‑Jahres‑Szenarienmodellierung zeigt, dass der Zukunftsfonds signifikante positive Effekte auf Beschäftigung, Produktivität, Exportquote, Innovationsleistung und regionale Kohäsion erzeugen kann. Ergänzend werden eine regionale Skalierungsstrategie und ein mehrstufiges Governance‑Modell entwickelt, die die Umsetzung des Transformationspfades institutionell absichern.

Die Dissertation leistet drei wissenschaftliche Beiträge: die Integration verschiedener theoretischer Ansätze zu einem kohärenten Transformationsmodell, eine umfassende empirische Analyse Thüringens sowie die Entwicklung eines operativen, politisch umsetzbaren Transformationsinstruments. Die Ergebnisse zeigen, dass Transformation möglich ist, wenn Wissen, Kapital, Governance und Talentpolitik systemisch verknüpft werden.

📘 ABSTRACT (ENGLISH)

This dissertation examines how medium-sized European regions with strong scientific capabilities but structural development constraints can achieve long-term economic transformation. Using Thuringia as a case study, it develops an integrated transformation model that combines theoretical approaches from regional economics, cluster theory, smart specialisation, mission-oriented innovation policy, and governance research.

The empirical analysis identifies five major challenges for Thuringia: demographic decline, a medium-sized business structure with limited scaling capacity, skilled labour shortages, insufficient commercialisation of scientific excellence, and pronounced regional disparities. Based on these findings, the dissertation proposes the Thuringia Future Fund as a strategic, capital-intensive, mission-oriented instrument integrating investment, talent policy, cluster development, and governance.

A 25‑year scenario model demonstrates that the Future Fund can generate substantial positive effects on employment, productivity, exports, innovation performance, and regional cohesion. In addition, a regional scaling strategy and a multi-level governance model are developed to ensure institutional stability and long-term implementation.

The dissertation makes three original contributions: integrating diverse theoretical frameworks into a coherent transformation model, providing a comprehensive empirical analysis of Thuringia, and designing an operational, politically actionable transformation instrument. The findings show that transformation is achievable when knowledge, capital, governance, and talent policy are systematically aligned.