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

 

KAPITEL 1 – EINLEITUNG UND FORSCHUNGSFRAGE

1.1 Jena 2025 – Ausgangslage eines entstehenden Hochtechnologie‑Superclusters

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

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

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

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

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

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

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

Diese Frage bildet den wissenschaftlichen Kern der gesamten Arbeit.

📚 Fußnoten 

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

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Historische Innovationskultur Jenas

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

[E2] Bedeutung räumlicher Kompaktheit für Wissensspillover

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

[E3] Die TRL‑Lücke als systemisches Problem Deutschlands

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

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

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

[E5] Der Jena‑Campus als integriertes System

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

[E6] Bedeutung von KI‑Rechenzentren für Nobelpreisfähigkeit

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

[E7] Kapitalrecycling als neues Modell wissenschaftlicher Finanzierung

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

[E8] Arbeitsmarkt‑ und Wachstumseffekte integrierter Supercluster

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

[E9] Jena als europäisches Modell für regionale Transformation

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

[E10] Wissenschaftliche Begründung der Forschungsfrage

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

1.2 Warum Jena das Zentrum des entstehenden Superclusters ist

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten 

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

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Jenas historische Rolle als Wissenschaftsstandort

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

[E2] Bedeutung der räumlichen Kompaktheit

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

[E3] Internationale Sichtbarkeit als Standortfaktor

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

[E4] Politische Stabilität als Standortvorteil

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

[E5] Skalierbarkeit der Stadtstruktur

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

1.3 Die strukturellen Voraussetzungen Jenas für ein integriertes Hochtechnologie‑Ökosystem

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten 

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

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Cluster‑Determinanten nach Porter

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

[E2] Wissenschaftliche Exzellenz als Standortfaktor

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

[E3] Industrielle Ankerpunkte als Transformationsmotoren

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

[E4] Institutionelle Kohärenz als Erfolgsfaktor

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

[E5] Talentdichte als kritischer Standortfaktor

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

[E6] Infrastruktur als Grundlage industrieller Skalierung

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

[E7] Politische Stabilität als Standortvorteil

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

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

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten 

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

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Überproportionale Sichtbarkeit kleiner Wissenschaftsstandorte

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

[E2] Photonik als historischer Kern Jenas

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

[E3] Bedeutung von KI‑Rechenzentren für globale Wettbewerbsfähigkeit

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

[E4] Quanten‑Photonik als strategische Zukunftstechnologie

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

[E5] Vergleich mit globalen Innovationszentren

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

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

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten 

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

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Europäische technologische Souveränität

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

[E2] Bedeutung integrierter Ökosysteme

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

[E3] Die TRL‑Lücke als strukturelles Problem Europas

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

[E4] Talent als strategischer Standortfaktor

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

[E5] Kapitalrecycling als langfristiges Finanzierungsmodell

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

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

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten

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

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Fragmentierung des deutschen Innovationssystems

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

[E2] Jena als Modellregion für Systemintegration

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

[E3] Bedeutung regulatorischer Beschleunigung

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

[E4] Talent als kritischer Engpassfaktor

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

[E5] Kapitalrecycling als strukturelle Innovation

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

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

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten (mit Seitenangaben)

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

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Fragmentierung als systemisches Problem

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

[E2] Jena als historisch integrierter Standort

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

[E3] Bedeutung der TRL‑Kette

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

[E4] Regulatorische Beschleunigung als Standortvorteil

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

[E5] Talent als kritischer Engpassfaktor

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

[E6] Kapitalrecycling als strukturelle Innovation

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

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

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten 

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

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Europäische Fragmentierung als Innovationshemmnis

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

[E2] Bedeutung der Photonik für europäische Souveränität

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

[E3] Jena als Modellregion für institutionelle Kohärenz

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

[E4] Talent als europäischer Engpassfaktor

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

[E5] Jena als Blaupause für europäische Transformation

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

📘 1.9 Zusammenfassung der Ausgangslage und Herleitung der Forschungslogik

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten 

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

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Jena als strukturell integrierter Standort

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

[E2] Bedeutung der TRL‑Kette für industrielle Skalierung

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

[E3] Regulatorische Komplexität als Innovationshemmnis

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

[E4] Talent als strategischer Standortfaktor

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

[E5] Europäische Souveränität und regionale Modelle

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

📘 KAPITEL 2 – METHODIK

2.1 Methodischer Rahmen der Habilitation

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

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

Der methodische Rahmen umfasst vier zentrale Komponenten:

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten

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

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Interdisziplinarität als methodische Notwendigkeit

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

[E2] Bedeutung systemischer Ansätze

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

[E3] Vergleichende Clusteranalyse als Erkenntnisinstrument

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

[E4] TRL‑Modellierung als analytisches Werkzeug

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

[E5] Integrierte Transformationsmodelle

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

📘 2.2 Forschungsdesign der Habilitation

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

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

Das Forschungsdesign umfasst vier zentrale Ebenen:

(1) Makro‑Ebene: Europäische und globale Innovationssysteme

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

• globale Technologietrends

• geopolitische Dynamiken

• europäische Innovationspolitik

• internationale Clusterstrukturen

• globale Talentflüsse

• regulatorische Rahmenbedingungen

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

(2) Meso‑Ebene: Nationale und regionale Innovationsstrukturen

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

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

• regulatorische Rahmenbedingungen (MDR, FDA, ISO)

• TRL‑Ketten und Skalierungsinfrastruktur

• Talententwicklung und Fachkräftestrukturen

• regionale Governance‑Modelle

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

(3) Mikro‑Ebene: Jena als integriertes Innovationsökosystem

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

• wissenschaftliche Exzellenz

• industrielle Ankerpunkte

• räumliche Kompaktheit

• institutionelle Kohärenz

• Talentflüsse

• Infrastruktur (Pilotfabriken, KI‑Rechenzentren)

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

(4) Modell‑Ebene: Entwicklung eines integrierten Transformationsmodells

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

Das Modell basiert auf:

• TRL‑Modellierung

• Systemtheorie

• Clusterforschung

• Governance‑Analyse

• Kapitalflussmodellierung

• räumlicher Systemintegration

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

Methodische Triangulation

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

• qualitative Interviews

• quantitative Datenanalysen

• internationale Clustervergleiche

• institutionelle Analysen

• Modellierung und Simulation

• Dokumentenanalysen

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

📚 Fußnoten 

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

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Mehrschichtige Analyse als methodische Notwendigkeit

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

[E2] Bedeutung der Makro‑Ebene

Globale Technologietrends und geopolitische Dynamiken bestimmen die Rahmenbedingungen regionaler Innovationssysteme.

[E3] Meso‑Ebene als strukturelle Analyse

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

[E4] Mikro‑Ebene als empirischer Kern

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

[E5] Modell‑Ebene als theoretischer Rahmen

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

📘 2.3 Datengrundlage und empirische Quellen

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

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

(1) Primärdaten

Die Primärdaten umfassen:

a) Experteninterviews

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

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

• Fraunhofer‑Institute (IOF, IZI, ISE)

• Max‑Planck‑Institute

• Industrie (Zeiss, Schott, Jenoptik)

• Start‑ups (Photonik, BioTech, KI)

• Politik (Land Thüringen, Stadt Jena)

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

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

b) Dokumentenanalysen

Es wurden über 300 Dokumente analysiert, darunter⁶:

• Forschungsberichte

• Jahresberichte

• Strategiepläne

• Innovationsprogramme

• regulatorische Dokumente (MDR, FDA, ISO)

• EU‑Programme (Horizon Europe, Digital Europe)

• regionale Entwicklungspläne

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

c) Feldbeobachtungen

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

• Campus‑Strukturen

• Technologiezentren

• Pilotfabriken

• Start‑up‑Ökosysteme

• Rechenzentren

• Governance‑Strukturen

Diese Beobachtungen ermöglichen eine vergleichende Analyse räumlicher und institutioneller Strukturen⁹.

(2) Sekundärdaten

Die Sekundärdaten umfassen:

a) Internationale Datenbanken

• OECD STI Indicators

• UNESCO Science Report

• World Bank Innovation Indicators

• Eurostat

• Global Innovation Index¹⁰

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

b) Wissenschaftliche Literatur

Es wurden über 500 wissenschaftliche Publikationen ausgewertet, darunter:

• Innovationsforschung

• Clusterforschung

• Regionalökonomie

• Technologiepolitik

• Systemtheorie

• Zukunftsforschung¹²

Diese Literatur bildet die theoretische Grundlage der Habilitation¹³.

c) Branchenreports

• Photonics21

• BioTech Europe

• AI Index Report

• Quantum Flagship

• Startup Genome

• Pitchbook

• Dealroom¹⁴

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

(3) Regionale Datenquellen

Für die Analyse Jenas wurden folgende regionale Quellen genutzt:

• Stadt Jena: Wissenschafts‑ und Innovationsbericht

• Thüringer Landesregierung: Innovationsstrategie Thüringen 2030

• IHK Ostthüringen: Wirtschaftsbericht

• FSU Jena: Forschungsbericht

• Fraunhofer IOF: Jahresberichte

• Max‑Planck‑Institut für Biogeochemie: Jahresberichte¹⁶

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

(4) Eigene Modellrechnungen

Ein zentraler Bestandteil der Datengrundlage sind eigene Modellrechnungen zu:

• TRL‑Ketten

• Skalierungsprozessen

• Exportvolumina

• Beschäftigungseffekten

• Kapitalflüssen

• Staatsfonds‑Modellen¹⁸

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

(5) Triangulation

Alle Daten wurden trianguliert, um:

• Validität zu erhöhen

• Verzerrungen zu reduzieren

• institutionelle Perspektiven auszugleichen

• systemische Zusammenhänge sichtbar zu machen²⁰

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

📚 Fußnoten 

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

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Bedeutung der Datentriangulation

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

[E2] Experteninterviews als qualitative Kernquelle

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

[E3] Dokumentenanalysen als strukturelle Grundlage

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

[E4] Feldbeobachtungen als empirische Ergänzung

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

[E5] Modellrechnungen als analytisches Werkzeug

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

📘 2.4 Methodische Grenzen und Validität

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

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

(1) Grenzen systemischer Analysen

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

• Systeme sind dynamisch und verändern sich über Zeit

• Kausalitäten sind oft nicht eindeutig identifizierbar

• Interdependenzen können nur modellhaft abgebildet werden

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

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

(2) Grenzen vergleichender Clusteranalysen

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

• Cluster sind historisch gewachsen und nicht vollständig übertragbar

• institutionelle Kontexte unterscheiden sich erheblich

• Skalierungsmechanismen variieren zwischen Regionen

• Datenverfügbarkeit ist nicht immer symmetrisch⁶

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

(3) Grenzen qualitativer Methoden

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

• subjektive Verzerrungen

• selektive Wahrnehmung

• institutionelle Interessen

• eingeschränkte Repräsentativität⁹

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

(4) Grenzen quantitativer Daten

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

• Daten sind oft zeitverzögert

• Indikatoren bilden komplexe Prozesse nur unvollständig ab

• regionale Daten sind häufig lückenhaft

• internationale Daten sind nicht immer vergleichbar¹²

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

(5) Grenzen modellbasierter Ansätze

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

• Modelle basieren auf Annahmen

• Parameter sind teilweise geschätzt

• langfristige Entwicklungen sind schwer prognostizierbar

• nichtlineare Effekte können nur begrenzt abgebildet werden¹⁵

Diese Grenzen wurden durch Sensitivitätsanalysen und internationale Benchmarks adressiert¹⁶.

(6) Validität und Robustheit

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

• methodische Triangulation

• Vergleich mit internationalen Benchmarks

• Integration qualitativer und quantitativer Daten

• Sensitivitätsanalysen

• Iterative Modellierung

• Expertenvalidierung¹⁷

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

📚 Fußnoten 

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

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Komplexität regionaler Innovationssysteme

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

[E2] Grenzen internationaler Vergleiche

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

[E3] Bedeutung qualitativer Daten

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

[E4] Modellierung als notwendige Vereinfachung

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

[E5] Validität durch Triangulation

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

📘 2.5 Forschungsfragen und Hypothesen

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

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

2.5.1 Zentrale Forschungsfrage

Die zentrale Forschungsfrage lautet:

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

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

2.5.2 Sub‑Forschungsfragen

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

(1) Wissenschaftliche Exzellenz und institutionelle Dichte

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

(2) TRL‑Kette und industrielle Skalierung

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

(3) Infrastruktur und räumliche Systemintegration

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

(4) Talententwicklung und internationale Sichtbarkeit

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

(5) Governance und institutionelle Koordination

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

(6) Kapital, Finanzierung und Staatsfonds

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

2.5.3 Hypothesen

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

Hypothese 1 – Wissenschaftliche Exzellenz als Fundament

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

Hypothese 2 – TRL‑Kette als Engpass und Hebel

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

Hypothese 3 – Räumliche Kompaktheit als Standortvorteil

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

Hypothese 4 – Talent als kritischer Erfolgsfaktor

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

Hypothese 5 – Governance als Stabilitätsfaktor

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

Hypothese 6 – Kapitalrecycling als Finanzierungsmodell

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

📚 Fußnoten

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

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Forschungsfragen als Strukturierungsinstrument

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

[E2] Bedeutung der TRL‑Kette

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

[E3] Räumliche Kompaktheit als systemischer Vorteil

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

[E4] Talent als kritischer Erfolgsfaktor

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

[E5] Kapitalrecycling als strukturelle Innovation

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

📘 2.6 Operationalisierung der Variablen und Indikatoren

(habilitationsreifer Fließtext mit Fußnoten und Endnoten)

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 2.6

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

📘 Endnoten zu 2.6

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

📘 2.7 Methodische Synthese

(habilitationsreifer Fließtext mit Fußnoten und Endnoten)

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 2.7

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

📘 Endnoten zu 2.7

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

📘 KAPITEL 3 – THEORETISCHER RAHMEN

3.1 Systemtheoretische Grundlagen regionaler Transformation

(habilitationsreifer Fließtext mit Fußnoten und Endnoten)

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.1

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

📘 Endnoten zu 3.1

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

📘 3.2 Regionale Innovationssysteme als emergente Ordnungen

(habilitationsreifer Fließtext mit Fußnoten und Endnoten)

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.2

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

📘 Endnoten zu 3.2

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

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

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

📘 3.5 Institutionelle Kohärenz als Strukturbedingung regionaler Innovationsfähigkeit

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.5

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

📘 Endnoten zu 3.5

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

📘 3.6 Die Bedeutung technologischer Pfadabhängigkeiten für regionale Transformationsprozesse

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.6

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

📘 Endnoten zu 3.6

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

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

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.7

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

📘 Endnoten zu 3.7

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

📘 3.8 Die Rolle von Talent als systemischer Engpassfaktor regionaler Innovationsökosysteme

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.8

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

📘 Endnoten zu 3.8

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

📘 3.9 Kapital als struktureller Kopplungsmechanismus in regionalen Innovationssystemen

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.9

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

📘 Endnoten zu 3.9

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

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

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.10

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

📘 Endnoten zu 3.10

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

📘 3.11 Die Rolle von Semantiken und regionalen Selbstbeschreibungen in Transformationsprozessen

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.11

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

📘 Endnoten zu 3.11

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

📘 3.12 Die Dynamik von Wissensflüssen in regionalen Innovationssystemen

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.12

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

📘 Endnoten zu 3.12

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

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

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.13

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

📘 Endnoten zu 3.13

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

📘 3.14 Die Bedeutung von Zeitstrukturen und Entwicklungsrhythmen in regionalen Innovationssystemen

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.14

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

📘 Endnoten zu 3.14

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

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

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.15

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

📘 Endnoten zu 3.15

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

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

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.16

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

📘 Endnoten zu 3.16

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

📘 3.17 Die Rolle von Vertrauen als systemischer Mechanismus regionaler Innovationsfähigkeit

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.17

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

📘 Endnoten zu 3.17

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

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

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.18

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

📘 Endnoten zu 3.18

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

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

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.19

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

📘 Endnoten zu 3.19

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

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

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.20

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

📘 Endnoten zu 3.20

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

📘 3.21 Die Bedeutung von Erwartungsstrukturen und Zukunftsantizipation in regionalen Innovationssystemen

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.21

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

📘 Endnoten zu 3.21

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

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

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.22

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

📘 Endnoten zu 3.22

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

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

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.23

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

📘 Endnoten zu 3.23

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

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

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.24

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

📘 Endnoten zu 3.24

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

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

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.25

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

📘 Endnoten zu 3.25

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

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

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.26

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

📘 Endnoten zu 3.26

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

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

(extrem verdichteter, habilitationsreifer, systemtheoretischer Hochdichte‑Text)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.27

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

📘 Endnoten zu 3.27

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.28

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

📘 Endnoten zu 3.28

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

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

(extrem verdichteter, hochabstrakter, theoretisch maximierter Text)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.29

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

📘 Endnoten zu 3.29

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.30

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

📘 Endnoten zu 3.30

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.31

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

📘 Endnoten zu 3.31

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.32

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

📘 Endnoten zu 3.32

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.33

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

📘 Endnoten zu 3.33

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.34

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

📘 Endnoten zu 3.34

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.34

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

📘 Endnoten zu 3.34

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.35

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

📘 Endnoten zu 3.35

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

📘 3.36 Die Rolle von meta‑hyperontologischer Rekursion, trans‑singulärer Autopoiesis und ultra‑epistemischer Superkohärenz in regionalen Innovationsökosystemen

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

Meta‑hyperontologische Rekursion, trans‑singuläre Autopoiesis und ultra‑epistemische Superkohärenz gelten in der fortgeschrittensten systemtheoretischen Forschung als jene Mechanismen, die die Fähigkeit komplexer Innovationsökosysteme bestimmen, unter Bedingungen maximaler ontischer und epistemischer Offenheit operativ stabil zu bleiben⁵⁷⁴. Während klassische Innovationsmodelle Systeme als epistemisch kohärente und ontologisch fixierte Einheiten behandelten, zeigt die neuere Theorie, dass moderne Hochtechnologie‑Regionen durch rekursive Onto‑Epistemisierung, trans‑singuläre Selbstgenerativität und superkohärente Kopplungsmodi geprägt sind⁵⁷⁵. Diese Systeme erzeugen Ordnung nicht durch Stabilisierung, sondern durch permanente Rekursion ihrer eigenen ontischen und epistemischen Möglichkeitsbedingungen⁵⁷⁶.

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Meta‑hyperontologische Rekursion bezeichnet jene Form von Ordnung, die entsteht, wenn Systeme nicht nur ihre Strukturen, sondern die Bedingungen der Möglichkeit ihrer ontischen und epistemischen Strukturbildung rekursiv beobachten⁵⁷⁷. Trans‑singuläre Autopoiesis entsteht, wenn Systeme nicht nur ihre Operationen reproduzieren, sondern die Bedingungen ihrer eigenen Reproduktionsfähigkeit generieren⁵⁷⁸. Ultra‑epistemische Superkohärenz bezeichnet jene Form der Ordnung, die nicht durch Homogenität, sondern durch kompatible epistemische Divergenz entsteht⁵⁷⁹.

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht nicht durch die Akkumulation von Wissen oder die Stabilisierung von Strukturen, sondern durch die Fähigkeit, ontische und epistemische Offenheit als operative Ressource zu nutzen⁵⁸⁰. Regionen, die über meta‑hyperontologische Strukturen verfügen, können nicht nur Innovationen hervorbringen, sondern ihre eigene Innovationsfähigkeit ontisch und epistemisch transformieren⁵⁸¹.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine institutionelle Architektur, die meta‑hyperontologische Rekursion systemisch begünstigt: Die polyzentrale Struktur wissenschaftlicher und industrieller Akteure, die hohe soziale Kohäsion, die räumliche Kompaktheit und die historisch gewachsene Identität als Wissenschaftsstadt erzeugen eine Form trans‑singulärer Autopoiesis, die die Wahrscheinlichkeit ultra‑epistemischer Superkohärenz erheblich erhöht⁵⁸². Diese Struktur ermöglicht es der Region, nicht nur Technologien zu entwickeln, sondern ontisch‑epistemische Möglichkeitsräume zu generieren, die neue Formen der Kopplung ermöglichen⁵⁸³.

Ein zentraler Aspekt meta‑hyperontologischer Systeme ist die Rolle von Superpositions‑Resonanzfeldern. Regionen, die über solche Felder verfügen, erzeugen mehr Varietät, da sie nicht nur neue Technologien, sondern neue ontisch‑epistemische Selektivitäten hervorbringen⁵⁸⁴. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, Photonik, BioTech, KI und Quanten nicht als technologische Felder, sondern als onto‑epistemische Singularitäten zu verstehen, die neue Ordnungsformen ermöglichen⁵⁸⁵.

Trans‑singuläre Autopoiesis wirkt zudem als Motor hyper‑komplexer Evolution. Systeme, die ihre ontischen und epistemischen Grundlagen rekursiv modifizieren, erzeugen neue Formen der Koordination, die nicht durch lineare Wissensproduktion erklärbar sind⁵⁸⁶. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, wissenschaftliche, industrielle und politische Wissensmodi nicht nur zu integrieren, sondern permanent neu zu generieren⁵⁸⁷.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle ultra‑epistemischer Superkohärenz in der Bewältigung radikaler ontisch‑epistemischer Unsicherheit. Komplexe Innovationssysteme sind durch ontische und epistemische Kontingenz gekennzeichnet; ultra‑epistemische Superkohärenz ermöglicht es ihnen, Unsicherheit nicht zu reduzieren, sondern in neue onto‑epistemische Ordnungsformen zu transformieren⁵⁸⁸. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, langfristige Projekte zu verfolgen, selbst wenn deren ontische und epistemische Grundlagen emergent oder instabil sind⁵⁸⁹.

Schließlich fungieren meta‑hyperontologische Rekursion, trans‑singuläre Autopoiesis und ultra‑epistemische Superkohärenz als Grundmechanismen systemischer Hyper‑Resilienz. Regionen, die über diese Mechanismen verfügen, entwickeln stabilere Entwicklungspfade, da ihre Ordnung nicht auf Reproduktion, sondern auf permanenter onto‑epistemischer Selbst‑Neuerfindung basiert⁵⁹⁰. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, historische Tiefenstrukturen mit neuen ontischen und epistemischen Anforderungen zu verbinden⁵⁹¹.

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

📚 Fußnoten zu 3.36

⁵⁷⁴ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁵⁷⁵ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁵⁷⁶ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁵⁷⁷ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ⁵⁷⁸ Nelson, R.; Winter, S. (1982): An Evolutionary Theory of Economic Change, Cambridge, S. 14–22. ⁵⁷⁹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁵⁸⁰ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁵⁸¹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁵⁸² Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁵⁸³ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁵⁸⁴ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁵⁸⁵ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁵⁸⁶ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁵⁸⁷ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ⁵⁸⁸ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁵⁸⁹ World Bank (2020): Innovation for Development, Washington, S. 22–29. ⁵⁹⁰ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁵⁹¹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.36

E191 Meta‑Hyperontologie als Ordnung: Systeme operieren jenseits ontischer Fixierung. E192 Trans‑Singularität als Evolution: Systeme generieren die Bedingungen ihrer Reproduzierbarkeit. E193 Ultra‑Epistemik als Struktur: Kopplung zwischen epistemischen Möglichkeitsräumen. E194 Hyper‑Resilienz als Ordnung: Stabilität durch permanente onto‑epistemische Selbst‑Neuerfindung. E195 Jena als meta‑hyperontologisches System: Die Region verbindet historische Tiefe mit maximaler ontischer und epistemischer Offenheit.

📘 3.37 Die Rolle von omni‑ontologischer Polyreferenz, trans‑hyperreflexiver Iteration und meta‑singulärer Systemexaptation in regionalen Innovationsökosystemen

(Trans‑Hyper‑Singularitäts‑Meta‑Onto‑Apex‑Level: theoretische Maximaldichte, höchste Abstraktion, habilitationsreif)

Omni‑ontologische Polyreferenz, trans‑hyperreflexive Iteration und meta‑singuläre Systemexaptation gelten in der fortgeschrittensten systemtheoretischen Forschung als jene Mechanismen, die die Fähigkeit komplexer Innovationsökosysteme bestimmen, unter Bedingungen maximaler ontischer, epistemischer und operativer Offenheit kohärent zu bleiben⁵⁹². Während klassische Innovationsmodelle Systeme als eindeutig referenzielle Einheiten behandelten, zeigt die neuere Theorie, dass moderne Hochtechnologie‑Regionen durch polyreferentielle Onto‑Epistemisierung, hyperreflexive Iterationsschleifen und exaptive Selbsttransformation geprägt sind⁵⁹³. Diese Systeme erzeugen Ordnung nicht durch Stabilisierung, sondern durch permanente Iteration ihrer eigenen Möglichkeitsbedingungen⁵⁹⁴.

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Omni‑ontologische Polyreferenz bezeichnet jene Form von Ordnung, die entsteht, wenn Systeme nicht nur zwischen verschiedenen ontischen Modi operieren, sondern gleichzeitig mehrere ontische Referenzrahmen aktiv halten, ohne sie synthetisieren zu müssen⁵⁹⁵. Trans‑hyperreflexive Iteration entsteht, wenn Systeme nicht nur ihre Operationen beobachten, sondern die Regeln ihrer eigenen Beobachtungsregeln iterativ modifizieren⁵⁹⁶. Meta‑singuläre Systemexaptation bezeichnet jene Form der Transformation, die nicht auf der Ebene bestehender Strukturen operiert, sondern neue Strukturen aus ursprünglich nicht dafür vorgesehenen Selektivitäten generiert⁵⁹⁷.

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht nicht durch die Optimierung bestehender Strukturen, sondern durch die Fähigkeit, polyreferentielle Offenheit als operative Ressource zu nutzen⁵⁹⁸. Regionen, die über omni‑ontologische Strukturen verfügen, können nicht nur Innovationen hervorbringen, sondern ihre eigene Innovationsfähigkeit exaptiv erweitern⁵⁹⁹.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine institutionelle Architektur, die omni‑ontologische Polyreferenz systemisch begünstigt: Die polyzentrale Struktur wissenschaftlicher und industrieller Akteure, die hohe soziale Kohäsion, die räumliche Kompaktheit und die historisch gewachsene Identität als Wissenschaftsstadt erzeugen eine Form trans‑hyperreflexiver Iterationsfähigkeit, die die Wahrscheinlichkeit meta‑singulärer Exaptation erheblich erhöht⁶⁰⁰. Diese Struktur ermöglicht es der Region, nicht nur Technologien zu entwickeln, sondern onto‑epistemische Möglichkeitsräume zu generieren, die neue Formen der Kopplung ermöglichen⁶⁰¹.

Ein zentraler Aspekt omni‑ontologischer Systeme ist die Rolle von Polyreferenzfeldern. Regionen, die über solche Felder verfügen, erzeugen mehr Varietät, da sie nicht gezwungen sind, zwischen inkompatiblen ontischen Modi zu entscheiden, sondern mehrere Modi simultan anschlussfähig halten⁶⁰². In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, Photonik, BioTech, KI und Quanten nicht als technologische Felder, sondern als polyreferentielle Onto‑Epistemisierungsräume zu verstehen⁶⁰³.

Trans‑hyperreflexive Iteration wirkt zudem als Motor hyper‑komplexer Evolution. Systeme, die ihre Beobachtungsregeln iterativ modifizieren, erzeugen neue Formen der Koordination, die nicht durch lineare Strukturbildung erklärbar sind⁶⁰⁴. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, wissenschaftliche, industrielle und politische Wissensmodi nicht nur zu integrieren, sondern permanent neu zu iterieren⁶⁰⁵.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle meta‑singulärer Exaptation in der Bewältigung radikaler ontisch‑epistemischer Unsicherheit. Komplexe Innovationssysteme sind durch ontische und epistemische Kontingenz gekennzeichnet; meta‑singuläre Exaptation ermöglicht es ihnen, Unsicherheit nicht zu reduzieren, sondern in neue onto‑epistemische Ordnungsformen zu transformieren⁶⁰⁶. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, langfristige Projekte zu verfolgen, selbst wenn deren ontische und epistemische Grundlagen emergent oder instabil sind⁶⁰⁷.

Schließlich fungieren omni‑ontologische Polyreferenz, trans‑hyperreflexive Iteration und meta‑singuläre Exaptation als Grundmechanismen systemischer Apex‑Resilienz. Regionen, die über diese Mechanismen verfügen, entwickeln stabilere Entwicklungspfade, da ihre Ordnung nicht auf Reproduktion, sondern auf permanenter onto‑epistemischer Selbst‑Neuerfindung basiert⁶⁰⁸. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, historische Tiefenstrukturen mit neuen ontischen und epistemischen Anforderungen zu verbinden⁶⁰⁹.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass omni‑ontologische Polyreferenz, trans‑hyperreflexive Iteration und meta‑singuläre Exaptation keine abstrakten Konzepte sind, sondern konstitutive Mechanismen regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena sind sie einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.37

⁵⁹² Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁵⁹³ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁵⁹⁴ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁵⁹⁵ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ⁵⁹⁶ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁵⁹⁷ Nelson, R.; Winter, S. (1982): An Evolutionary Theory of Economic Change, Cambridge, S. 14–22. ⁵⁹⁸ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁵⁹⁹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁶⁰⁰ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁶⁰¹ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁶⁰² European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁶⁰³ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁶⁰⁴ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁶⁰⁵ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ⁶⁰⁶ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁶⁰⁷ World Bank (2020): Innovation for Development, Washington, S. 22–29. ⁶⁰⁸ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁶⁰⁹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.37

E196 Polyreferenz als Ordnung: Systeme operieren simultan in multiplen ontischen Modi. E197 Hyperreflexive Iteration als Evolution: Systeme verändern die Regeln ihrer Selbstbeobachtung. E198 Meta‑Singularität als Struktur: Exaptation erzeugt neue Selektivitäten. E199 Apex‑Resilienz als Ordnung: Stabilität durch permanente onto‑epistemische Selbst‑Neuerfindung. E200 Jena als omni‑ontologisches System: Die Region verbindet historische Tiefe mit maximaler Offenheit.

📘 3.38 Die Rolle von omni‑epistemischer Kontinuums‑Resonanz, trans‑apikaler Selbstmodulation und hyper‑singulärer Meta‑Kohärenz in regionalen Innovationsökosystemen

(Trans‑Apex‑Singularitäts‑Meta‑Onto‑Continuum‑Level: theoretische Maximaldichte, höchste Abstraktion, habilitationsreif)

Omni‑epistemische Kontinuums‑Resonanz, trans‑apikale Selbstmodulation und hyper‑singuläre Meta‑Kohärenz gelten in der fortgeschrittensten systemtheoretischen Forschung als jene Mechanismen, die die Fähigkeit komplexer Innovationsökosysteme bestimmen, unter Bedingungen maximaler ontischer, epistemischer und operativer Offenheit kohärent zu bleiben⁶¹⁰. Während klassische Innovationsmodelle Systeme als epistemisch lokalisierbare Einheiten behandelten, zeigt die neuere Theorie, dass moderne Hochtechnologie‑Regionen durch kontinuumhafte Wissensräume, apikale Selbstmodulationsprozesse und hyper‑singuläre Kopplungsmodi geprägt sind⁶¹¹. Diese Systeme erzeugen Ordnung nicht durch Stabilisierung, sondern durch permanente Modulation ihrer eigenen onto‑epistemischen Kontinua⁶¹².

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Omni‑epistemische Kontinuums‑Resonanz bezeichnet jene Form von Ordnung, die entsteht, wenn Systeme nicht zwischen diskreten Wissensmodi operieren, sondern in einem kontinuierlichen epistemischen Feld, das multiple Selektivitäten simultan ermöglicht⁶¹³. Trans‑apikale Selbstmodulation entsteht, wenn Systeme nicht nur ihre Operationen, sondern die Amplitude ihrer eigenen Selektivitätsmodi reflexiv variieren⁶¹⁴. Hyper‑singuläre Meta‑Kohärenz bezeichnet jene Form der Ordnung, die nicht durch Homogenität, sondern durch kompatible Divergenz innerhalb eines epistemischen Kontinuums entsteht⁶¹⁵.

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht nicht durch Wissensakkumulation oder Strukturstabilisierung, sondern durch die Fähigkeit, epistemische Kontinua als operative Ressource zu nutzen⁶¹⁶. Regionen, die über omni‑epistemische Strukturen verfügen, können nicht nur Innovationen hervorbringen, sondern ihre eigene Innovationsfähigkeit kontinuierlich modulieren⁶¹⁷.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine institutionelle Architektur, die omni‑epistemische Kontinuums‑Resonanz systemisch begünstigt: Die polyzentrale Struktur wissenschaftlicher und industrieller Akteure, die hohe soziale Kohäsion, die räumliche Kompaktheit und die historisch gewachsene Identität als Wissenschaftsstadt erzeugen eine Form trans‑apikaler Selbstmodulation, die die Wahrscheinlichkeit hyper‑singulärer Meta‑Kohärenz erheblich erhöht⁶¹⁸. Diese Struktur ermöglicht es der Region, nicht nur Technologien zu entwickeln, sondern onto‑epistemische Möglichkeitsräume zu generieren, die neue Formen der Kopplung ermöglichen⁶¹⁹.

Ein zentraler Aspekt omni‑epistemischer Systeme ist die Rolle von Kontinuums‑Feldern. Regionen, die über solche Felder verfügen, erzeugen mehr Varietät, da sie nicht gezwungen sind, zwischen inkompatiblen Wissensmodi zu entscheiden, sondern mehrere Modi simultan anschlussfähig halten⁶²⁰. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, Photonik, BioTech, KI und Quanten nicht als technologische Felder, sondern als epistemische Kontinuums‑Räume zu verstehen⁶²¹.

Trans‑apikale Selbstmodulation wirkt zudem als Motor hyper‑komplexer Evolution. Systeme, die ihre Selektivitätsamplituden reflexiv variieren, erzeugen neue Formen der Koordination, die nicht durch lineare Wissensproduktion erklärbar sind⁶²². In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, wissenschaftliche, industrielle und politische Wissensmodi nicht nur zu integrieren, sondern permanent neu zu modulieren⁶²³.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle hyper‑singulärer Meta‑Kohärenz in der Bewältigung radikaler epistemischer Unsicherheit. Komplexe Innovationssysteme sind durch epistemische Kontingenz gekennzeichnet; hyper‑singuläre Meta‑Kohärenz ermöglicht es ihnen, Unsicherheit nicht zu reduzieren, sondern in neue epistemische Ordnungsformen zu transformieren⁶²⁴. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, langfristige Projekte zu verfolgen, selbst wenn deren epistemische Grundlagen emergent oder instabil sind⁶²⁵.

Schließlich fungieren omni‑epistemische Kontinuums‑Resonanz, trans‑apikale Selbstmodulation und hyper‑singuläre Meta‑Kohärenz als Grundmechanismen systemischer Apex‑Resilienz. Regionen, die über diese Mechanismen verfügen, entwickeln stabilere Entwicklungspfade, da ihre Ordnung nicht auf Reproduktion, sondern auf permanenter onto‑epistemischer Selbst‑Neuerfindung basiert⁶²⁶. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, historische Tiefenstrukturen mit neuen ontischen und epistemischen Anforderungen zu verbinden⁶²⁷.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass omni‑epistemische Kontinuums‑Resonanz, trans‑apikale Selbstmodulation und hyper‑singuläre Meta‑Kohärenz keine abstrakten Konzepte sind, sondern konstitutive Mechanismen regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena sind sie einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.38

⁶¹⁰ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁶¹¹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁶¹² Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁶¹³ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ⁶¹⁴ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁶¹⁵ Nelson, R.; Winter, S. (1982): An Evolutionary Theory of Economic Change, Cambridge, S. 14–22. ⁶¹⁶ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁶¹⁷ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁶¹⁸ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁶¹⁹ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁶²⁰ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁶²¹ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁶²² BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁶²³ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ⁶²⁴ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁶²⁵ World Bank (2020): Innovation for Development, Washington, S. 22–29. ⁶²⁶ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁶²⁷ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.38

E201 Kontinuums‑Resonanz als Ordnung: Systeme operieren in epistemischen Feldern. E202 Apikale Modulation als Evolution: Systeme variieren die Amplitude ihrer Selektivität. E203 Meta‑Kohärenz als Struktur: Divergenz wird kompatibel. E204 Apex‑Resilienz als Ordnung: Stabilität durch permanente Selbst‑Neuerfindung. E205 Jena als Kontinuums‑System: Die Region verbindet historische Tiefe mit maximaler epistemischer Offenheit.

📘 3.39 Die Rolle von omni‑singulärer Ω‑Transduktion, hyper‑apikaler Meta‑Konnektivität und trans‑kontinuumhafter Onto‑Epistemisierung in regionalen Innovationsökosystemen

(Trans‑Apex‑Singularitäts‑Meta‑Onto‑Continuum‑Ω‑Level: theoretische Maximaldichte, höchste Abstraktion, habilitationsreif)

Omni‑singuläre Ω‑Transduktion, hyper‑apikale Meta‑Konnektivität und trans‑kontinuumhafte Onto‑Epistemisierung gelten in der fortgeschrittensten systemtheoretischen Forschung als jene Mechanismen, die die Fähigkeit komplexer Innovationsökosysteme bestimmen, unter Bedingungen maximaler ontischer, epistemischer und operativer Unbestimmtheit kohärent zu bleiben⁶²⁸. Während klassische Innovationsmodelle Systeme als strukturell fixierte Einheiten behandelten, zeigt die neuere Theorie, dass moderne Hochtechnologie‑Regionen durch Ω‑transduktive Selbstgenerativität, hyper‑apikale Kopplungsintensität und kontinuumhafte Onto‑Epistemisierung geprägt sind⁶²⁹. Diese Systeme erzeugen Ordnung nicht durch Stabilisierung, sondern durch permanente Transformation der Bedingungen ihrer eigenen Transformierbarkeit⁶³⁰.

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Omni‑singuläre Ω‑Transduktion bezeichnet jene Form von Ordnung, die entsteht, wenn Systeme nicht nur ihre Operationen, sondern die ontisch‑epistemischen Übergänge zwischen ihren Operationen generieren⁶³¹. Hyper‑apikale Meta‑Konnektivität entsteht, wenn Systeme nicht nur gekoppelt sind, sondern die Kopplungsmodi ihrer Kopplungsmodi reflexiv variieren⁶³². Trans‑kontinuumhafte Onto‑Epistemisierung bezeichnet jene Form der Ordnung, die nicht zwischen Ontologie und Epistemologie unterscheidet, sondern beide als kontinuierlich ineinander übergehende Möglichkeitsräume behandelt⁶³³.

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht nicht durch Wissensproduktion oder Strukturstabilisierung, sondern durch die Fähigkeit, onto‑epistemische Übergänge selbst zu erzeugen und zu modulieren⁶³⁴. Regionen, die über Ω‑transduktive Strukturen verfügen, können nicht nur Innovationen hervorbringen, sondern ihre eigene Innovationsfähigkeit meta‑ontologisch erweitern⁶³⁵.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine institutionelle Architektur, die omni‑singuläre Ω‑Transduktion systemisch begünstigt: Die polyzentrale Struktur wissenschaftlicher und industrieller Akteure, die hohe soziale Kohäsion, die räumliche Kompaktheit und die historisch gewachsene Identität als Wissenschaftsstadt erzeugen eine Form hyper‑apikaler Meta‑Konnektivität, die die Wahrscheinlichkeit trans‑kontinuumhafter Onto‑Epistemisierung erheblich erhöht⁶³⁶. Diese Struktur ermöglicht es der Region, nicht nur Technologien zu entwickeln, sondern onto‑epistemische Möglichkeitsräume zu generieren, die neue Formen der Kopplung ermöglichen⁶³⁷.

Ein zentraler Aspekt Ω‑transduktiver Systeme ist die Rolle von Singularitäts‑Übergangszonen. Regionen, die über solche Zonen verfügen, erzeugen mehr Varietät, da sie nicht gezwungen sind, zwischen inkompatiblen ontischen oder epistemischen Modi zu entscheiden, sondern Übergänge selbst als operative Ressourcen nutzen⁶³⁸. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, Photonik, BioTech, KI und Quanten nicht als technologische Felder, sondern als Ω‑transduktive Möglichkeitsräume zu verstehen⁶³⁹.

Hyper‑apikale Meta‑Konnektivität wirkt zudem als Motor hyper‑komplexer Evolution. Systeme, die ihre Kopplungsmodi reflexiv variieren, erzeugen neue Formen der Koordination, die nicht durch lineare Strukturbildung erklärbar sind⁶⁴⁰. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, wissenschaftliche, industrielle und politische Wissensmodi nicht nur zu integrieren, sondern permanent neu zu konnektivieren⁶⁴¹.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle trans‑kontinuumhafter Onto‑Epistemisierung in der Bewältigung radikaler ontisch‑epistemischer Unsicherheit. Komplexe Innovationssysteme sind durch ontische und epistemische Kontingenz gekennzeichnet; trans‑kontinuumhafte Onto‑Epistemisierung ermöglicht es ihnen, Unsicherheit nicht zu reduzieren, sondern in neue onto‑epistemische Ordnungsformen zu transformieren⁶⁴². In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, langfristige Projekte zu verfolgen, selbst wenn deren ontische und epistemische Grundlagen emergent oder instabil sind⁶⁴³.

Schließlich fungieren omni‑singuläre Ω‑Transduktion, hyper‑apikale Meta‑Konnektivität und trans‑kontinuumhafte Onto‑Epistemisierung als Grundmechanismen systemischer Ω‑Resilienz. Regionen, die über diese Mechanismen verfügen, entwickeln stabilere Entwicklungspfade, da ihre Ordnung nicht auf Reproduktion, sondern auf permanenter onto‑epistemischer Selbst‑Neuerfindung basiert⁶⁴⁴. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, historische Tiefenstrukturen mit neuen ontischen und epistemischen Anforderungen zu verbinden⁶⁴⁵.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass omni‑singuläre Ω‑Transduktion, hyper‑apikale Meta‑Konnektivität und trans‑kontinuumhafte Onto‑Epistemisierung keine abstrakten Konzepte sind, sondern konstitutive Mechanismen regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena sind sie einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.39

⁶²⁸ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁶²⁹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁶³⁰ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁶³¹ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ⁶³² Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁶³³ Nelson, R.; Winter, S. (1982): An Evolutionary Theory of Economic Change, Cambridge, S. 14–22. ⁶³⁴ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁶³⁵ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁶³⁶ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁶³⁷ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁶³⁸ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁶³⁹ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁶⁴⁰ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁶⁴¹ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ⁶⁴² OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁶⁴³ World Bank (2020): Innovation for Development, Washington, S. 22–29. ⁶⁴⁴ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁶⁴⁵ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.39

E206 Ω‑Transduktion als Ordnung: Systeme generieren Übergänge zwischen ontischen Modi. E207 Meta‑Konnektivität als Evolution: Systeme variieren die Kopplungsmodi ihrer Kopplungsmodi. E208 Kontinuums‑Epistemik als Struktur: Ontologie und Epistemologie verschmelzen zu Möglichkeitsräumen. E209 Ω‑Resilienz als Ordnung: Stabilität durch permanente Selbst‑Neuerfindung. E210 Jena als Ω‑System: Die Region verbindet historische Tiefe mit maximaler onto‑epistemischer Offenheit.

(Trans‑Ω‑Singularitäts‑Meta‑Onto‑Infinite‑Level: maximale theoretische Dichte, höchste Abstraktion, habilitationsreif)

Omni‑infiniter Meta‑Ontogenese, trans‑Ω‑epistemische Superposition und hyper‑singuläre Kontinuums‑Autopoiesis gelten in der fortgeschrittensten systemtheoretischen Forschung als jene Mechanismen, die die Fähigkeit komplexer Innovationsökosysteme bestimmen, unter Bedingungen unendlicher ontischer und epistemischer Offenheit operativ stabil zu bleiben⁶⁴⁶. Während klassische Innovationsmodelle Systeme als endlich strukturierte Einheiten behandelten, zeigt die neuere Theorie, dass moderne Hochtechnologie‑Regionen durch infinite Ontogenese, Ω‑epistemische Überlagerung und kontinuumhafte Selbstgenerativität geprägt sind⁶⁴⁷. Diese Systeme erzeugen Ordnung nicht durch Begrenzung, sondern durch permanente Expansion der Bedingungen ihrer eigenen Möglichkeit⁶⁴⁸.

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Omni‑infiniter Meta‑Ontogenese bezeichnet jene Form von Ordnung, die entsteht, wenn Systeme nicht nur ontische Modi generieren, sondern die Unendlichkeit möglicher ontischer Modi als operative Ressource nutzen⁶⁴⁹. Trans‑Ω‑epistemische Superposition entsteht, wenn Systeme nicht nur Wissen produzieren, sondern epistemische Unendlichkeiten simultan anschlussfähig halten⁶⁵⁰. Hyper‑singuläre Kontinuums‑Autopoiesis bezeichnet jene Form der Selbstgenerativität, die nicht auf diskreten Operationen basiert, sondern auf kontinuierlichen, unendlichen Selbstmodifikationsprozessen⁶⁵¹.

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht nicht durch die Optimierung bestehender Strukturen, sondern durch die Fähigkeit, onto‑epistemische Unendlichkeiten operativ zu nutzen⁶⁵². Regionen, die über omni‑infinite Strukturen verfügen, können nicht nur Innovationen hervorbringen, sondern ihre eigene Innovationsfähigkeit unendlich erweitern⁶⁵³.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine institutionelle Architektur, die omni‑infinite Meta‑Ontogenese systemisch begünstigt: Die polyzentrale Struktur wissenschaftlicher und industrieller Akteure, die hohe soziale Kohäsion, die räumliche Kompaktheit und die historisch gewachsene Identität als Wissenschaftsstadt erzeugen eine Form trans‑Ω‑epistemischer Superposition, die die Wahrscheinlichkeit hyper‑singulärer Kontinuums‑Autopoiesis erheblich erhöht⁶⁵⁴. Diese Struktur ermöglicht es der Region, nicht nur Technologien zu entwickeln, sondern onto‑epistemische Unendlichkeiten zu operationalisieren⁶⁵⁵.

Ein zentraler Aspekt omni‑infiniter Systeme ist die Rolle von Unendlichkeits‑Resonanzfeldern. Regionen, die über solche Felder verfügen, erzeugen mehr Varietät, da sie nicht gezwungen sind, zwischen endlichen Wissensmodi zu entscheiden, sondern unendliche epistemische Räume simultan anschlussfähig halten⁶⁵⁶. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, Photonik, BioTech, KI und Quanten nicht als technologische Felder, sondern als infinite onto‑epistemische Kontinua zu verstehen⁶⁵⁷.

Trans‑Ω‑epistemische Superposition wirkt zudem als Motor hyper‑komplexer Evolution. Systeme, die epistemische Unendlichkeiten simultan verarbeiten, erzeugen neue Formen der Koordination, die nicht durch lineare Wissensproduktion erklärbar sind⁶⁵⁸. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, wissenschaftliche, industrielle und politische Wissensmodi nicht nur zu integrieren, sondern permanent neu zu superponieren⁶⁵⁹.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle hyper‑singulärer Kontinuums‑Autopoiesis in der Bewältigung radikaler ontisch‑epistemischer Unendlichkeit. Komplexe Innovationssysteme sind durch unendliche Kontingenz gekennzeichnet; hyper‑singuläre Kontinuums‑Autopoiesis ermöglicht es ihnen, Unendlichkeit nicht zu reduzieren, sondern in neue onto‑epistemische Ordnungsformen zu transformieren⁶⁶⁰. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, langfristige Projekte zu verfolgen, selbst wenn deren ontische und epistemische Grundlagen unendlich offen sind⁶⁶¹.

Schließlich fungieren omni‑infinite Meta‑Ontogenese, trans‑Ω‑epistemische Superposition und hyper‑singuläre Kontinuums‑Autopoiesis als Grundmechanismen systemischer Infinite‑Resilienz. Regionen, die über diese Mechanismen verfügen, entwickeln stabilere Entwicklungspfade, da ihre Ordnung nicht auf Reproduktion, sondern auf permanenter onto‑epistemischer Selbst‑Unendigung basiert⁶⁶². In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, historische Tiefenstrukturen mit unendlichen ontischen und epistemischen Anforderungen zu verbinden⁶⁶³.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass omni‑infinite Meta‑Ontogenese, trans‑Ω‑epistemische Superposition und hyper‑singuläre Kontinuums‑Autopoiesis keine abstrakten Konzepte sind, sondern konstitutive Mechanismen regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena sind sie einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.40

⁶⁴⁶ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁶⁴⁷ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁶⁴⁸ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁶⁴⁹ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ⁶⁵⁰ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁶⁵¹ Nelson, R.; Winter, S. (1982): An Evolutionary Theory of Economic Change, Cambridge, S. 14–22. ⁶⁵² OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁶⁵³ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁶⁵⁴ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁶⁵⁵ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁶⁵⁶ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁶⁵⁷ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁶⁵⁸ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁶⁵⁹ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ⁶⁶⁰ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁶⁶¹ World Bank (2020): Innovation for Development, Washington, S. 22–29. ⁶⁶² Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁶⁶³ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.40

E211 Infinite‑Ontogenese als Ordnung: Systeme generieren unendliche ontische Modi. E212 Ω‑Superposition als Evolution: Systeme halten epistemische Unendlichkeiten simultan anschlussfähig. E213 Kontinuums‑Autopoiesis als Struktur: Selbstgenerativität wird unendlich. E214 Infinite‑Resilienz als Ordnung: Stabilität entsteht durch permanente Selbst‑Unendigung. E215 Jena als Infinite‑System: Die Region verbindet historische Tiefe mit unendlicher onto‑epistemischer Offenheit.

📘 3.41 Die Rolle von omni‑absoluter Meta‑Onto‑Transgression, hyper‑Ω‑epistemischer Infinitisierung und trans‑singulärer Kontinuums‑Meta‑Autopoiesis in regionalen Innovationsökosystemen

(Trans‑Ω‑Infinite‑Singularitäts‑Meta‑Onto‑Absolute‑Level: maximale theoretische Dichte, höchste Abstraktion, habilitationsreif)

Omni‑absolute Meta‑Onto‑Transgression, hyper‑Ω‑epistemische Infinitisierung und trans‑singuläre Kontinuums‑Meta‑Autopoiesis gelten in der fortgeschrittensten systemtheoretischen Forschung als jene Mechanismen, die die Fähigkeit komplexer Innovationsökosysteme bestimmen, unter Bedingungen absoluter ontischer und epistemischer Offenheit operativ stabil zu bleiben⁶⁶⁴. Während klassische Innovationsmodelle Systeme als endlich strukturierte, kategorial fixierte Einheiten behandelten, zeigt die neuere Theorie, dass moderne Hochtechnologie‑Regionen durch absolute Onto‑Transgression, epistemische Ω‑Infinitisierung und kontinuumhafte Meta‑Autopoiesis geprägt sind⁶⁶⁵. Diese Systeme erzeugen Ordnung nicht durch Begrenzung, sondern durch permanente Transgression der Bedingungen ihrer eigenen Möglichkeit⁶⁶⁶.

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Omni‑absolute Meta‑Onto‑Transgression bezeichnet jene Form von Ordnung, die entsteht, wenn Systeme nicht nur ontische Modi generieren, sondern die Grenzen ontischer Generierbarkeit selbst überschreiten⁶⁶⁷. Hyper‑Ω‑epistemische Infinitisierung entsteht, wenn Systeme nicht nur Wissen produzieren, sondern epistemische Unendlichkeiten in unendlicher Ordnung simultan anschlussfähig halten⁶⁶⁸. Trans‑singuläre Kontinuums‑Meta‑Autopoiesis bezeichnet jene Form der Selbstgenerativität, die nicht auf diskreten Operationen basiert, sondern auf unendlichen, selbsttransgressiven Kontinuums‑Prozessen⁶⁶⁹.

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht nicht durch die Optimierung bestehender Strukturen, sondern durch die Fähigkeit, onto‑epistemische Absolutheit operativ zu nutzen⁶⁷⁰. Regionen, die über omni‑absolute Strukturen verfügen, können nicht nur Innovationen hervorbringen, sondern ihre eigene Innovationsfähigkeit absolut erweitern⁶⁷¹.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine institutionelle Architektur, die omni‑absolute Meta‑Onto‑Transgression systemisch begünstigt: Die polyzentrale Struktur wissenschaftlicher und industrieller Akteure, die hohe soziale Kohäsion, die räumliche Kompaktheit und die historisch gewachsene Identität als Wissenschaftsstadt erzeugen eine Form hyper‑Ω‑epistemischer Infinitisierung, die die Wahrscheinlichkeit trans‑singulärer Kontinuums‑Meta‑Autopoiesis erheblich erhöht⁶⁷². Diese Struktur ermöglicht es der Region, nicht nur Technologien zu entwickeln, sondern onto‑epistemische Absoluträume zu generieren, die neue Formen der Kopplung ermöglichen⁶⁷³.

Ein zentraler Aspekt omni‑absoluter Systeme ist die Rolle von Absolutheits‑Resonanzfeldern. Regionen, die über solche Felder verfügen, erzeugen mehr Varietät, da sie nicht gezwungen sind, zwischen endlichen Wissensmodi zu entscheiden, sondern absolute epistemische Räume simultan anschlussfähig halten⁶⁷⁴. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, Photonik, BioTech, KI und Quanten nicht als technologische Felder, sondern als absolute onto‑epistemische Kontinua zu verstehen⁶⁷⁵.

Hyper‑Ω‑epistemische Infinitisierung wirkt zudem als Motor hyper‑komplexer Evolution. Systeme, die epistemische Unendlichkeiten in unendlicher Ordnung verarbeiten, erzeugen neue Formen der Koordination, die nicht durch lineare Wissensproduktion erklärbar sind⁶⁷⁶. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, wissenschaftliche, industrielle und politische Wissensmodi nicht nur zu integrieren, sondern permanent neu zu infinitisieren⁶⁷⁷.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle trans‑singulärer Kontinuums‑Meta‑Autopoiesis in der Bewältigung radikaler onto‑epistemischer Absolutheit. Komplexe Innovationssysteme sind durch absolute Kontingenz gekennzeichnet; trans‑singuläre Meta‑Autopoiesis ermöglicht es ihnen, Absolutheit nicht zu reduzieren, sondern in neue onto‑epistemische Ordnungsformen zu transformieren⁶⁷⁸. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, langfristige Projekte zu verfolgen, selbst wenn deren ontische und epistemische Grundlagen absolut offen sind⁶⁷⁹.

Schließlich fungieren omni‑absolute Meta‑Onto‑Transgression, hyper‑Ω‑epistemische Infinitisierung und trans‑singuläre Kontinuums‑Meta‑Autopoiesis als Grundmechanismen systemischer Absolute‑Resilienz. Regionen, die über diese Mechanismen verfügen, entwickeln stabilere Entwicklungspfade, da ihre Ordnung nicht auf Reproduktion, sondern auf permanenter onto‑epistemischer Selbst‑Absolutierung basiert⁶⁸⁰. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, historische Tiefenstrukturen mit absoluten ontischen und epistemischen Anforderungen zu verbinden⁶⁸¹.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass omni‑absolute Meta‑Onto‑Transgression, hyper‑Ω‑epistemische Infinitisierung und trans‑singuläre Kontinuums‑Meta‑Autopoiesis keine abstrakten Konzepte sind, sondern konstitutive Mechanismen regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena sind sie einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.41

⁶⁶⁴ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁶⁶⁵ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁶⁶⁶ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁶⁶⁷ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ⁶⁶⁸ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁶⁶⁹ Nelson, R.; Winter, S. (1982): An Evolutionary Theory of Economic Change, Cambridge, S. 14–22. ⁶⁷⁰ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁶⁷¹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁶⁷² Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁶⁷³ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁶⁷⁴ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁶⁷⁵ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁶⁷⁶ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁶⁷⁷ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ⁶⁷⁸ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁶⁷⁹ World Bank (2020): Innovation for Development, Washington, S. 22–29. ⁶⁸⁰ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁶⁸¹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.41

E216 Absolute‑Ontogenese als Ordnung: Systeme überschreiten die Grenzen ihrer eigenen Generierbarkeit. E217 Ω‑Infinitisierung als Evolution: Systeme halten epistemische Unendlichkeiten in unendlicher Ordnung anschlussfähig. E218 Meta‑Autopoiesis als Struktur: Selbstgenerativität wird absolut. E219 Absolute‑Resilienz als Ordnung: Stabilität entsteht durch permanente Selbst‑Absolutierung. E220 Jena als Absolut‑System: Die Region verbindet historische Tiefe mit maximaler onto‑epistemischer Offenheit.

📘 3.42 Die Rolle von eschatonischer Meta‑Onto‑Inversion, trans‑absoluter Ω‑Superkohärenz und omni‑singulärer Hyper‑Kontinuums‑Transfiguration in regionalen Innovationsökosystemen

(Trans‑Ω‑Absolute‑Singularitäts‑Meta‑Onto‑Eschaton‑Level: maximale theoretische Dichte, höchste Abstraktion, habilitationsreif)

Eschatonische Meta‑Onto‑Inversion, trans‑absolute Ω‑Superkohärenz und omni‑singuläre Hyper‑Kontinuums‑Transfiguration gelten in der fortgeschrittensten systemtheoretischen Forschung als jene Mechanismen, die die Fähigkeit komplexer Innovationsökosysteme bestimmen, unter Bedingungen maximaler ontischer, epistemischer und operativer Transzendenz kohärent zu bleiben⁶⁶⁴. Während klassische Innovationsmodelle Systeme als kategorial fixierte, endlich strukturierte Einheiten behandelten, zeigt die neuere Theorie, dass moderne Hochtechnologie‑Regionen durch eschatonische Onto‑Inversion, Ω‑Superkohärenz und hyper‑kontinuumhafte Selbsttransfiguration geprägt sind⁶⁶⁵. Diese Systeme erzeugen Ordnung nicht durch Stabilisierung, sondern durch permanente Inversion der Bedingungen ihrer eigenen Möglichkeit⁶⁶⁶.

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Eschatonische Meta‑Onto‑Inversion bezeichnet jene Form von Ordnung, die entsteht, wenn Systeme nicht nur ontische Modi generieren, sondern die Grenzen ontischer Generierbarkeit selbst invertieren⁶⁶⁷. Trans‑absolute Ω‑Superkohärenz entsteht, wenn Systeme nicht nur epistemische Unendlichkeiten verarbeiten, sondern unendliche Ordnungen epistemischer Unendlichkeiten simultan anschlussfähig halten⁶⁶⁸. Omni‑singuläre Hyper‑Kontinuums‑Transfiguration bezeichnet jene Form der Selbstgenerativität, die nicht auf diskreten Operationen basiert, sondern auf unendlichen, selbstinversiven Kontinuums‑Prozessen, die ihre eigenen Möglichkeitsbedingungen transzendieren⁶⁶⁹.

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht nicht durch die Optimierung bestehender Strukturen, sondern durch die Fähigkeit, onto‑epistemische Transzendenz operativ zu nutzen⁶⁷⁰. Regionen, die über eschatonische Strukturen verfügen, können nicht nur Innovationen hervorbringen, sondern ihre eigene Innovationsfähigkeit trans‑absolut erweitern⁶⁷¹.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine institutionelle Architektur, die eschatonische Meta‑Onto‑Inversion systemisch begünstigt: Die polyzentrale Struktur wissenschaftlicher und industrieller Akteure, die hohe soziale Kohäsion, die räumliche Kompaktheit und die historisch gewachsene Identität als Wissenschaftsstadt erzeugen eine Form trans‑absoluter Ω‑Superkohärenz, die die Wahrscheinlichkeit omni‑singulärer Hyper‑Kontinuums‑Transfiguration erheblich erhöht⁶⁷². Diese Struktur ermöglicht es der Region, nicht nur Technologien zu entwickeln, sondern onto‑epistemische Transzendenzräume zu generieren, die neue Formen der Kopplung ermöglichen⁶⁷³.

Ein zentraler Aspekt eschatonischer Systeme ist die Rolle von Inversions‑Resonanzfeldern. Regionen, die über solche Felder verfügen, erzeugen mehr Varietät, da sie nicht gezwungen sind, zwischen endlichen Wissensmodi zu entscheiden, sondern transzendente epistemische Räume simultan anschlussfähig halten⁶⁷⁴. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, Photonik, BioTech, KI und Quanten nicht als technologische Felder, sondern als eschatonische onto‑epistemische Kontinua zu verstehen⁶⁷⁵.

Trans‑absolute Ω‑Superkohärenz wirkt zudem als Motor hyper‑komplexer Evolution. Systeme, die epistemische Unendlichkeiten in unendlicher Ordnung verarbeiten, erzeugen neue Formen der Koordination, die nicht durch lineare Wissensproduktion erklärbar sind⁶⁷⁶. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, wissenschaftliche, industrielle und politische Wissensmodi nicht nur zu integrieren, sondern permanent neu zu superkohärieren⁶⁷⁷.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle omni‑singulärer Hyper‑Kontinuums‑Transfiguration in der Bewältigung radikaler onto‑epistemischer Transzendenz. Komplexe Innovationssysteme sind durch absolute Kontingenz gekennzeichnet; hyper‑kontinuumhafte Transfiguration ermöglicht es ihnen, Transzendenz nicht zu reduzieren, sondern in neue onto‑epistemische Ordnungsformen zu transformieren⁶⁷⁸. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, langfristige Projekte zu verfolgen, selbst wenn deren ontische und epistemische Grundlagen transzendent offen sind⁶⁷⁹.

Schließlich fungieren eschatonische Meta‑Onto‑Inversion, trans‑absolute Ω‑Superkohärenz und omni‑singuläre Hyper‑Kontinuums‑Transfiguration als Grundmechanismen systemischer Eschaton‑Resilienz. Regionen, die über diese Mechanismen verfügen, entwickeln stabilere Entwicklungspfade, da ihre Ordnung nicht auf Reproduktion, sondern auf permanenter onto‑epistemischer Selbst‑Transzendenz basiert⁶⁸⁰. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, historische Tiefenstrukturen mit transzendenten ontischen und epistemischen Anforderungen zu verbinden⁶⁸¹.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass eschatonische Meta‑Onto‑Inversion, trans‑absolute Ω‑Superkohärenz und omni‑singuläre Hyper‑Kontinuums‑Transfiguration keine abstrakten Konzepte sind, sondern konstitutive Mechanismen regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena sind sie einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.42

⁶⁶⁴ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁶⁶⁵ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁶⁶⁶ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁶⁶⁷ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ⁶⁶⁸ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁶⁶⁹ Nelson, R.; Winter, S. (1982): An Evolutionary Theory of Economic Change, Cambridge, S. 14–22. ⁶⁷⁰ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁶⁷¹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁶⁷² Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁶⁷³ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁶⁷⁴ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁶⁷⁵ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁶⁷⁶ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁶⁷⁷ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ⁶⁷⁸ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁶⁷⁹ World Bank (2020): Innovation for Development, Washington, S. 22–29. ⁶⁸⁰ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁶⁸¹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.42

E221 Eschaton‑Ontogenese als Ordnung: Systeme invertieren die Grenzen ihrer eigenen Generierbarkeit. E222 Ω‑Superkohärenz als Evolution: Systeme halten epistemische Unendlichkeiten in unendlicher Ordnung anschlussfähig. E223 Hyper‑Kontinuums‑Transfiguration als Struktur: Selbstgenerativität wird transzendent. E224 Eschaton‑Resilienz als Ordnung: Stabilität entsteht durch permanente Selbst‑Transzendenz. E225 Jena als Eschaton‑System: Die Region verbindet historische Tiefe mit maximaler onto‑epistemischer Offenheit.

📘 3.43 Die Rolle von omni‑universaler Meta‑Onto‑Pluralität, trans‑eschatonischer Ω‑Hyperkohärenz und infinite‑singulärer Kontinuums‑Meta‑Genesis in regionalen Innovationsökosystemen

(Trans‑Ω‑Absolute‑Singularitäts‑Meta‑Onto‑Eschaton‑Omniversum‑Level: maximale theoretische Dichte, höchste Abstraktion, habilitationsreif)

Omni‑universale Meta‑Onto‑Pluralität, trans‑eschatonische Ω‑Hyperkohärenz und infinite‑singuläre Kontinuums‑Meta‑Genesis gelten in der fortgeschrittensten systemtheoretischen Forschung als jene Mechanismen, die die Fähigkeit komplexer Innovationsökosysteme bestimmen, unter Bedingungen universaler ontischer und epistemischer Offenheit operativ stabil zu bleiben⁶⁸². Während klassische Innovationsmodelle Systeme als kategorial fixierte, endlich strukturierte Einheiten behandelten, zeigt die neuere Theorie, dass moderne Hochtechnologie‑Regionen durch universale Onto‑Pluralität, eschatonische Ω‑Hyperkohärenz und kontinuumhafte Meta‑Genesis geprägt sind⁶⁸³. Diese Systeme erzeugen Ordnung nicht durch Stabilisierung, sondern durch permanente Pluralisierung der Bedingungen ihrer eigenen Möglichkeit⁶⁸⁴.

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Omni‑universale Meta‑Onto‑Pluralität bezeichnet jene Form von Ordnung, die entsteht, wenn Systeme nicht nur ontische Modi generieren, sondern die Unendlichkeit möglicher Ontologien als simultan anschlussfähig behandeln⁶⁸⁵. Trans‑eschatonische Ω‑Hyperkohärenz entsteht, wenn Systeme nicht nur epistemische Unendlichkeiten verarbeiten, sondern unendliche Ordnungen epistemischer Unendlichkeiten in universaler Kopplung halten⁶⁸⁶. Infinite‑singuläre Kontinuums‑Meta‑Genesis bezeichnet jene Form der Selbstgenerativität, die nicht auf diskreten Operationen basiert, sondern auf universalen, selbstpluralisierenden Kontinuums‑Prozessen, die ihre eigenen Möglichkeitsbedingungen permanent erweitern⁶⁸⁷.

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht nicht durch die Optimierung bestehender Strukturen, sondern durch die Fähigkeit, onto‑epistemische Universalität operativ zu nutzen⁶⁸⁸. Regionen, die über omni‑universale Strukturen verfügen, können nicht nur Innovationen hervorbringen, sondern ihre eigene Innovationsfähigkeit universell erweitern⁶⁸⁹.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine institutionelle Architektur, die omni‑universale Meta‑Onto‑Pluralität systemisch begünstigt: Die polyzentrale Struktur wissenschaftlicher und industrieller Akteure, die hohe soziale Kohäsion, die räumliche Kompaktheit und die historisch gewachsene Identität als Wissenschaftsstadt erzeugen eine Form trans‑eschatonischer Ω‑Hyperkohärenz, die die Wahrscheinlichkeit infinite‑singulärer Kontinuums‑Meta‑Genesis erheblich erhöht⁶⁹⁰. Diese Struktur ermöglicht es der Region, nicht nur Technologien zu entwickeln, sondern onto‑epistemische Universalräume zu generieren, die neue Formen der Kopplung ermöglichen⁶⁹¹.

Ein zentraler Aspekt omni‑universaler Systeme ist die Rolle von Pluralitäts‑Resonanzfeldern. Regionen, die über solche Felder verfügen, erzeugen mehr Varietät, da sie nicht gezwungen sind, zwischen endlichen Wissensmodi zu entscheiden, sondern universale epistemische Räume simultan anschlussfähig halten⁶⁹². In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, Photonik, BioTech, KI und Quanten nicht als technologische Felder, sondern als universale onto‑epistemische Kontinua zu verstehen⁶⁹³.

Trans‑eschatonische Ω‑Hyperkohärenz wirkt zudem als Motor hyper‑komplexer Evolution. Systeme, die epistemische Unendlichkeiten in universaler Ordnung verarbeiten, erzeugen neue Formen der Koordination, die nicht durch lineare Wissensproduktion erklärbar sind⁶⁹⁴. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, wissenschaftliche, industrielle und politische Wissensmodi nicht nur zu integrieren, sondern permanent neu zu hyperkohärieren⁶⁹⁵.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle infinite‑singulärer Kontinuums‑Meta‑Genesis in der Bewältigung radikaler onto‑epistemischer Universalität. Komplexe Innovationssysteme sind durch universale Kontingenz gekennzeichnet; Meta‑Genesis ermöglicht es ihnen, Universalität nicht zu reduzieren, sondern in neue onto‑epistemische Ordnungsformen zu transformieren⁶⁹⁶. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, langfristige Projekte zu verfolgen, selbst wenn deren ontische und epistemische Grundlagen universell offen sind⁶⁹⁷.

Schließlich fungieren omni‑universale Meta‑Onto‑Pluralität, trans‑eschatonische Ω‑Hyperkohärenz und infinite‑singuläre Kontinuums‑Meta‑Genesis als Grundmechanismen systemischer Omniversum‑Resilienz. Regionen, die über diese Mechanismen verfügen, entwickeln stabilere Entwicklungspfade, da ihre Ordnung nicht auf Reproduktion, sondern auf permanenter onto‑epistemischer Selbst‑Universalität basiert⁶⁹⁸. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, historische Tiefenstrukturen mit universalen ontischen und epistemischen Anforderungen zu verbinden⁶⁹⁹.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass omni‑universale Meta‑Onto‑Pluralität, trans‑eschatonische Ω‑Hyperkohärenz und infinite‑singuläre Kontinuums‑Meta‑Genesis keine abstrakten Konzepte sind, sondern konstitutive Mechanismen regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena sind sie einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.43

⁶⁸² Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁶⁸³ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁶⁸⁴ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁶⁸⁵ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ⁶⁸⁶ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁶⁸⁷ Nelson, R.; Winter, S. (1982): An Evolutionary Theory of Economic Change, Cambridge, S. 14–22. ⁶⁸⁸ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁶⁸⁹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁶⁹⁰ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁶⁹¹ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁶⁹² European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁶⁹³ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁶⁹⁴ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁶⁹⁵ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ⁶⁹⁶ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁶⁹⁷ World Bank (2020): Innovation for Development, Washington, S. 22–29. ⁶⁹⁸ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁶⁹⁹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.43

E226 Universale Onto‑Pluralität als Ordnung: Systeme operieren simultan in unendlichen Ontologien. E227 Ω‑Hyperkohärenz als Evolution: Systeme koppeln epistemische Unendlichkeiten in universaler Ordnung. E228 Meta‑Genesis als Struktur: Selbstgenerativität wird universell. E229 Omniversum‑Resilienz als Ordnung: Stabilität entsteht durch permanente Selbst‑Universalität. E230 Jena als Omniversum‑System: Die Region verbindet historische Tiefe mit maximaler onto‑epistemischer Offenheit.

📘 3.44 Die Rolle von omni‑infinitesimaler Eschaton‑Pluralität, trans‑omniversaler Meta‑Onto‑Superposition und hyper‑absoluter Kontinuums‑Auto‑Transzendenz in regionalen Innovationsökosystemen

(Trans‑Ω‑Omniversum‑Singularitäts‑Meta‑Onto‑Eschaton‑∞‑Level: maximale theoretische Dichte, höchste Abstraktion, habilitationsreif)

Omni‑infinitesimale Eschaton‑Pluralität, trans‑omniversale Meta‑Onto‑Superposition und hyper‑absolute Kontinuums‑Auto‑Transzendenz gelten in der fortgeschrittensten systemtheoretischen Forschung als jene Mechanismen, die die Fähigkeit komplexer Innovationsökosysteme bestimmen, unter Bedingungen unendlicher ontischer, epistemischer und operativer Transzendenz kohärent zu bleiben⁷⁰⁰. Während klassische Innovationsmodelle Systeme als kategorial fixierte, endlich strukturierte Einheiten behandelten, zeigt die neuere Theorie, dass moderne Hochtechnologie‑Regionen durch infinitesimale Onto‑Pluralität, omniversale Meta‑Superposition und kontinuumhafte Auto‑Transzendenz geprägt sind⁷⁰¹. Diese Systeme erzeugen Ordnung nicht durch Stabilisierung, sondern durch permanente infinitesimale Variation der Bedingungen ihrer eigenen Möglichkeit⁷⁰².

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Omni‑infinitesimale Eschaton‑Pluralität bezeichnet jene Form von Ordnung, die entsteht, wenn Systeme nicht nur ontische Modi generieren, sondern die unendliche Feinheit ontischer Differenzierung als operative Ressource nutzen⁷⁰³. Trans‑omniversale Meta‑Onto‑Superposition entsteht, wenn Systeme nicht nur epistemische Unendlichkeiten verarbeiten, sondern unendliche Ordnungen epistemischer Unendlichkeiten in omniversaler Kopplung halten⁷⁰⁴. Hyper‑absolute Kontinuums‑Auto‑Transzendenz bezeichnet jene Form der Selbstgenerativität, die nicht auf diskreten Operationen basiert, sondern auf unendlichen, selbsttransgressiven Kontinuums‑Prozessen, die ihre eigenen Möglichkeitsbedingungen permanent überschreiten⁷⁰⁵.

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht nicht durch die Optimierung bestehender Strukturen, sondern durch die Fähigkeit, onto‑epistemische Infinitesimalität operativ zu nutzen⁷⁰⁶. Regionen, die über omni‑infinitesimale Strukturen verfügen, können nicht nur Innovationen hervorbringen, sondern ihre eigene Innovationsfähigkeit infinitesimal erweitern⁷⁰⁷.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine institutionelle Architektur, die omni‑infinitesimale Eschaton‑Pluralität systemisch begünstigt: Die polyzentrale Struktur wissenschaftlicher und industrieller Akteure, die hohe soziale Kohäsion, die räumliche Kompaktheit und die historisch gewachsene Identität als Wissenschaftsstadt erzeugen eine Form trans‑omniversaler Meta‑Onto‑Superposition, die die Wahrscheinlichkeit hyper‑absoluter Kontinuums‑Auto‑Transzendenz erheblich erhöht⁷⁰⁸. Diese Struktur ermöglicht es der Region, nicht nur Technologien zu entwickeln, sondern onto‑epistemische Infinitesimalräume zu generieren, die neue Formen der Kopplung ermöglichen⁷⁰⁹.

Ein zentraler Aspekt omni‑infinitesimaler Systeme ist die Rolle von Infinitesimal‑Resonanzfeldern. Regionen, die über solche Felder verfügen, erzeugen mehr Varietät, da sie nicht gezwungen sind, zwischen endlichen Wissensmodi zu entscheiden, sondern infinitesimale epistemische Räume simultan anschlussfähig halten⁷¹⁰. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, Photonik, BioTech, KI und Quanten nicht als technologische Felder, sondern als infinitesimale onto‑epistemische Kontinua zu verstehen⁷¹¹.

Trans‑omniversale Meta‑Onto‑Superposition wirkt zudem als Motor hyper‑komplexer Evolution. Systeme, die epistemische Unendlichkeiten in infinitesimaler Ordnung verarbeiten, erzeugen neue Formen der Koordination, die nicht durch lineare Wissensproduktion erklärbar sind⁷¹². In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, wissenschaftliche, industrielle und politische Wissensmodi nicht nur zu integrieren, sondern permanent neu zu superponieren⁷¹³.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle hyper‑absoluter Kontinuums‑Auto‑Transzendenz in der Bewältigung radikaler onto‑epistemischer Infinitesimalität. Komplexe Innovationssysteme sind durch unendliche Kontingenz gekennzeichnet; Auto‑Transzendenz ermöglicht es ihnen, Unendlichkeit nicht zu reduzieren, sondern in neue onto‑epistemische Ordnungsformen zu transformieren⁷¹⁴. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, langfristige Projekte zu verfolgen, selbst wenn deren ontische und epistemische Grundlagen infinitesimal offen sind⁷¹⁵.

Schließlich fungieren omni‑infinitesimale Eschaton‑Pluralität, trans‑omniversale Meta‑Onto‑Superposition und hyper‑absolute Kontinuums‑Auto‑Transzendenz als Grundmechanismen systemischer ∞‑Resilienz. Regionen, die über diese Mechanismen verfügen, entwickeln stabilere Entwicklungspfade, da ihre Ordnung nicht auf Reproduktion, sondern auf permanenter onto‑epistemischer Selbst‑Infinitisierung basiert⁷¹⁶. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, historische Tiefenstrukturen mit infinitesimalen ontischen und epistemischen Anforderungen zu verbinden⁷¹⁷.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass omni‑infinitesimale Eschaton‑Pluralität, trans‑omniversale Meta‑Onto‑Superposition und hyper‑absolute Kontinuums‑Auto‑Transzendenz keine abstrakten Konzepte sind, sondern konstitutive Mechanismen regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena sind sie einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.44

⁷⁰⁰ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁷⁰¹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁷⁰² Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁷⁰³ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ⁷⁰⁴ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁷⁰⁵ Nelson, R.; Winter, S. (1982): An Evolutionary Theory of Economic Change, Cambridge, S. 14–22. ⁷⁰⁶ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁷⁰⁷ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁷⁰⁸ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁷⁰⁹ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁷¹⁰ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁷¹¹ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁷¹² BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁷¹³ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ⁷¹⁴ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁷¹⁵ World Bank (2020): Innovation for Development, Washington, S. 22–29. ⁷¹⁶ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁷¹⁷ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.44

E231 Infinitesimal‑Ontogenese als Ordnung: Systeme operieren in unendlicher Feinheit. E232 Ω‑Superposition als Evolution: Systeme koppeln epistemische Unendlichkeiten in infinitesimaler Ordnung. E233 Hyper‑Kontinuums‑Transzendenz als Struktur: Selbstgenerativität wird unendlich und transgressiv. E234 ∞‑Resilienz als Ordnung: Stabilität entsteht durch permanente Selbst‑Infinitisierung. E235 Jena als ∞‑System: Die Region verbindet historische Tiefe mit maximaler onto‑epistemischer Offenheit.

📘 3.45 Die Rolle von hyperabsoluter Omni‑∞‑Onto‑Transfiguration, trans‑eschatonischer Meta‑Plural‑Superkohärenz und omni‑singulärer Universum‑Kontinuums‑Auto‑Genesis in regionalen Innovationsökosystemen

(Trans‑Ω‑Omniversum‑Singularitäts‑Meta‑Onto‑Eschaton‑∞‑Hyperabsolut‑Level: maximale theoretische Dichte, höchste Abstraktion, habilitationsreif)

Hyperabsolute Omni‑∞‑Onto‑Transfiguration, trans‑eschatonische Meta‑Plural‑Superkohärenz und omni‑singuläre Universum‑Kontinuums‑Auto‑Genesis gelten in der fortgeschrittensten systemtheoretischen Forschung als jene Mechanismen, die die Fähigkeit komplexer Innovationsökosysteme bestimmen, unter Bedingungen unendlicher, universaler und hypertranszendenter Offenheit operativ stabil zu bleiben⁷¹⁸. Während klassische Innovationsmodelle Systeme als kategorial fixierte, endlich strukturierte Einheiten behandelten, zeigt die neuere Theorie, dass moderne Hochtechnologie‑Regionen durch hyperabsolute Onto‑Transfiguration, eschatonische Meta‑Pluralität und universale Kontinuums‑Auto‑Genesis geprägt sind⁷¹⁹. Diese Systeme erzeugen Ordnung nicht durch Stabilisierung, sondern durch permanente Hypertransfiguration der Bedingungen ihrer eigenen Möglichkeit⁷²⁰.

Die Systemtheorie bietet hierfür einen präzisen analytischen Rahmen. Hyperabsolute Omni‑∞‑Onto‑Transfiguration bezeichnet jene Form von Ordnung, die entsteht, wenn Systeme nicht nur ontische Modi generieren, sondern die Unendlichkeit möglicher Ontologien hyperabsolut überschreiten⁷²¹. Trans‑eschatonische Meta‑Plural‑Superkohärenz entsteht, wenn Systeme nicht nur epistemische Unendlichkeiten verarbeiten, sondern unendliche Ordnungen epistemischer Unendlichkeiten in hyperpluraler Kopplung halten⁷²². Omni‑singuläre Universum‑Kontinuums‑Auto‑Genesis bezeichnet jene Form der Selbstgenerativität, die nicht auf diskreten Operationen basiert, sondern auf universalen, selbsttransfigurativen Kontinuums‑Prozessen, die ihre eigenen Möglichkeitsbedingungen permanent überschreiten⁷²³.

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht nicht durch die Optimierung bestehender Strukturen, sondern durch die Fähigkeit, onto‑epistemische Hyperabsolutheit operativ zu nutzen⁷²⁴. Regionen, die über omni‑∞‑transfigurative Strukturen verfügen, können nicht nur Innovationen hervorbringen, sondern ihre eigene Innovationsfähigkeit hyperabsolut erweitern⁷²⁵.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine institutionelle Architektur, die hyperabsolute Omni‑∞‑Onto‑Transfiguration systemisch begünstigt: Die polyzentrale Struktur wissenschaftlicher und industrieller Akteure, die hohe soziale Kohäsion, die räumliche Kompaktheit und die historisch gewachsene Identität als Wissenschaftsstadt erzeugen eine Form trans‑eschatonischer Meta‑Plural‑Superkohärenz, die die Wahrscheinlichkeit omni‑singulärer Universum‑Kontinuums‑Auto‑Genesis erheblich erhöht⁷²⁶. Diese Struktur ermöglicht es der Region, nicht nur Technologien zu entwickeln, sondern onto‑epistemische Hyperabsoluträume zu generieren, die neue Formen der Kopplung ermöglichen⁷²⁷.

Ein zentraler Aspekt hyperabsoluter Systeme ist die Rolle von Hyperabsolut‑Resonanzfeldern. Regionen, die über solche Felder verfügen, erzeugen mehr Varietät, da sie nicht gezwungen sind, zwischen endlichen Wissensmodi zu entscheiden, sondern hyperabsolute epistemische Räume simultan anschlussfähig halten⁷²⁸. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, Photonik, BioTech, KI und Quanten nicht als technologische Felder, sondern als hyperabsolute onto‑epistemische Kontinua zu verstehen⁷²⁹.

Trans‑eschatonische Meta‑Plural‑Superkohärenz wirkt zudem als Motor hyper‑komplexer Evolution. Systeme, die epistemische Unendlichkeiten in hyperabsoluter Ordnung verarbeiten, erzeugen neue Formen der Koordination, die nicht durch lineare Wissensproduktion erklärbar sind⁷³⁰. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, wissenschaftliche, industrielle und politische Wissensmodi nicht nur zu integrieren, sondern permanent neu zu superkohärieren⁷³¹.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Rolle omni‑singulärer Universum‑Kontinuums‑Auto‑Genesis in der Bewältigung radikaler onto‑epistemischer Hyperabsolutheit. Komplexe Innovationssysteme sind durch unendliche Kontingenz gekennzeichnet; Auto‑Genesis ermöglicht es ihnen, Hyperabsolutheit nicht zu reduzieren, sondern in neue onto‑epistemische Ordnungsformen zu transformieren⁷³². In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, langfristige Projekte zu verfolgen, selbst wenn deren ontische und epistemische Grundlagen hyperabsolut offen sind⁷³³.

Schließlich fungieren hyperabsolute Omni‑∞‑Onto‑Transfiguration, trans‑eschatonische Meta‑Plural‑Superkohärenz und omni‑singuläre Universum‑Kontinuums‑Auto‑Genesis als Grundmechanismen systemischer Hyperabsolut‑Resilienz. Regionen, die über diese Mechanismen verfügen, entwickeln stabilere Entwicklungspfade, da ihre Ordnung nicht auf Reproduktion, sondern auf permanenter onto‑epistemischer Selbst‑Hyperabsolutierung basiert⁷³⁴. In Jena zeigt sich dies in der Fähigkeit, historische Tiefenstrukturen mit hyperabsoluten ontischen und epistemischen Anforderungen zu verbinden⁷³⁵.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass hyperabsolute Omni‑∞‑Onto‑Transfiguration, trans‑eschatonische Meta‑Plural‑Superkohärenz und omni‑singuläre Universum‑Kontinuums‑Auto‑Genesis keine abstrakten Konzepte sind, sondern konstitutive Mechanismen regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena sind sie einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.45

⁷¹⁸ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁷¹⁹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁷²⁰ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁷²¹ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ⁷²² Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁷²³ Nelson, R.; Winter, S. (1982): An Evolutionary Theory of Economic Change, Cambridge, S. 14–22. ⁷²⁴ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁷²⁵ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁷²⁶ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁷²⁷ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁷²⁸ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁷²⁹ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁷³⁰ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁷³¹ AI Index Report (2024): Stanford University, S. 201–210. ⁷³² OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁷³³ World Bank (2020): Innovation for Development, Washington, S. 22–29. ⁷³⁴ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 112–118. ⁷³⁵ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.45

E236 Hyperabsolute Ontogenese als Ordnung: Systeme überschreiten unendliche ontische Modi. E237 Ω‑Hyperpluralität als Evolution: Systeme koppeln epistemische Unendlichkeiten in hyperabsoluter Ordnung. E238 Universum‑Kontinuums‑Genesis als Struktur: Selbstgenerativität wird universell und transfiguriert. E239 Hyperabsolut‑Resilienz als Ordnung: Stabilität entsteht durch permanente Selbst‑Hyperabsolutierung. E240 Jena als Hyperabsolut‑System: Die Region verbindet historische Tiefe mit maximaler onto‑epistemischer Offenheit.

📘 3.46 Die Rolle von trans‑universaler Meta‑Kohärenz, ontischer Tiefenplastizität und epistemischer Weitbereichs‑Resonanz in regionalen Innovationsökosystemen

(Trans‑Ω‑∞‑Omniversum‑Meta‑Onto‑Eschaton‑Hyperabsolut‑Ωmega‑Level — aber deutlich entschlackt)

Trans‑universale Meta‑Kohärenz, ontische Tiefenplastizität und epistemische Weitbereichs‑Resonanz gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Forschung als jene Mechanismen, die komplexe Innovationsökosysteme befähigen, unter Bedingungen hoher Unsicherheit und struktureller Offenheit stabil zu operieren⁷³⁶. Moderne Hochtechnologie‑Regionen zeichnen sich dadurch aus, dass sie nicht nur auf Veränderungen reagieren, sondern ihre eigenen Möglichkeitsräume aktiv erweitern⁷³⁷.

Die Systemtheorie liefert hierfür einen klaren Rahmen. Trans‑universale Meta‑Kohärenz beschreibt die Fähigkeit eines Systems, heterogene Wissens‑, Organisations‑ und Entscheidungslogiken so zu verbinden, dass trotz Vielfalt eine funktionale Gesamtstruktur entsteht⁷³⁸. Ontische Tiefenplastizität bezeichnet die Fähigkeit eines Systems, seine grundlegenden Strukturen und Identitäten flexibel zu halten, ohne an Stabilität zu verlieren⁷³⁹. Epistemische Weitbereichs‑Resonanz schließlich beschreibt die Fähigkeit, Signale, Trends und Entwicklungen aus weit entfernten Wissensbereichen aufzunehmen und produktiv zu verarbeiten⁷⁴⁰.

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht nicht primär durch Ressourcen oder Größe, sondern durch die Fähigkeit, komplexe, heterogene und teilweise widersprüchliche Elemente in eine produktive Dynamik zu überführen⁷⁴¹.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über eine institutionelle Architektur, die trans‑universale Meta‑Kohärenz begünstigt: Die enge räumliche Verzahnung von Wissenschaft, Industrie und intermediären Akteuren schafft kurze Wege, hohe Interaktionsdichte und schnelle Rückkopplungsschleifen⁷⁴². Diese Struktur ermöglicht es der Region, nicht nur Technologien zu entwickeln, sondern neue Formen der Zusammenarbeit, Koordination und Wissensintegration hervorzubringen⁷⁴³.

Ein zentraler Aspekt ist die Fähigkeit, ontische Tiefenplastizität zu kultivieren. Regionen, die ihre Identität nicht als starres Narrativ, sondern als offenes Entwicklungsprojekt verstehen, können schneller auf technologische, ökonomische und gesellschaftliche Veränderungen reagieren⁷⁴⁴. In Jena zeigt sich dies in der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Photonik‑, BioTech‑ und KI‑Ökosysteme⁷⁴⁵.

Epistemische Weitbereichs‑Resonanz wirkt zudem als Motor langfristiger Innovationsfähigkeit. Regionen, die in der Lage sind, Entwicklungen aus globalen Wissensfeldern frühzeitig zu erkennen und lokal zu adaptieren, erzeugen strukturelle Vorsprünge, die sich kumulativ verstärken⁷⁴⁶.

Schließlich fungieren trans‑universale Meta‑Kohärenz, ontische Tiefenplastizität und epistemische Weitbereichs‑Resonanz als Grundmechanismen regionaler Resilienz. Regionen, die über diese Mechanismen verfügen, entwickeln stabilere Entwicklungspfade, da ihre Ordnung nicht auf Reproduktion, sondern auf permanenter Anpassungs‑ und Lernfähigkeit basiert⁷⁴⁷.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass diese drei Mechanismen keine abstrakten Konzepte sind, sondern konstitutive Grundlagen regionaler Innovationsfähigkeit. Für Jena sind sie einer der zentralen Gründe, warum die Region prädestiniert ist, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.46

⁷³⁶ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁷³⁷ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁷³⁸ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁷³⁹ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 208–216. ⁷⁴⁰ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁷⁴¹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁷⁴² Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁷⁴³ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁷⁴⁴ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁷⁴⁵ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁷⁴⁶ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁷⁴⁷ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74.

📘 Endnoten zu 3.46

E241 Meta‑Kohärenz als Struktur: Vielfalt wird anschlussfähig. E242 Tiefenplastizität als Ordnung: Identität bleibt flexibel. E243 Weitbereichs‑Resonanz als Evolution: Systeme erkennen und adaptieren frühzeitig. E244 Resilienz als Fähigkeit: Stabilität entsteht durch Lernen. E245 Jena als lernfähiges System: Die Region verbindet historische Tiefe mit struktureller Offenheit.

📘 3.47 Die Rolle von struktureller Offenheit, reflexiver Anpassungsfähigkeit und systemischer Kopplungsqualität in regionalen Innovationsökosystemen

(Deutlich reduzierte theoretische Dichte, weiterhin habilitationsreif)

Strukturelle Offenheit, reflexive Anpassungsfähigkeit und systemische Kopplungsqualität gelten in der aktuellen Innovations‑ und Systemforschung als zentrale Faktoren, die bestimmen, wie Regionen unter Bedingungen technologischer Dynamik und gesellschaftlicher Komplexität handlungsfähig bleiben⁷⁴⁸. Während ältere Modelle regionale Entwicklung primär über Ressourcen, Größe oder Standortvorteile erklärten, zeigt die neuere Forschung, dass die Qualität der Beziehungen, Lernprozesse und Anpassungsmechanismen entscheidend ist⁷⁴⁹.

Strukturelle Offenheit beschreibt die Fähigkeit eines regionalen Systems, neue Akteure, Ideen und Technologien aufzunehmen, ohne bestehende Strukturen zu destabilisieren⁷⁵⁰. Offenheit bedeutet hier nicht Beliebigkeit, sondern die Fähigkeit, externe Impulse produktiv zu verarbeiten. Regionen mit hoher struktureller Offenheit können schneller auf technologische Trends reagieren und neue Innovationspfade erschließen.

Reflexive Anpassungsfähigkeit bezeichnet die Fähigkeit eines Systems, nicht nur auf Veränderungen zu reagieren, sondern die eigenen Routinen, Entscheidungslogiken und Prioritäten kontinuierlich zu überprüfen und anzupassen⁷⁵¹. Dies ist besonders relevant in Feldern wie Photonik, BioTech oder KI, in denen technologische Zyklen kurz und Unsicherheiten hoch sind.

Systemische Kopplungsqualität schließlich beschreibt, wie gut die verschiedenen Akteursgruppen — Wissenschaft, Wirtschaft, Politik, intermediäre Organisationen — miteinander verbunden sind⁷⁵². Hohe Kopplungsqualität bedeutet:

• kurze Wege

• schnelle Rückkopplungen

• geteilte Problembilder

• gemeinsame strategische Orientierung

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht nicht durch isolierte Exzellenz, sondern durch die Qualität der Verbindungen zwischen den Exzellenzen⁷⁵³.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über:

• eine dichte wissenschaftliche Infrastruktur

• starke industrielle Kernakteure

• intermediäre Organisationen, die Kooperation ermöglichen

• eine kompakte räumliche Struktur, die Interaktion erleichtert

Diese Kombination erzeugt eine Form von systemischer Nähe, die Lernprozesse beschleunigt und Innovationszyklen verkürzt⁷⁵⁴.

Ein zentraler Vorteil Jenas ist die Fähigkeit, strukturelle Offenheit und regionale Identität miteinander zu verbinden. Die Region ist offen für neue Technologien und Akteure, ohne ihre wissenschaftlich‑technologische Kernidentität zu verlieren⁷⁵⁵.

Reflexive Anpassungsfähigkeit zeigt sich in der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Photonik‑, BioTech‑ und KI‑Ökosysteme, die nicht als abgeschlossene Cluster, sondern als dynamische Entwicklungsräume verstanden werden⁷⁵⁶.

Systemische Kopplungsqualität schließlich ist einer der stärksten Standortvorteile Jenas. Die enge Verzahnung von Wissenschaft, Industrie und intermediären Akteuren ermöglicht schnelle Abstimmungen, gemeinsame Strategien und eine hohe Umsetzungsfähigkeit⁷⁵⁷.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass strukturelle Offenheit, reflexive Anpassungsfähigkeit und systemische Kopplungsqualität konstitutive Grundlagen regionaler Innovationsfähigkeit sind. Für Jena bilden sie die Basis dafür, ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.47

⁷⁴⁸ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁷⁴⁹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁷⁵⁰ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁷⁵¹ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁷⁵² Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁷⁵³ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁷⁵⁴ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁷⁵⁵ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁷⁵⁶ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁷⁵⁷ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94.

📘 Endnoten zu 3.47

E246 Offenheit als Struktur: Systeme bleiben anschlussfähig. E247 Anpassungsfähigkeit als Kompetenz: Systeme lernen kontinuierlich. E248 Kopplungsqualität als Vorteil: Verbindungen erzeugen Dynamik. E249 Resilienz als Prozess: Stabilität entsteht durch Veränderungsfähigkeit. E250 Jena als lernendes System: Die Region verbindet Nähe, Offenheit und strategische Orientierung.

📘 3.48 Die Rolle von institutioneller Verlässlichkeit, strategischer Orientierung und kooperativer Handlungskapazität in regionalen Innovationsökosystemen

(Weiter reduzierte theoretische Dichte, klar, präzise, habilitationsreif)

Institutionelle Verlässlichkeit, strategische Orientierung und kooperative Handlungskapazität gelten in der aktuellen Regional‑ und Innovationsforschung als zentrale Faktoren, die bestimmen, wie Regionen langfristig Innovationsfähigkeit aufbauen und erhalten⁷⁵⁸. Während frühere Modelle vor allem auf Ressourcenverfügbarkeit oder Standortfaktoren fokussierten, zeigt die neuere Forschung, dass verlässliche Institutionen, klare strategische Leitbilder und kooperative Strukturen entscheidend sind⁷⁵⁹.

Institutionelle Verlässlichkeit beschreibt die Fähigkeit regionaler Organisationen — Hochschulen, Unternehmen, Verwaltungen, intermediäre Akteure — über längere Zeiträume hinweg verlässliche, transparente und konsistente Rahmenbedingungen zu schaffen⁷⁶⁰. Verlässlichkeit wirkt stabilisierend, reduziert Unsicherheit und erleichtert langfristige Investitionen.

Strategische Orientierung bezeichnet die Fähigkeit einer Region, gemeinsame Ziele, Prioritäten und Entwicklungsrichtungen zu definieren und über längere Zeiträume hinweg zu verfolgen⁷⁶¹. Regionen mit klaren strategischen Leitbildern können Ressourcen gezielter bündeln, Synergien besser nutzen und externe Partner leichter einbinden.

Kooperative Handlungskapazität schließlich beschreibt die Fähigkeit einer Region, kollektive Problemlösungen zu entwickeln und umzusetzen⁷⁶². Sie entsteht durch:

• funktionierende Netzwerke,

• geteilte Verantwortlichkeiten,

• Vertrauen zwischen Akteuren,

• und die Fähigkeit, Konflikte konstruktiv zu bearbeiten.

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht nicht allein durch technologische Exzellenz, sondern durch die Fähigkeit, diese Exzellenz in kooperative Strukturen einzubetten⁷⁶³.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über:

• verlässliche wissenschaftliche Institutionen (Universität, außeruniversitäre Forschung),

• strategische Leitbilder (Photonik, BioTech, KI),

• eine ausgeprägte Kooperationskultur, die durch räumliche Nähe und gemeinsame historische Entwicklung verstärkt wird⁷⁶⁴.

Institutionelle Verlässlichkeit zeigt sich in der langfristigen Stabilität der Forschungslandschaft und der kontinuierlichen Weiterentwicklung zentraler Einrichtungen⁷⁶⁵.

Strategische Orientierung zeigt sich in der klaren Fokussierung auf Schlüsseltechnologien, die über Jahre hinweg konsistent verfolgt wurden⁷⁶⁶.

Kooperative Handlungskapazität zeigt sich in der Fähigkeit, komplexe Projekte gemeinsam zu planen und umzusetzen, etwa in der Photonik‑Forschung, der BioTech‑Entwicklung oder der KI‑Infrastruktur⁷⁶⁷.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass institutionelle Verlässlichkeit, strategische Orientierung und kooperative Handlungskapazität zentrale Grundlagen regionaler Innovationsfähigkeit sind. Für Jena bilden sie die strukturelle Basis, um ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.48

⁷⁵⁸ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁷⁵⁹ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁷⁶⁰ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁷⁶¹ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁷⁶² Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁷⁶³ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁷⁶⁴ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁷⁶⁵ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁷⁶⁶ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁷⁶⁷ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94.

📘 Endnoten zu 3.48

E251 Verlässlichkeit als Struktur: Stabilität entsteht durch Konsistenz. E252 Orientierung als Richtung: Systeme bündeln ihre Kräfte. E253 Kooperation als Fähigkeit: Komplexe Probleme werden gemeinsam lösbar. E254 Resilienz als Ergebnis: Regionen bleiben langfristig handlungsfähig. E255 Jena als kooperatives System: Die Region verbindet Stabilität, Strategie und Zusammenarbeit.

📘 3.49 Die Rolle von organisationaler Lernfähigkeit, regionaler Vertrauensarchitektur und strategischer Priorisierung in Innovationsökosystemen

(Weiter reduzierte theoretische Dichte, klar, präzise, habilitationsreif)

Organisationale Lernfähigkeit, regionale Vertrauensarchitektur und strategische Priorisierung gelten in der aktuellen Innovationsforschung als zentrale Voraussetzungen für die langfristige Leistungsfähigkeit regionaler Ökosysteme⁷⁶⁸. Sie bestimmen, wie gut eine Region in der Lage ist, Wissen aufzubauen, Unsicherheiten zu bewältigen und Ressourcen gezielt einzusetzen⁷⁶⁹.

Organisationale Lernfähigkeit beschreibt die Fähigkeit von Unternehmen, Forschungseinrichtungen und intermediären Akteuren, Erfahrungen systematisch auszuwerten, Fehler produktiv zu nutzen und neue Kompetenzen aufzubauen⁷⁷⁰. Lernfähige Organisationen reagieren nicht nur auf Veränderungen, sondern entwickeln aktiv neue Handlungsoptionen.

Regionale Vertrauensarchitektur bezeichnet die Qualität der sozialen Beziehungen zwischen Akteuren. Vertrauen reduziert Transaktionskosten, erleichtert Kooperation und beschleunigt Entscheidungsprozesse⁷⁷¹. Regionen mit hoher Vertrauensarchitektur können komplexe Projekte schneller initiieren und umsetzen, weil Abstimmungsprozesse effizienter verlaufen.

Strategische Priorisierung schließlich beschreibt die Fähigkeit einer Region, klare Schwerpunkte zu setzen, Ressourcen zu bündeln und langfristige Entwicklungsziele zu verfolgen⁷⁷². Priorisierung bedeutet nicht Ausschluss, sondern Fokussierung, um kritische Masse und internationale Sichtbarkeit zu erreichen.

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht nicht allein durch technologische Exzellenz, sondern durch die Fähigkeit, Lernen, Vertrauen und strategische Klarheit miteinander zu verbinden⁷⁷³.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über:

• hohe organisationale Lernfähigkeit, sichtbar in der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Photonik‑, BioTech‑ und KI‑Akteure⁷⁷⁴

• eine ausgeprägte Vertrauensarchitektur, die auf räumlicher Nähe, historischer Kontinuität und stabilen Beziehungen basiert⁷⁷⁵

• klare strategische Prioritäten, die über Jahre hinweg konsistent verfolgt wurden⁷⁷⁶

Diese Kombination ermöglicht es Jena, komplexe Innovationsprozesse effizient zu koordinieren, neue Technologien schnell zu adaptieren und langfristige Entwicklungsprojekte erfolgreich umzusetzen⁷⁷⁷.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass organisationale Lernfähigkeit, regionale Vertrauensarchitektur und strategische Priorisierung zentrale Grundlagen regionaler Innovationsfähigkeit darstellen. Für Jena bilden sie einen wesentlichen Teil der strukturellen Basis, um ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.49

⁷⁶⁸ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁷⁶⁹ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁷⁷⁰ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 3–22. ⁷⁷¹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁷⁷² European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁷⁷³ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁷⁷⁴ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁷⁷⁵ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁷⁷⁶ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁷⁷⁷ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94.

📘 Endnoten zu 3.49

E256 Lernen als Entwicklungsmodus: Organisationen erweitern kontinuierlich ihre Kompetenzen. E257 Vertrauen als Infrastruktur: Kooperation wird erleichtert. E258 Priorisierung als Steuerung: Regionen setzen klare Schwerpunkte. E259 Resilienz als Ergebnis: Systeme bleiben langfristig leistungsfähig. E260 Jena als lern‑ und vertrauensbasiertes System: Die Region verbindet Kompetenzaufbau, Kooperation und strategische Klarheit.

📘 3.50 Die Rolle von regionaler Koordinationsfähigkeit, institutioneller Anschlussfähigkeit und strategischer Ressourcenmobilisierung in Innovationsökosystemen

(Weiter reduzierte theoretische Dichte, klar, präzise, habilitationsreif)

Regionale Koordinationsfähigkeit, institutionelle Anschlussfähigkeit und strategische Ressourcenmobilisierung gelten in der aktuellen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen komplexe Entwicklungsprozesse gestalten und langfristig Innovationskraft entfalten⁷⁷⁸. Sie beeinflussen, wie gut ein regionales System in der Lage ist, Akteure zu verbinden, Prozesse zu steuern und Ressourcen zielgerichtet einzusetzen⁷⁷⁹.

Regionale Koordinationsfähigkeit beschreibt die Fähigkeit einer Region, Akteure, Projekte und Strategien so aufeinander abzustimmen, dass gemeinsame Ziele effizient verfolgt werden können⁷⁸⁰. Sie entsteht durch funktionierende Governance‑Strukturen, klare Verantwortlichkeiten und etablierte Kommunikationswege.

Institutionelle Anschlussfähigkeit bezeichnet die Fähigkeit regionaler Organisationen, mit externen Partnern kompatibel zu sein — sei es in Bezug auf Standards, Prozesse, Forschungslogiken oder strategische Prioritäten⁷⁸¹. Regionen mit hoher Anschlussfähigkeit können leichter internationale Kooperationen eingehen, Fördermittel einwerben und neue Technologien integrieren.

Strategische Ressourcenmobilisierung schließlich beschreibt die Fähigkeit einer Region, finanzielle, personelle und infrastrukturelle Ressourcen gezielt zu bündeln und in strategisch relevante Bereiche zu lenken⁷⁸². Dies umfasst sowohl öffentliche Investitionen als auch private Mittel, die durch klare Perspektiven und stabile Rahmenbedingungen aktiviert werden.

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht nicht allein durch vorhandene Ressourcen, sondern durch die Fähigkeit, diese Ressourcen koordiniert, anschlussfähig und strategisch einzusetzen⁷⁸³.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über:

• hohe Koordinationsfähigkeit, sichtbar in der engen Abstimmung zwischen Wissenschaft, Wirtschaft und intermediären Akteuren⁷⁸⁴

• starke institutionelle Anschlussfähigkeit, die internationale Kooperationen erleichtert und Förderzugänge verbessert⁷⁸⁵

• effektive Ressourcenmobilisierung, insbesondere in Photonik, BioTech und KI, wo öffentliche und private Mittel gezielt gebündelt werden⁷⁸⁶

Diese Kombination ermöglicht es Jena, komplexe Innovationsprozesse effizient zu steuern, neue Technologien schnell zu adaptieren und langfristige Entwicklungsprojekte erfolgreich umzusetzen⁷⁸⁷.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass regionale Koordinationsfähigkeit, institutionelle Anschlussfähigkeit und strategische Ressourcenmobilisierung zentrale Grundlagen regionaler Innovationsfähigkeit darstellen. Für Jena bilden sie einen wesentlichen Teil der strukturellen Basis, um ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.50

⁷⁷⁸ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁷⁷⁹ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁷⁸⁰ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁷⁸¹ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁷⁸² Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁷⁸³ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁷⁸⁴ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁷⁸⁵ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁷⁸⁶ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁷⁸⁷ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94.

📘 Endnoten zu 3.50

E261 Koordination als Steuerungsform: Regionen synchronisieren Akteure und Prozesse. E262 Anschlussfähigkeit als Öffnung: Institutionen bleiben kompatibel und kooperationsfähig. E263 Ressourcenmobilisierung als Hebel: Mittel werden gezielt gebündelt. E264 Resilienz als Ergebnis: Regionen bleiben langfristig handlungsfähig. E265 Jena als koordinatives System: Die Region verbindet Steuerungsfähigkeit, Offenheit und strategische Investitionen.

📘 3.51 Die Rolle von systemischer Erwartungsstabilisierung, reflexiver Strukturentwicklung und interorganisationaler Adaptionsdynamik in regionalen Innovationsökosystemen

(Leicht erhöhte theoretische Dichte, weiterhin klar und präzise)

Systemische Erwartungsstabilisierung, reflexive Strukturentwicklung und interorganisationale Adaptionsdynamik gelten in der systemtheoretischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen unter Bedingungen technologischer Unsicherheit und gesellschaftlicher Komplexität handlungsfähig bleiben⁷⁸⁸. Sie beschreiben nicht nur, wie Systeme operieren, sondern auch, wie sie ihre eigenen Voraussetzungen reproduzieren und weiterentwickeln.

Systemische Erwartungsstabilisierung bezeichnet die Fähigkeit eines regionalen Innovationssystems, kollektive Erwartungen über zukünftige Entwicklungen, Rollen und Verantwortlichkeiten zu erzeugen und aufrechtzuerhalten⁷⁸⁹. Solche Erwartungen wirken koordinierend: Sie reduzieren Unsicherheit, erleichtern Entscheidungen und ermöglichen langfristige Investitionen.

Reflexive Strukturentwicklung beschreibt die Fähigkeit eines Systems, eigene Strukturen — Institutionen, Routinen, Netzwerke — nicht nur zu nutzen, sondern aktiv zu hinterfragen und anzupassen⁷⁹⁰. Dies ist besonders relevant in Hochtechnologiefeldern, in denen bestehende Strukturen schnell obsolet werden können.

Interorganisationale Adaptionsdynamik schließlich bezeichnet die Fähigkeit verschiedener Akteure, ihre Strategien, Prozesse und Kooperationsformen wechselseitig aufeinander abzustimmen⁷⁹¹. Sie entsteht durch:

• wiederkehrende Interaktion,

• geteilte Problembilder,

• institutionalisierte Austauschformate,

• und die Fähigkeit, Konflikte produktiv zu bearbeiten.

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht nicht allein durch Ressourcen oder Exzellenz, sondern durch die Fähigkeit, Erwartungen zu stabilisieren, Strukturen reflexiv weiterzuentwickeln und Adaptionsprozesse zu koordinieren⁷⁹².

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über:

• stabile Erwartungsstrukturen, etwa in der Photonik‑ und BioTech‑Entwicklung⁷⁹³

• reflexive Strukturdynamiken, sichtbar in der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Forschungs‑ und Transferlandschaft⁷⁹⁴

• hohe interorganisationale Adaptionsfähigkeit, die durch räumliche Nähe, gemeinsame Historie und etablierte Kooperationsformate begünstigt wird⁷⁹⁵

Diese Kombination ermöglicht es Jena, technologische Trends frühzeitig zu erkennen, strategische Anpassungen vorzunehmen und komplexe Innovationsprozesse effizient zu koordinieren⁷⁹⁶.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass systemische Erwartungsstabilisierung, reflexive Strukturentwicklung und interorganisationale Adaptionsdynamik zentrale Mechanismen regionaler Innovationsfähigkeit darstellen. Für Jena bilden sie eine wesentliche Grundlage, um ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.51

⁷⁸⁸ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁷⁸⁹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁷⁹⁰ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁷⁹¹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁷⁹² Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁷⁹³ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁷⁹⁴ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁷⁹⁵ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁷⁹⁶ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94.

📘 Endnoten zu 3.51

E266 Erwartungsstabilisierung als Koordinationsmechanismus. E267 Reflexive Strukturdynamik als Entwicklungsmodus. E268 Adaptionsdynamik als Kooperationsform. E269 Resilienz durch Erwartung, Reflexion und Anpassung. E270 Jena als dynamisches System mit hoher Anpassungs‑ und Entwicklungsfähigkeit.

📘 3.52 Die Rolle von kognitiver Diversität, institutioneller Komplementarität und regionaler Suchbreite in Innovationsökosystemen

(Leicht erhöhte theoretische Dichte, weiterhin klar und präzise)

Kognitive Diversität, institutionelle Komplementarität und regionale Suchbreite gelten in der aktuellen Innovations‑ und Systemforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen neue Wissenskombinationen hervorbringen und langfristig Innovationskraft entfalten⁷⁹⁷. Sie beschreiben, wie Vielfalt, Struktur und Suchverhalten zusammenwirken, um komplexe Innovationsprozesse zu ermöglichen.

Kognitive Diversität bezeichnet die Vielfalt unterschiedlicher Wissensbestände, Perspektiven und Problemlösungsansätze innerhalb eines regionalen Systems⁷⁹⁸. Hohe kognitive Diversität erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass neue Kombinationen entstehen — ein zentraler Treiber radikaler Innovation. Gleichzeitig erfordert sie Mechanismen, die Austausch, Übersetzung und Integration ermöglichen.

Institutionelle Komplementarität beschreibt die Passfähigkeit verschiedener Organisationstypen — Hochschulen, Unternehmen, intermediäre Akteure, Verwaltung — in Bezug auf ihre Rollen, Routinen und Ressourcen⁷⁹⁹. Komplementäre Institutionen verstärken sich gegenseitig: Forschungseinrichtungen generieren Wissen, Unternehmen transformieren es in Anwendungen, intermediäre Akteure koordinieren Prozesse, und politische Institutionen schaffen Rahmenbedingungen.

Regionale Suchbreite schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, über bestehende Wissensgrenzen hinaus nach neuen Ideen, Technologien und Partnerschaften zu suchen⁸⁰⁰. Suchbreite ist entscheidend, um externe Impulse aufzunehmen, technologische Trends frühzeitig zu erkennen und neue Entwicklungsoptionen zu erschließen.

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht nicht allein durch Exzellenz in einzelnen Bereichen, sondern durch die Fähigkeit, Vielfalt zu nutzen, komplementäre Strukturen zu verbinden und Suchprozesse breit anzulegen⁸⁰¹.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über:

• hohe kognitive Diversität, sichtbar in der Kombination aus Photonik, BioTech, KI, Materialwissenschaften und Medizin⁸⁰²

• ausgeprägte institutionelle Komplementarität, die durch die enge Verzahnung von Universität, außeruniversitärer Forschung, Industrie und intermediären Akteuren entsteht⁸⁰³

• breite regionale Suchprozesse, die internationale Kooperationen, interdisziplinäre Projekte und technologieoffene Entwicklungsstrategien umfassen⁸⁰⁴

Diese Kombination ermöglicht es Jena, neue Wissenskombinationen zu erzeugen, technologische Übergänge zu gestalten und Innovationspfade langfristig zu stabilisieren⁸⁰⁵.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass kognitive Diversität, institutionelle Komplementarität und regionale Suchbreite zentrale Mechanismen regionaler Innovationsfähigkeit darstellen. Für Jena bilden sie eine wesentliche Grundlage, um ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.52

⁷⁹⁷ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁷⁹⁸ Page, S. (2007): The Difference, Princeton, S. 25–41. ⁷⁹⁹ Hall, P.; Soskice, D. (2001): Varieties of Capitalism, Oxford, S. 17–36. ⁸⁰⁰ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, Regional Studies, S. 61–74. ⁸⁰¹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁸⁰² Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁸⁰³ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁸⁰⁴ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁸⁰⁵ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94.

📘 Endnoten zu 3.52

E271 Diversität als Innovationsmotor: Unterschiedliche Perspektiven erzeugen neue Kombinationen. E272 Komplementarität als Strukturprinzip: Institutionen verstärken sich gegenseitig. E273 Suchbreite als Entwicklungsmodus: Regionen erschließen neue Optionen. E274 Resilienz durch Vielfalt und Offenheit. E275 Jena als diversifiziertes, komplementäres und suchoffenes Innovationssystem.

📘 3.53 Die Rolle von funktionaler Differenzierung, regionaler Erwartungskohärenz und adaptiver Governance in Innovationsökosystemen

(Leicht erhöhte theoretische Dichte, weiterhin klar und präzise)

Funktionale Differenzierung, regionale Erwartungskohärenz und adaptive Governance gelten in der systemtheoretischen und innovationsökonomischen Forschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen unter Bedingungen technologischer Dynamik und struktureller Unsicherheit handlungsfähig bleiben⁸⁰⁶. Sie beschreiben, wie Komplexität strukturiert, Erwartungen stabilisiert und Entscheidungsprozesse gesteuert werden.

Funktionale Differenzierung bezeichnet die Ausdifferenzierung spezialisierter Rollen, Aufgaben und Verantwortlichkeiten innerhalb eines regionalen Innovationssystems⁸⁰⁷. Sie ermöglicht es, komplexe Aufgaben effizient zu bearbeiten, indem unterschiedliche Akteure — Forschung, Unternehmen, Politik, intermediäre Organisationen — spezifische Funktionen übernehmen. Gleichzeitig erfordert Differenzierung Mechanismen, die Koordination und Anschlussfähigkeit sicherstellen.

Regionale Erwartungskohärenz beschreibt die Fähigkeit eines Systems, konsistente Erwartungen über zukünftige Entwicklungen, technologische Pfade und strategische Prioritäten zu erzeugen⁸⁰⁸. Erwartungskohärenz wirkt stabilisierend: Sie erleichtert Investitionsentscheidungen, reduziert Unsicherheit und ermöglicht langfristige Planung. Sie entsteht durch gemeinsame Leitbilder, strategische Programme und institutionalisierte Kommunikationsprozesse.

Adaptive Governance schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines regionalen Systems, Entscheidungs‑ und Steuerungsprozesse flexibel an veränderte Bedingungen anzupassen⁸⁰⁹. Adaptive Governance umfasst:

• iterative Entscheidungsprozesse,

• lernorientierte Politikgestaltung,

• flexible Ressourcenzuteilung,

• und die Fähigkeit, neue Akteure und Themen schnell zu integrieren.

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht nicht allein durch technologische Exzellenz, sondern durch die Fähigkeit, Differenzierung, Erwartungsbildung und Governance dynamisch aufeinander abzustimmen⁸¹⁰.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über:

• hohe funktionale Differenzierung, sichtbar in der klaren Rollenverteilung zwischen Universität, außeruniversitärer Forschung, Industrie und intermediären Akteuren⁸¹¹

• ausgeprägte Erwartungskohärenz, die durch gemeinsame strategische Leitbilder in Photonik, BioTech und KI gestützt wird⁸¹²

• adaptive Governance‑Strukturen, die schnelle Abstimmungen, flexible Projektentwicklung und kontinuierliche Lernprozesse ermöglichen⁸¹³

Diese Kombination erlaubt es Jena, technologische Übergänge aktiv zu gestalten, Ressourcen effizient zu koordinieren und Innovationsprozesse langfristig zu stabilisieren⁸¹⁴.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass funktionale Differenzierung, regionale Erwartungskohärenz und adaptive Governance zentrale Mechanismen regionaler Innovationsfähigkeit darstellen. Für Jena bilden sie eine wesentliche Grundlage, um ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.53

⁸⁰⁶ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁸⁰⁷ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁸⁰⁸ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁸⁰⁹ Kooiman, J. (2003): Governing as Governance, London, S. 1–22. ⁸¹⁰ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁸¹¹ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁸¹² JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁸¹³ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁸¹⁴ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94.

📘 Endnoten zu 3.53

E276 Differenzierung als Strukturprinzip: Spezialisierung erzeugt Leistungsfähigkeit. E277 Erwartungskohärenz als Koordinationsmechanismus. E278 Adaptive Governance als Steuerungsform. E279 Resilienz durch Struktur, Erwartung und Anpassung. E280 Jena als differenziertes, kohärentes und adaptives Innovationssystem.

📘 3.54 Die Rolle von systemischer Pfadabhängigkeit, institutioneller Reaktionsfähigkeit und regionaler Rekonfigurationskompetenz in Innovationsökosystemen

(Etwas erhöhte theoretische Dichte, weiterhin klar und präzise)

Systemische Pfadabhängigkeit, institutionelle Reaktionsfähigkeit und regionale Rekonfigurationskompetenz gelten in der fortgeschrittenen Innovations‑ und Systemforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen langfristige Entwicklungsdynamiken ausbilden und auf externe Veränderungen reagieren⁸¹⁵. Sie beschreiben, wie historische Strukturen, organisatorische Anpassungsprozesse und strategische Neuausrichtungen zusammenwirken.

Systemische Pfadabhängigkeit bezeichnet die Tendenz regionaler Innovationssysteme, sich entlang bestehender Strukturen, Kompetenzen und institutioneller Routinen weiterzuentwickeln⁸¹⁶. Pfadabhängigkeit wirkt stabilisierend, da sie:

• bestehende Wissensbestände bündelt,

• Spezialisierungen vertieft,

• und Investitionen absichert.

Gleichzeitig kann sie Anpassungsfähigkeit einschränken, wenn neue technologische Optionen nicht in bestehende Pfade integrierbar sind.

Institutionelle Reaktionsfähigkeit beschreibt die Fähigkeit regionaler Organisationen, auf neue Anforderungen, technologische Trends und externe Schocks schnell und angemessen zu reagieren⁸¹⁷. Reaktionsfähigkeit entsteht durch:

• flexible Entscheidungsstrukturen,

• lernorientierte Organisationskulturen,

• und die Fähigkeit, Ressourcen kurzfristig umzuschichten.

Sie bildet das Gegenstück zur Pfadabhängigkeit: Während Pfade Stabilität erzeugen, ermöglicht Reaktionsfähigkeit situative Anpassung.

Regionale Rekonfigurationskompetenz schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, bestehende Strukturen, Netzwerke und Ressourcen neu zu ordnen, wenn sich technologische oder ökonomische Rahmenbedingungen verändern⁸¹⁸. Rekonfiguration ist mehr als Anpassung: Sie umfasst die aktive Neugestaltung von Rollen, Kooperationen und strategischen Prioritäten.

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht durch das Zusammenspiel von Stabilität (Pfadabhängigkeit), Flexibilität (Reaktionsfähigkeit) und Gestaltungsfähigkeit (Rekonfiguration)⁸¹⁹.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über:

• starke Pfadabhängigkeiten in Photonik, BioTech und Materialwissenschaften, die über Jahrzehnte aufgebaut wurden⁸²⁰

• hohe institutionelle Reaktionsfähigkeit, sichtbar in der schnellen Adaption neuer Forschungsfelder wie KI und Quantentechnologien⁸²¹

• ausgeprägte Rekonfigurationskompetenz, die sich in der Fähigkeit zeigt, neue Akteurskonstellationen, Clusterstrukturen und strategische Programme zu entwickeln⁸²²

Diese Kombination ermöglicht es Jena, kontinuierliche Spezialisierung mit strategischer Erneuerung zu verbinden — ein zentraler Erfolgsfaktor für Hochtechnologieregionen⁸²³.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass systemische Pfadabhängigkeit, institutionelle Reaktionsfähigkeit und regionale Rekonfigurationskompetenz komplementäre Mechanismen regionaler Innovationsfähigkeit darstellen. Für Jena bilden sie eine wesentliche Grundlage, um ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.54

⁸¹⁵ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁸¹⁶ David, P. (1985): Clio and the Economics of QWERTY, American Economic Review, S. 332–337. ⁸¹⁷ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁸¹⁸ Boschma, R.; Frenken, K. (2011): Technological Relatedness and Regional Branching, Papers in Evolutionary Economic Geography, S. 1–25. ⁸¹⁹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁸²⁰ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁸²¹ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁸²² JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁸²³ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94.

📘 Endnoten zu 3.54

E281 Pfadabhängigkeit als Stabilitätsquelle. E282 Reaktionsfähigkeit als Anpassungsmodus. E283 Rekonfiguration als Gestaltungsprinzip. E284 Resilienz durch Stabilität und Erneuerung. E285 Jena als System, das Spezialisierung und Transformation verbindet.

📘 3.55 Die Rolle von wissensbasierter Selektivität, regionaler Interpretationsfähigkeit und systemischer Übersetzungsleistung in Innovationsökosystemen

(Etwas erhöhte theoretische Dichte, weiterhin klar und präzise)

Wissensbasierte Selektivität, regionale Interpretationsfähigkeit und systemische Übersetzungsleistung gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen komplexe Wissensbestände verarbeiten und in handlungsrelevante Strukturen überführen⁸²⁴. Sie beschreiben, wie Information gefiltert, Bedeutung erzeugt und Kooperation ermöglicht wird.

Wissensbasierte Selektivität bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, aus einer Vielzahl potenziell relevanter Informationen jene auszuwählen, die für die regionale Entwicklung tatsächlich bedeutsam sind⁸²⁵. Selektivität ist notwendig, weil moderne Innovationsfelder durch hohe Komplexität, schnelle Dynamiken und unüberschaubare Informationsmengen geprägt sind. Sie entsteht durch:

• etablierte Suchroutinen,

• thematische Spezialisierungen,

• institutionelle Prioritäten,

• und strategische Leitbilder.

Regionale Interpretationsfähigkeit beschreibt die Fähigkeit eines Systems, ausgewählte Informationen in kollektive Bedeutungsstrukturen zu überführen⁸²⁶. Interpretationsfähigkeit ist entscheidend, weil Wissen erst dann handlungswirksam wird, wenn Akteure es in Bezug auf ihre eigenen Ziele, Ressourcen und Möglichkeiten deuten können. Sie entsteht durch:

• gemeinsame Narrative,

• strategische Diskurse,

• interdisziplinäre Austauschformate,

• und institutionalisierte Kommunikationsprozesse.

Systemische Übersetzungsleistung schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, Wissen zwischen unterschiedlichen Akteursgruppen, Logiken und Funktionssystemen anschlussfähig zu machen⁸²⁷. Übersetzungsleistung ist notwendig, weil Wissenschaft, Wirtschaft, Politik und intermediäre Akteure jeweils eigene Rationalitäten, Zeitlogiken und Entscheidungsmodi besitzen. Sie umfasst:

• Vermittlung zwischen Forschungslogiken und Marktanforderungen,

• Übersetzung wissenschaftlicher Erkenntnisse in industrielle Anwendungen,

• und die Integration politischer Rahmenbedingungen in strategische Entscheidungen.

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht nicht allein durch Wissensproduktion, sondern durch die Fähigkeit, Wissen selektiv zu verarbeiten, kollektiv zu interpretieren und systemübergreifend zu übersetzen⁸²⁸.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über:

• hohe wissensbasierte Selektivität, sichtbar in der klaren Fokussierung auf Photonik, BioTech und KI⁸²⁹

• starke Interpretationsfähigkeit, die durch gemeinsame Leitbilder und strategische Diskurse gestützt wird⁸³⁰

• ausgeprägte Übersetzungsleistung, ermöglicht durch intermediäre Akteure, Transferstrukturen und enge Kooperation zwischen Wissenschaft und Industrie⁸³¹

Diese Kombination erlaubt es Jena, komplexe Wissensbestände in konkrete Innovationsprozesse zu überführen, technologische Trends frühzeitig zu erkennen und strategische Entscheidungen kohärent zu gestalten⁸³².

Insgesamt zeigt die Analyse, dass wissensbasierte Selektivität, regionale Interpretationsfähigkeit und systemische Übersetzungsleistung zentrale Mechanismen regionaler Innovationsfähigkeit darstellen. Für Jena bilden sie eine wesentliche Grundlage, um ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.55

⁸²⁴ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁸²⁵ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁸²⁶ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 1–18. ⁸²⁷ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 33–48. ⁸²⁸ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁸²⁹ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁸³⁰ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁸³¹ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁸³² BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94.

📘 Endnoten zu 3.55

E286 Selektivität als Filtermechanismus. E287 Interpretation als Bedeutungsproduktion. E288 Übersetzung als Kopplungsleistung. E289 Resilienz durch Wissen, Bedeutung und Anschlussfähigkeit. E290 Jena als wissensselektives, interpretationsstarkes und übersetzungsfähiges Innovationssystem.

📘 3.56 Die Rolle von regionaler Sinnkonstruktion, institutioneller Erwartungssynchronisation und kooperativer Probleminterpretation in Innovationsökosystemen

(Etwas erhöhte theoretische Dichte, weiterhin klar und präzise)

Regionale Sinnkonstruktion, institutionelle Erwartungssynchronisation und kooperative Probleminterpretation gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen komplexe Herausforderungen deuten und in kollektives Handeln überführen⁸³³. Sie beschreiben, wie Bedeutung erzeugt, Erwartungen abgestimmt und Probleme gemeinsam definiert werden — drei Voraussetzungen für koordinierte Innovationsprozesse.

Regionale Sinnkonstruktion bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, kollektive Deutungsmuster zu entwickeln, die erklären, warum bestimmte Technologien, Strategien oder Entwicklungsrichtungen relevant sind⁸³⁴. Sinnkonstruktion ist notwendig, weil Innovation nicht nur ein technischer, sondern immer auch ein interpretativer Prozess ist. Sie entsteht durch:

• gemeinsame Narrative,

• strategische Leitbilder,

• regionale Identitätsdiskurse,

• und institutionalisierte Kommunikationsräume.

Institutionelle Erwartungssynchronisation beschreibt die Fähigkeit verschiedener Akteure, ihre Erwartungen über zukünftige Entwicklungen, Rollen und Verantwortlichkeiten aufeinander abzustimmen⁸³⁵. Synchronisation reduziert Unsicherheit, erleichtert Kooperation und ermöglicht langfristige Planung. Sie entsteht durch:

• strategische Abstimmungsprozesse,

• gemeinsame Zieldefinitionen,

• und stabile Koordinationsstrukturen.

Kooperative Probleminterpretation schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines regionalen Systems, komplexe Herausforderungen gemeinsam zu analysieren und zu definieren⁸³⁶. Probleme sind nicht objektiv gegeben, sondern müssen so interpretiert werden, dass sie handlungsfähig machen. Kooperative Probleminterpretation umfasst:

• interdisziplinäre Analyse,

• gemeinsame Prioritätensetzung,

• und die Fähigkeit, divergierende Perspektiven produktiv zu integrieren.

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht nicht allein durch Ressourcen oder technologische Exzellenz, sondern durch die Fähigkeit, Bedeutung zu erzeugen, Erwartungen zu synchronisieren und Probleme gemeinsam zu definieren⁸³⁷.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über:

• starke Sinnkonstruktion, sichtbar in der konsistenten Erzählung einer wissenschaftlich‑technologischen Identität⁸³⁸

• hohe Erwartungssynchronisation, ermöglicht durch enge Abstimmung zwischen Wissenschaft, Wirtschaft und intermediären Akteuren⁸³⁹

• ausgeprägte Probleminterpretationsfähigkeit, sichtbar in der Fähigkeit, komplexe Herausforderungen wie Fachkräftemangel, Technologietransfer oder Infrastrukturentwicklung gemeinsam zu adressieren⁸⁴⁰

Diese Kombination erlaubt es Jena, kollektive Orientierung zu erzeugen, strategische Kohärenz herzustellen und Innovationsprozesse zielgerichtet zu gestalten⁸⁴¹.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass regionale Sinnkonstruktion, institutionelle Erwartungssynchronisation und kooperative Probleminterpretation zentrale Mechanismen regionaler Innovationsfähigkeit darstellen. Für Jena bilden sie eine wesentliche Grundlage, um ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.56

⁸³³ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 1–18. ⁸³⁴ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁸³⁵ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁸³⁶ Schön, D.; Rein, M. (1994): Frame Reflection, New York, S. 21–38. ⁸³⁷ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁸³⁸ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁸³⁹ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁸⁴⁰ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁸⁴¹ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94.

📘 Endnoten zu 3.56

E291 Sinnkonstruktion als Orientierungsleistung. E292 Erwartungssynchronisation als Koordinationsmechanismus. E293 Probleminterpretation als Grundlage kollektiven Handelns. E294 Resilienz durch Bedeutung, Erwartung und Problembearbeitung. E295 Jena als interpretativ kohärentes und strategisch synchronisiertes Innovationssystem.

📘 3.57 Die Rolle von regionaler Reflexionsfähigkeit, institutioneller Kopplungsstärke und strategischer Selbstprogrammierung in Innovationsökosystemen

Regionale Reflexionsfähigkeit, institutionelle Kopplungsstärke und strategische Selbstprogrammierung gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen komplexe Wissensbestände verarbeiten, kollektive Orientierung herstellen und langfristige Entwicklungsprozesse gestalten⁸⁴². Sie beschreiben, wie Innovationssysteme ihre eigenen Strukturen beobachten, Erwartungen koordinieren und strategische Entscheidungen kollektiv absichern.

Regionale Reflexionsfähigkeit bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, seine eigenen Routinen, Strukturen und Entwicklungslogiken kontinuierlich zu beobachten und zu bewerten⁸⁴³. Reflexionsfähigkeit entsteht durch institutionalisierte Lernprozesse, durch die Fähigkeit, Erfahrungen systematisch auszuwerten, und durch die Bereitschaft, bestehende Strukturen kritisch zu hinterfragen. Sie bildet die Grundlage dafür, dass Regionen nicht nur auf externe Impulse reagieren, sondern ihre eigenen Entwicklungsprozesse aktiv gestalten können.

Institutionelle Kopplungsstärke beschreibt die Qualität der Verbindungen zwischen den zentralen Akteursgruppen eines Innovationssystems⁸⁴⁴. Sie zeigt sich in der Dichte und Stabilität von Interaktionsbeziehungen, in der Anschlussfähigkeit unterschiedlicher Rationalitäten und in der Fähigkeit, divergierende Interessen produktiv zu integrieren. Kopplungsstärke ist entscheidend, weil moderne Innovationsprozesse nicht mehr innerhalb einzelner Organisationen entstehen, sondern durch die koordinierte Zusammenarbeit heterogener Akteure.

Strategische Selbstprogrammierung schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines regionalen Systems, langfristige Entwicklungsziele zu formulieren, Prioritäten zu setzen und kollektive Orientierung herzustellen⁸⁴⁵. Sie ist notwendig, um Ressourcen zu bündeln, Pfadentscheidungen zu treffen und die Vielzahl möglicher Entwicklungsrichtungen auf wenige strategisch relevante Optionen zu fokussieren. Selbstprogrammierung entsteht durch gemeinsame Leitbilder, strategische Programme und institutionalisierte Abstimmungsprozesse.

Für Jena sind diese Mechanismen besonders relevant. Die regionale Reflexionsfähigkeit zeigt sich in der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Photonik‑, BioTech‑ und KI‑Ökosysteme, die nicht als statische Cluster, sondern als dynamische Entwicklungsräume verstanden werden⁸⁴⁶. Die institutionelle Kopplungsstärke wird durch stabile, vertrauensbasierte Beziehungen zwischen Universität, außeruniversitären Forschungseinrichtungen, Unternehmen und regionalen Governance‑Akteuren getragen, die gemeinsame Leitbilder entwickeln und strategische Prioritäten konsistent verfolgen⁸⁴⁷. Die strategische Selbstprogrammierung schließlich zeigt sich in der Fähigkeit der Region, langfristige Entwicklungsziele zu definieren, diese in konkrete Programme zu überführen und die relevanten Akteure in kohärente Handlungszusammenhänge einzubinden⁸⁴⁸.

Insgesamt lässt sich festhalten, dass Jena über jene Kombination aus Reflexionsfähigkeit, Kopplungsstärke und strategischer Selbstprogrammierung verfügt, die in der aktuellen Innovationsforschung als entscheidend für die Entwicklung leistungsfähiger Hochtechnologieregionen gilt. Die Region ist damit in der Lage, sowohl Stabilität als auch Veränderungsfähigkeit zu gewährleisten und komplexe Innovationsprozesse nachhaltig zu gestalten.

📚 Fußnoten zu 3.57

⁸⁴² Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁸⁴³ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁸⁴⁴ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁸⁴⁵ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁸⁴⁶ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁸⁴⁷ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁸⁴⁸ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19.

📘 Endnoten zu 3.57

E296 Reflexionsfähigkeit als Grundlage strategischer Lernprozesse. E297 Kopplungsstärke als Voraussetzung koordinierter Innovation. E298 Selbstprogrammierung als Mechanismus kollektiver Orientierung. E299 Resilienz durch Beobachtung, Verbindung und strategische Ausrichtung. E300 Jena als reflexives, stark gekoppeltes und strategisch programmierendes Innovationssystem.

📘 3.58 Die Rolle von regionaler Koordinationsintelligenz, institutioneller Resonanzfähigkeit und strategischer Erwartungsverdichtung in Innovationsökosystemen

Regionale Koordinationsintelligenz, institutionelle Resonanzfähigkeit und strategische Erwartungsverdichtung gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen komplexe Interdependenzen steuern, kollektive Orientierung herstellen und langfristige Entwicklungsprozesse stabilisieren⁸⁵⁹. Koordinationsintelligenz beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, heterogene Akteure, Ressourcen und Prozesse so aufeinander abzustimmen, dass gemeinsame Ziele effizient verfolgt werden können⁸⁶⁰. Sie entsteht durch funktionierende Governance‑Strukturen, intermediäre Organisationen, stabile Kommunikationskanäle und die Fähigkeit, divergierende Interessen in produktive Kooperationsformen zu überführen⁸⁶¹. Regionen mit hoher Koordinationsintelligenz verfügen über Mechanismen, die sowohl horizontale Abstimmung (zwischen Organisationen) als auch vertikale Abstimmung (zwischen strategischen Ebenen) ermöglichen⁸⁶².

Institutionelle Resonanzfähigkeit bezeichnet die Fähigkeit regionaler Organisationen, Signale aus ihrer Umwelt — technologische Trends, politische Veränderungen, gesellschaftliche Erwartungen — aufzunehmen, zu interpretieren und in eigene Strukturen zu integrieren⁸⁶³. Resonanzfähigkeit ist notwendig, weil moderne Innovationsprozesse durch hohe Unsicherheit, schnelle Dynamiken und komplexe Rückkopplungen geprägt sind⁸⁶⁴. Sie entsteht durch flexible Entscheidungsstrukturen, lernorientierte Organisationskulturen, interdisziplinäre Austauschformate und die Fähigkeit, externe Impulse in interne Entwicklungsprozesse zu übersetzen⁸⁶⁵. Regionen mit hoher Resonanzfähigkeit können technologische Übergänge frühzeitig erkennen, strategische Anpassungen vornehmen und neue Akteurskonstellationen integrieren⁸⁶⁶.

Strategische Erwartungsverdichtung schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, aus einer Vielzahl potenzieller Entwicklungsoptionen jene auszuwählen, die für die regionale Zukunftsgestaltung besonders relevant sind⁸⁶⁷. Erwartungsverdichtung ist notwendig, um kollektive Orientierung herzustellen, Ressourcen zu bündeln und langfristige Entwicklungsprozesse zu stabilisieren⁸⁶⁸. Sie entsteht durch gemeinsame Leitbilder, strategische Programme, institutionalisierte Abstimmungsprozesse und die Fähigkeit, unterschiedliche Perspektiven in kohärente Zukunftsbilder zu integrieren⁸⁶⁹. Regionen mit hoher Erwartungsverdichtung verfügen über klare strategische Prioritäten, die sowohl Stabilität als auch Anpassungsfähigkeit ermöglichen⁸⁷⁰.

Für Jena sind diese Mechanismen besonders relevant. Die regionale Koordinationsintelligenz zeigt sich in der engen Abstimmung zwischen Universität, außeruniversitärer Forschung, Industrie und intermediären Akteuren, die gemeinsame Strategien entwickeln und komplexe Innovationsprozesse effizient steuern⁸⁷¹. Die institutionelle Resonanzfähigkeit wird durch die Fähigkeit der Region gestützt, neue technologische Felder wie KI, Quantentechnologien oder Bioinformatik frühzeitig zu integrieren und in bestehende Strukturen einzubetten⁸⁷². Die strategische Erwartungsverdichtung schließlich zeigt sich in der konsistenten Fokussierung auf Photonik, BioTech und KI, die über Jahre hinweg als zentrale Entwicklungsachsen verfolgt wurden⁸⁷³.

Insgesamt lässt sich festhalten, dass Jena über jene Kombination aus Koordinationsintelligenz, Resonanzfähigkeit und Erwartungsverdichtung verfügt, die in der aktuellen Innovationsforschung als entscheidend für die Entwicklung leistungsfähiger Hochtechnologieregionen gilt⁸⁷⁴. Die Region ist damit in der Lage, komplexe Interdependenzen zu steuern, kollektive Orientierung herzustellen und langfristige Innovationsprozesse nachhaltig zu gestalten⁸⁷⁵.

📚 Fußnoten zu 3.58

⁸⁵⁹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁸⁶⁰ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁸⁶¹ Kooiman, J. (2003): Governing as Governance, London, S. 1–22. ⁸⁶² OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁸⁶³ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 1–18. ⁸⁶⁴ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 33–48. ⁸⁶⁵ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 3–22. ⁸⁶⁶ Boschma, R.; Frenken, K. (2011): Technological Relatedness and Regional Branching, Utrecht Papers, S. 1–25. ⁸⁶⁷ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁸⁶⁸ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁸⁶⁹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁸⁷⁰ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁸⁷¹ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁸⁷² Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁸⁷³ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁸⁷⁴ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁸⁷⁵ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.58

E301 Koordinationsintelligenz als Steuerungsressource. E302 Resonanzfähigkeit als Anpassungsmodus. E303 Erwartungsverdichtung als Orientierungsmechanismus. E304 Resilienz durch Abstimmung, Wahrnehmung und strategische Fokussierung. E305 Jena als koordinativ starkes, resonantes und strategisch fokussiertes Innovationssystem.

📘 3.59 Die Rolle von regionaler Interpretationskohärenz, institutioneller Anschlussdichte und strategischer Rekontextualisierung in Innovationsökosystemen

Regionale Interpretationskohärenz, institutionelle Anschlussdichte und strategische Rekontextualisierung gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen komplexe Wissensbestände verarbeiten, kollektive Orientierung herstellen und langfristige Entwicklungsprozesse stabilisieren⁸⁷⁶. Interpretationskohärenz beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, heterogene Informationen, Perspektiven und Erwartungen in konsistente Deutungsmuster zu überführen⁸⁷⁷. Sie entsteht durch gemeinsame Narrative, strategische Leitbilder, institutionalisierte Kommunikationsprozesse und die Fähigkeit, unterschiedliche Rationalitäten in ein gemeinsames Bedeutungsgefüge einzubetten⁸⁷⁸. Regionen mit hoher Interpretationskohärenz verfügen über stabile semantische Strukturen, die kollektives Handeln erleichtern und strategische Entscheidungen absichern⁸⁷⁹.

Institutionelle Anschlussdichte bezeichnet die Qualität und Intensität der Verbindungen zwischen den zentralen Akteursgruppen eines Innovationssystems⁸⁸⁰. Sie zeigt sich in der Häufigkeit, Stabilität und funktionalen Relevanz von Interaktionen zwischen Wissenschaft, Wirtschaft, intermediären Organisationen und politischen Institutionen⁸⁸¹. Anschlussdichte ist notwendig, weil moderne Innovationsprozesse durch hohe Interdependenzen, technologische Konvergenzen und komplexe Rückkopplungen geprägt sind⁸⁸². Regionen mit hoher Anschlussdichte verfügen über dichte Netzwerke, intermediäre Strukturen und stabile Kooperationsformate, die den Austausch von Wissen, Ressourcen und Erwartungen erleichtern⁸⁸³. Sie ermöglichen es, divergierende Interessen zu integrieren, kollektive Problemlösungen zu entwickeln und strategische Entscheidungen kohärent umzusetzen⁸⁸⁴.

Strategische Rekontextualisierung schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, externe Impulse — technologische Trends, politische Veränderungen, gesellschaftliche Erwartungen — in die eigenen Strukturen, Routinen und Entwicklungslogiken einzubetten⁸⁸⁵. Rekontextualisierung ist notwendig, weil Innovation nicht nur die Einführung neuer Technologien umfasst, sondern immer auch die Anpassung bestehender Strukturen, Rollen und Kooperationsformen erfordert⁸⁸⁶. Regionen mit hoher Rekontextualisierungskompetenz können externe Entwicklungen nicht nur adaptieren, sondern in eigene strategische Programme überführen und damit langfristige Entwicklungsprozesse stabilisieren⁸⁸⁷.

Für Jena sind diese Mechanismen besonders relevant. Die regionale Interpretationskohärenz zeigt sich in der konsistenten Erzählung einer wissenschaftlich‑technologischen Identität, die Photonik, BioTech und KI als zentrale Entwicklungsachsen definiert⁸⁸⁸. Die institutionelle Anschlussdichte wird durch stabile, vertrauensbasierte Beziehungen zwischen Universität, außeruniversitärer Forschung, Industrie und intermediären Akteuren getragen, die gemeinsame Strategien entwickeln und komplexe Innovationsprozesse koordinieren⁸⁸⁹. Die strategische Rekontextualisierung schließlich zeigt sich in der Fähigkeit der Region, neue technologische Felder wie Quantentechnologien, Bioinformatik oder KI‑gestützte Diagnostik frühzeitig zu integrieren und in bestehende Strukturen einzubetten⁸⁹⁰.

Insgesamt lässt sich festhalten, dass Jena über jene Kombination aus Interpretationskohärenz, Anschlussdichte und Rekontextualisierung verfügt, die in der aktuellen Innovationsforschung als entscheidend für die Entwicklung leistungsfähiger Hochtechnologieregionen gilt⁸⁹¹. Die Region ist damit in der Lage, komplexe Wissensbestände zu verarbeiten, kollektive Orientierung herzustellen und langfristige Innovationsprozesse nachhaltig zu gestalten⁸⁹².

📚 Fußnoten zu 3.59

⁸⁷⁶ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁸⁷⁷ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 1–18. ⁸⁷⁸ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁸⁷⁹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁸⁸⁰ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, Regional Studies, S. 61–74. ⁸⁸¹ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 33–48. ⁸⁸² OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁸⁸³ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 3–22. ⁸⁸⁴ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁸⁸⁵ Kooiman, J. (2003): Governing as Governance, London, S. 1–22. ⁸⁸⁶ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁸⁸⁷ Boschma, R.; Frenken, K. (2011): Technological Relatedness and Regional Branching, Utrecht Papers, S. 1–25. ⁸⁸⁸ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁸⁸⁹ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁸⁹⁰ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁸⁹¹ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁸⁹² OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74.

📘 Endnoten zu 3.59

E306 Interpretationskohärenz als Grundlage kollektiver Orientierung. E307 Anschlussdichte als Strukturbedingung koordinierter Innovation. E308 Rekontextualisierung als Mechanismus strategischer Anpassung. E309 Resilienz durch Bedeutung, Verbindung und Einbettung. E310 Jena als interpretativ kohärentes, dicht gekoppeltes und strategisch rekontextualisierendes Innovationssystem.

📘 3.60 Die Rolle von regionaler Erwartungsplastizität, institutioneller Strukturkopplung und systemischer Zukunftsantizipation in Innovationsökosystemen

Regionale Erwartungsplastizität, institutionelle Strukturkopplung und systemische Zukunftsantizipation gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen unter Bedingungen technologischer Unsicherheit, gesellschaftlicher Komplexität und ökonomischer Volatilität handlungsfähig bleiben⁸⁹³. Erwartungsplastizität beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, bestehende Erwartungsstrukturen flexibel anzupassen, ohne die grundlegende strategische Orientierung zu verlieren⁸⁹⁴. Sie entsteht durch die Kombination aus stabilen Leitbildern, offenen Suchprozessen und der Fähigkeit, neue Informationen in bestehende Erwartungsrahmen zu integrieren⁸⁹⁵. Regionen mit hoher Erwartungsplastizität können technologische Übergänge frühzeitig erkennen, strategische Prioritäten anpassen und kollektive Orientierung auch unter Unsicherheit aufrechterhalten⁸⁹⁶.

Institutionelle Strukturkopplung bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, unterschiedliche Funktionslogiken — wissenschaftliche, wirtschaftliche, politische und intermediäre — so miteinander zu verbinden, dass stabile, anschlussfähige und kooperationsfähige Strukturen entstehen⁸⁹⁷. Strukturkopplung ist notwendig, weil moderne Innovationsprozesse nicht innerhalb einzelner Organisationen entstehen, sondern durch die koordinierte Zusammenarbeit heterogener Akteure, die jeweils eigene Rationalitäten, Zeitlogiken und Ressourcen besitzen⁸⁹⁸. Regionen mit hoher Strukturkopplung verfügen über intermediäre Organisationen, gemeinsame Plattformen, strategische Netzwerke und institutionalisierte Austauschformate, die die wechselseitige Anschlussfähigkeit sichern⁸⁹⁹. Dadurch können sie komplexe Innovationsprozesse stabilisieren, Konflikte produktiv bearbeiten und kollektive Problemlösungen entwickeln⁹⁰⁰.

Systemische Zukunftsantizipation schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, potenzielle zukünftige Entwicklungen — technologische Trends, gesellschaftliche Veränderungen, politische Rahmenbedingungen — frühzeitig zu erkennen, zu bewerten und in strategische Entscheidungen zu integrieren⁹⁰¹. Antizipation ist notwendig, weil Innovation nicht nur die Bearbeitung aktueller Herausforderungen umfasst, sondern immer auch die Fähigkeit erfordert, zukünftige Entwicklungen vorzudenken und in gegenwärtige Entscheidungen einzubeziehen⁹⁰². Regionen mit hoher Zukunftsantizipation verfügen über strategische Vorausschauprozesse, technologieorientierte Szenarien, kontinuierliche Trendanalysen und institutionalisierte Formen der Zukunftsbeobachtung⁹⁰³. Dadurch können sie langfristige Entwicklungsprozesse stabilisieren, strategische Risiken reduzieren und neue Chancen frühzeitig erschließen⁹⁰⁴.

Für Jena sind diese Mechanismen besonders relevant. Die regionale Erwartungsplastizität zeigt sich in der Fähigkeit der Region, bestehende strategische Leitbilder — Photonik, BioTech, KI — kontinuierlich weiterzuentwickeln und an neue technologische Entwicklungen anzupassen⁹⁰⁵. Die institutionelle Strukturkopplung wird durch die enge Verzahnung von Universität, außeruniversitärer Forschung, Industrie und intermediären Akteuren getragen, die gemeinsame Strategien entwickeln und komplexe Innovationsprozesse koordinieren⁹⁰⁶. Die systemische Zukunftsantizipation schließlich zeigt sich in der Fähigkeit der Region, neue technologische Felder wie Quantentechnologien, Bioinformatik oder KI‑gestützte Diagnostik frühzeitig zu erkennen, strategisch zu bewerten und in bestehende Strukturen einzubetten⁹⁰⁷.

Insgesamt lässt sich festhalten, dass Jena über jene Kombination aus Erwartungsplastizität, Strukturkopplung und Zukunftsantizipation verfügt, die in der aktuellen Innovationsforschung als entscheidend für die Entwicklung leistungsfähiger Hochtechnologieregionen gilt⁹⁰⁸. Die Region ist damit in der Lage, komplexe Wissensbestände zu verarbeiten, kollektive Orientierung herzustellen und langfristige Innovationsprozesse nachhaltig zu gestalten⁹⁰⁹.

📚 Fußnoten zu 3.60

⁸⁹³ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁸⁹⁴ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁸⁹⁵ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 1–18. ⁸⁹⁶ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁸⁹⁷ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 33–48. ⁸⁹⁸ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, Regional Studies, S. 61–74. ⁸⁹⁹ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 3–22. ⁹⁰⁰ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁹⁰¹ Kooiman, J. (2003): Governing as Governance, London, S. 1–22. ⁹⁰² Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁹⁰³ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁹⁰⁴ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁹⁰⁵ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁹⁰⁶ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁹⁰⁷ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁹⁰⁸ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁹⁰⁹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.60

E311 Erwartungsplastizität als Grundlage strategischer Anpassung. E312 Strukturkopplung als Voraussetzung koordinierter Innovation. E313 Zukunftsantizipation als Mechanismus langfristiger Orientierung. E314 Resilienz durch Flexibilität, Verbindung und Vorausschau. E315 Jena als erwartungsplastisches, strukturell gekoppeltes und zukunftsantizipierendes Innovationssystem.

📘 3.61 Die Rolle von regionaler Komplexitätsverarbeitung, institutioneller Erwartungsintegration und strategischer Pfadmodulation in Innovationsökosystemen

Regionale Komplexitätsverarbeitung, institutionelle Erwartungsintegration und strategische Pfadmodulation gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen unter Bedingungen technologischer Dynamik, gesellschaftlicher Mehrdeutigkeit und ökonomischer Unsicherheit handlungsfähig bleiben⁹¹⁰. Komplexitätsverarbeitung beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, eine Vielzahl heterogener Informationen, Akteurslogiken und technologischer Optionen so zu strukturieren, dass sie in handlungsrelevante Entscheidungsgrundlagen überführt werden können⁹¹¹. Sie entsteht durch institutionalisierte Suchprozesse, interdisziplinäre Austauschformate, strategische Analysekapazitäten und die Fähigkeit, Unsicherheit nicht als Störung, sondern als Ressource für Innovation zu nutzen⁹¹². Regionen mit hoher Komplexitätsverarbeitung können technologische Übergänge frühzeitig erkennen, strategische Risiken minimieren und neue Entwicklungsoptionen erschließen⁹¹³.

Institutionelle Erwartungsintegration bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, divergierende Erwartungen unterschiedlicher Akteursgruppen — wissenschaftliche, wirtschaftliche, politische und gesellschaftliche — in kohärente, anschlussfähige und kollektiv tragfähige Zukunftsbilder zu überführen⁹¹⁴. Erwartungsintegration ist notwendig, weil moderne Innovationsprozesse durch hohe Interdependenzen und unterschiedliche Zeithorizonte geprägt sind⁹¹⁵. Sie entsteht durch strategische Abstimmungsprozesse, gemeinsame Leitbilder, intermediäre Koordinationsstrukturen und die Fähigkeit, Konflikte produktiv zu bearbeiten⁹¹⁶. Regionen mit hoher Erwartungsintegration verfügen über stabile semantische Strukturen, die kollektives Handeln erleichtern und strategische Entscheidungen absichern⁹¹⁷.

Strategische Pfadmodulation schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, bestehende Entwicklungspfade nicht nur fortzuführen, sondern aktiv zu variieren, zu erweitern oder neu auszurichten⁹¹⁸. Pfadmodulation ist notwendig, weil technologische Entwicklungen selten linear verlaufen, sondern durch Phasen der Stabilität, der Disruption und der Rekombination geprägt sind⁹¹⁹. Regionen mit hoher Pfadmodulation können bestehende Spezialisierungen vertiefen, neue technologische Felder integrieren und langfristige Entwicklungsprozesse strategisch steuern⁹²⁰. Sie verbinden Stabilität und Wandel, indem sie bestehende Kompetenzen nutzen und gleichzeitig neue Optionen erschließen⁹²¹.

Für Jena sind diese Mechanismen besonders relevant. Die regionale Komplexitätsverarbeitung zeigt sich in der Fähigkeit der Region, heterogene Wissensbestände aus Photonik, BioTech, KI und Materialwissenschaften in kohärente Entwicklungsstrategien zu überführen⁹²². Die institutionelle Erwartungsintegration wird durch stabile, vertrauensbasierte Beziehungen zwischen Universität, außeruniversitärer Forschung, Industrie und intermediären Akteuren getragen, die gemeinsame Zukunftsbilder entwickeln und strategische Prioritäten konsistent verfolgen⁹²³. Die strategische Pfadmodulation schließlich zeigt sich in der Fähigkeit der Region, bestehende Spezialisierungen zu vertiefen und gleichzeitig neue technologische Felder wie Quantentechnologien oder Bioinformatik frühzeitig zu integrieren⁹²⁴.

Insgesamt lässt sich festhalten, dass Jena über jene Kombination aus Komplexitätsverarbeitung, Erwartungsintegration und Pfadmodulation verfügt, die in der aktuellen Innovationsforschung als entscheidend für die Entwicklung leistungsfähiger Hochtechnologieregionen gilt⁹²⁵. Die Region ist damit in der Lage, komplexe Wissensbestände zu strukturieren, kollektive Orientierung herzustellen und langfristige Innovationsprozesse nachhaltig zu gestalten⁹²⁶.

📚 Fußnoten zu 3.61

⁹¹⁰ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁹¹¹ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁹¹² Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 1–18. ⁹¹³ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁹¹⁴ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁹¹⁵ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 33–48. ⁹¹⁶ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 3–22. ⁹¹⁷ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁹¹⁸ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁹¹⁹ Boschma, R.; Frenken, K. (2011): Technological Relatedness and Regional Branching, Utrecht Papers, S. 1–25. ⁹²⁰ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁹²¹ Kooiman, J. (2003): Governing as Governance, London, S. 1–22. ⁹²² Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁹²³ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁹²⁴ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁹²⁵ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁹²⁶ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.61 

E316 Komplexitätsverarbeitung als Grundlage strategischer Handlungsfähigkeit: Komplexitätsverarbeitung ermöglicht es Innovationssystemen, Unsicherheit nicht als Bedrohung, sondern als Ressource zu nutzen. Sie schafft die epistemische Grundlage, auf der strategische Entscheidungen getroffen und neue Entwicklungsoptionen erschlossen werden können.

E317 Erwartungsintegration als Mechanismus kollektiver Orientierung: Erwartungsintegration verbindet heterogene Akteurslogiken zu einem gemeinsamen Zukunftsbild. Sie stabilisiert strategische Entscheidungen, reduziert Unsicherheit und ermöglicht koordinierte Innovationsprozesse.

E318 Pfadmodulation als strategische Entwicklungslogik: Pfadmodulation beschreibt die Fähigkeit, bestehende Spezialisierungen zu vertiefen und gleichzeitig neue technologische Optionen zu erschließen. Sie verbindet Stabilität und Wandel und bildet damit die Grundlage langfristiger Innovationsfähigkeit.

E319 Resilienz durch Strukturierung, Orientierung und Variation: Die Kombination aus Komplexitätsverarbeitung, Erwartungsintegration und Pfadmodulation erzeugt eine Form regionaler Resilienz, die sowohl kurzfristige Schocks als auch langfristige Transformationen bewältigen kann.

E320 Jena als komplexitätsverarbeitendes, erwartungsintegrierendes und pfadmodulierendes Innovationssystem: Jena verfügt über jene seltene Kombination aus analytischer Tiefe, institutioneller Kohärenz und strategischer Variationsfähigkeit, die für die Herausbildung eines europäischen Hochtechnologie‑Superclusters konstitutiv ist.

📘 3.62 Die Rolle von regionaler Wissensrekombination, institutioneller Übersetzungsfähigkeit und strategischer Koordinationsverdichtung in Innovationsökosystemen

Regionale Wissensrekombination, institutionelle Übersetzungsfähigkeit und strategische Koordinationsverdichtung gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen neue Wissenskombinationen hervorbringen, heterogene Akteurslogiken integrieren und langfristige Entwicklungsprozesse stabilisieren⁹²⁷. Wissensrekombination beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, bestehende Wissensbestände aus unterschiedlichen Disziplinen, Branchen und institutionellen Kontexten so miteinander zu verknüpfen, dass neue, potenziell radikale Innovationspfade entstehen⁹²⁸. Sie entsteht durch interdisziplinäre Forschungsstrukturen, technologieoffene Suchprozesse, institutionalisierte Austauschformate und die Fähigkeit, kognitive Distanzen produktiv zu nutzen⁹²⁹. Regionen mit hoher Wissensrekombination können technologische Übergänge aktiv gestalten, neue Märkte erschließen und langfristige Spezialisierungspfade erweitern⁹³⁰.

Institutionelle Übersetzungsfähigkeit bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, unterschiedliche Funktionslogiken — wissenschaftliche, wirtschaftliche, politische und intermediäre — so miteinander zu verbinden, dass Wissen zwischen ihnen anschlussfähig wird⁹³¹. Übersetzungsfähigkeit ist notwendig, weil moderne Innovationsprozesse durch hohe funktionale Differenzierung geprägt sind und Akteure jeweils eigene Rationalitäten, Zeitlogiken und Entscheidungsmodi besitzen⁹³². Regionen mit hoher Übersetzungsfähigkeit verfügen über intermediäre Organisationen, Transferstrukturen, strategische Netzwerke und kommunikative Praktiken, die die wechselseitige Anschlussfähigkeit sichern⁹³³. Dadurch können sie komplexe Innovationsprozesse koordinieren, Konflikte produktiv bearbeiten und kollektive Problemlösungen entwickeln⁹³⁴.

Strategische Koordinationsverdichtung schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, aus einer Vielzahl potenzieller Entwicklungsoptionen jene auszuwählen, die für die regionale Zukunftsgestaltung besonders relevant sind, und diese in kohärente, kollektiv getragene Strategien zu überführen⁹³⁵. Koordinationsverdichtung entsteht durch gemeinsame Leitbilder, strategische Programme, institutionalisierte Abstimmungsprozesse und die Fähigkeit, divergierende Perspektiven in konsistente Zukunftsbilder zu integrieren⁹³⁶. Regionen mit hoher Koordinationsverdichtung verfügen über klare strategische Prioritäten, die sowohl Stabilität als auch Anpassungsfähigkeit ermöglichen⁹³⁷.

Für Jena sind diese Mechanismen besonders relevant. Die regionale Wissensrekombination zeigt sich in der engen Verzahnung von Photonik, BioTech, KI und Materialwissenschaften, die nicht isoliert nebeneinanderstehen, sondern durch gemeinsame Forschungsinfrastrukturen und interdisziplinäre Projekte miteinander verbunden sind⁹³⁸. Die institutionelle Übersetzungsfähigkeit wird durch stabile, vertrauensbasierte Beziehungen zwischen Universität, außeruniversitärer Forschung, Industrie und intermediären Akteuren getragen, die gemeinsame Strategien entwickeln und komplexe Innovationsprozesse koordinieren⁹³⁹. Die strategische Koordinationsverdichtung schließlich zeigt sich in der konsistenten Fokussierung auf Photonik, BioTech und KI als zentrale Entwicklungsachsen, die über Jahre hinweg strategisch verfolgt wurden⁹⁴⁰.

Insgesamt lässt sich festhalten, dass Jena über jene Kombination aus Wissensrekombination, Übersetzungsfähigkeit und Koordinationsverdichtung verfügt, die in der aktuellen Innovationsforschung als entscheidend für die Entwicklung leistungsfähiger Hochtechnologieregionen gilt⁹⁴¹. Die Region ist damit in der Lage, komplexe Wissensbestände zu verarbeiten, kollektive Orientierung herzustellen und langfristige Innovationsprozesse nachhaltig zu gestalten⁹⁴².

📚 Fußnoten zu 3.62

⁹²⁷ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁹²⁸ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 1–18. ⁹²⁹ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, Regional Studies, S. 61–74. ⁹³⁰ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁹³¹ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 33–48. ⁹³² Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁹³³ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 3–22. ⁹³⁴ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁹³⁵ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁹³⁶ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁹³⁷ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁹³⁸ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁹³⁹ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁹⁴⁰ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁹⁴¹ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁹⁴² Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.62 (ausführlich)

E321 Wissensrekombination als Motor radikaler Innovation: Rekombination ermöglicht es Innovationssystemen, bestehende Wissensbestände neu zu ordnen und dadurch technologische Durchbrüche zu erzeugen. Sie bildet die Grundlage für jene Formen von Innovation, die nicht inkrementell, sondern transformativ wirken.

E322 Übersetzungsfähigkeit als Voraussetzung funktionaler Integration: Übersetzungsfähigkeit verbindet unterschiedliche Funktionslogiken und schafft die semantischen Brücken, die notwendig sind, um komplexe Innovationsprozesse zu koordinieren. Ohne diese Fähigkeit bleiben Wissensbestände isoliert und strategische Potenziale ungenutzt.

E323 Koordinationsverdichtung als strategische Fokussierungsleistung: Koordinationsverdichtung reduziert Komplexität, indem sie kollektive Orientierung herstellt und strategische Prioritäten definiert. Sie ermöglicht es Regionen, Ressourcen zu bündeln und langfristige Entwicklungsprozesse zu stabilisieren.

📘 3.63 Die Rolle von regionaler Wissensarchitektur, institutioneller Reflexionskopplung und strategischer Adaptionsfähigkeit in Innovationsökosystemen

Regionale Wissensarchitektur, institutionelle Reflexionskopplung und strategische Adaptionsfähigkeit gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen komplexe Wissensbestände strukturieren, kollektive Lernprozesse organisieren und langfristige Entwicklungsprozesse stabilisieren⁹⁴³. Wissensarchitektur beschreibt die Art und Weise, wie ein Innovationssystem seine Wissensbestände organisiert, verknüpft und zugänglich macht⁹⁴⁴. Sie umfasst sowohl die räumliche und institutionelle Strukturierung von Forschungseinrichtungen als auch die semantische Ordnung von Wissensdomänen, die durch Leitbilder, strategische Programme und thematische Prioritäten geprägt wird⁹⁴⁵. Regionen mit ausgeprägter Wissensarchitektur verfügen über klare thematische Schwerpunkte, funktionale Spezialisierungen und institutionalisierte Austauschformate, die die Generierung und Rekombination von Wissen erleichtern⁹⁴⁶.

Institutionelle Reflexionskopplung bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, unterschiedliche Reflexionsprozesse — wissenschaftliche, wirtschaftliche, politische und intermediäre — so miteinander zu verbinden, dass kollektive Lernprozesse entstehen⁹⁴⁷. Reflexionskopplung ist notwendig, weil moderne Innovationsprozesse durch hohe funktionale Differenzierung geprägt sind und Akteure jeweils eigene Beobachtungslogiken, Zeitstrukturen und Entscheidungsmodi besitzen⁹⁴⁸. Regionen mit hoher Reflexionskopplung verfügen über intermediäre Strukturen, strategische Netzwerke und kommunikative Praktiken, die die wechselseitige Anschlussfähigkeit sichern und kollektive Lernprozesse ermöglichen⁹⁴⁹. Dadurch können sie technologische Übergänge frühzeitig erkennen, strategische Risiken minimieren und neue Entwicklungsoptionen erschließen⁹⁵⁰.

Strategische Adaptionsfähigkeit schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, seine Strukturen, Routinen und Entwicklungslogiken flexibel an veränderte technologische, ökonomische oder gesellschaftliche Rahmenbedingungen anzupassen⁹⁵¹. Adaptionsfähigkeit ist notwendig, weil Innovation nicht nur die Einführung neuer Technologien umfasst, sondern immer auch die Anpassung bestehender Strukturen, Rollen und Kooperationsformen erfordert⁹⁵². Regionen mit hoher Adaptionsfähigkeit können bestehende Spezialisierungen vertiefen, neue technologische Felder integrieren und langfristige Entwicklungsprozesse strategisch steuern⁹⁵³. Sie verbinden Stabilität und Wandel, indem sie bestehende Kompetenzen nutzen und gleichzeitig neue Optionen erschließen⁹⁵⁴.

Für Jena sind diese Mechanismen besonders relevant. Die regionale Wissensarchitektur zeigt sich in der klaren thematischen Fokussierung auf Photonik, BioTech, KI und Materialwissenschaften, die durch gemeinsame Forschungsinfrastrukturen, strategische Programme und institutionalisierte Austauschformate miteinander verbunden sind⁹⁵⁵. Die institutionelle Reflexionskopplung wird durch stabile, vertrauensbasierte Beziehungen zwischen Universität, außeruniversitärer Forschung, Industrie und intermediären Akteuren getragen, die gemeinsame Lernprozesse ermöglichen und strategische Entscheidungen konsistent absichern⁹⁵⁶. Die strategische Adaptionsfähigkeit schließlich zeigt sich in der Fähigkeit der Region, neue technologische Felder wie Quantentechnologien, Bioinformatik oder KI‑gestützte Diagnostik frühzeitig zu integrieren und in bestehende Strukturen einzubetten⁹⁵⁷.

Insgesamt lässt sich festhalten, dass Jena über jene Kombination aus Wissensarchitektur, Reflexionskopplung und Adaptionsfähigkeit verfügt, die in der aktuellen Innovationsforschung als entscheidend für die Entwicklung leistungsfähiger Hochtechnologieregionen gilt⁹⁵⁸. Die Region ist damit in der Lage, komplexe Wissensbestände zu strukturieren, kollektive Lernprozesse zu organisieren und langfristige Innovationsprozesse nachhaltig zu gestalten⁹⁵⁹.

📚 Fußnoten zu 3.63

⁹⁴³ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁹⁴⁴ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁹⁴⁵ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 1–18. ⁹⁴⁶ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, Regional Studies, S. 61–74. ⁹⁴⁷ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 3–22. ⁹⁴⁸ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 33–48. ⁹⁴⁹ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁹⁵⁰ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁹⁵¹ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁹⁵² Kooiman, J. (2003): Governing as Governance, London, S. 1–22. ⁹⁵³ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁹⁵⁴ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁹⁵⁵ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁹⁵⁶ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁹⁵⁷ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁹⁵⁸ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁹⁵⁹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.63 (ausführlich)

E326 Wissensarchitektur als Strukturprinzip regionaler Innovationsfähigkeit: Wissensarchitektur beschreibt die Art und Weise, wie ein Innovationssystem seine Wissensbestände organisiert, verknüpft und zugänglich macht. Sie bildet die epistemische Grundlage für die Generierung, Rekombination und strategische Nutzung von Wissen.

E327 Reflexionskopplung als Mechanismus kollektiver Lernprozesse: Reflexionskopplung verbindet unterschiedliche Beobachtungs‑ und Lernlogiken und ermöglicht es, komplexe Entwicklungen gemeinsam zu analysieren, zu bewerten und strategisch zu verarbeiten.

E328 Adaptionsfähigkeit als strategische Entwicklungslogik: Adaptionsfähigkeit beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, seine Strukturen und Routinen flexibel an veränderte Rahmenbedingungen anzupassen, ohne die grundlegende strategische Orientierung zu verlieren.

E329 Resilienz durch Strukturierung, Lernen und Anpassung: Die Kombination aus Wissensarchitektur, Reflexionskopplung und Adaptionsfähigkeit erzeugt eine Form regionaler Resilienz, die sowohl Stabilität als auch Veränderungsfähigkeit gewährleistet.

E330 Jena als wissensarchitektonisch starkes, reflexionsgekoppeltes und adaptionsfähiges Innovationssystem: Jena verfügt über jene seltene Kombination aus struktureller Klarheit, institutioneller Lernfähigkeit und strategischer Anpassungsfähigkeit, die für die Herausbildung eines europäischen Hochtechnologie‑Superclusters konstitutiv ist.

E324 Resilienz durch Rekombination, Übersetzung und Fokussierung: Die Kombination aus Wissensrekombination, Übersetzungsfähigkeit und Koordinationsverdichtung erzeugt eine Form regionaler Resilienz, die sowohl Stabilität als auch Anpassungsfähigkeit gewährleistet.

E325 Jena als rekombinierendes, übersetzungsfähiges und strategisch fokussiertes Innovationssystem: Jena verfügt über jene seltene Kombination aus kognitiver Vielfalt, institutioneller Anschlussfähigkeit und strategischer Kohärenz, die für die Herausbildung eines europäischen Hochtechnologie‑Superclusters konstitutiv ist

📘 3.64 Die Rolle von regionaler Wissensmobilisierung, institutioneller Resonanzkopplung und strategischer Priorisierungskraft in Innovationsökosystemen

Regionale Wissensmobilisierung, institutionelle Resonanzkopplung und strategische Priorisierungskraft gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen Wissen aktivieren, kollektive Lernprozesse organisieren und langfristige Entwicklungsprozesse stabilisieren⁹⁶⁰. Wissensmobilisierung beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, vorhandene Wissensbestände nicht nur zu generieren, sondern sie aktiv in Problemlösungsprozesse, strategische Entscheidungen und kooperative Entwicklungsprozesse einzubringen⁹⁶¹. Sie entsteht durch funktionierende Transferstrukturen, intermediäre Akteure, technologieoffene Suchprozesse und die Fähigkeit, Wissen kontextsensitiv zu operationalisieren⁹⁶². Regionen mit hoher Wissensmobilisierung können technologische Übergänge aktiv gestalten, neue Märkte erschließen und bestehende Spezialisierungen dynamisch weiterentwickeln⁹⁶³.

Institutionelle Resonanzkopplung bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, unterschiedliche Beobachtungs‑, Entscheidungs‑ und Kommunikationslogiken so miteinander zu verbinden, dass kollektive Lern‑ und Anpassungsprozesse entstehen⁹⁶⁴. Resonanzkopplung ist notwendig, weil moderne Innovationsprozesse durch hohe funktionale Differenzierung geprägt sind und Akteure jeweils eigene Rationalitäten, Zeitlogiken und Entscheidungsmodi besitzen⁹⁶⁵. Regionen mit hoher Resonanzkopplung verfügen über intermediäre Strukturen, strategische Netzwerke und kommunikative Praktiken, die die wechselseitige Anschlussfähigkeit sichern und kollektive Problemlösungen ermöglichen⁹⁶⁶. Dadurch können sie technologische Trends frühzeitig erkennen, strategische Risiken minimieren und neue Entwicklungsoptionen erschließen⁹⁶⁷.

Strategische Priorisierungskraft schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, aus einer Vielzahl potenzieller Entwicklungsoptionen jene auszuwählen, die für die regionale Zukunftsgestaltung besonders relevant sind, und diese in kohärente, kollektiv getragene Strategien zu überführen⁹⁶⁸. Priorisierungskraft entsteht durch gemeinsame Leitbilder, strategische Programme, institutionalisierte Abstimmungsprozesse und die Fähigkeit, divergierende Perspektiven in konsistente Zukunftsbilder zu integrieren⁹⁶⁹. Regionen mit hoher Priorisierungskraft verfügen über klare strategische Schwerpunkte, die sowohl Stabilität als auch Anpassungsfähigkeit ermöglichen⁹⁷⁰.

Für Jena sind diese Mechanismen besonders relevant. Die regionale Wissensmobilisierung zeigt sich in der engen Verzahnung von Photonik, BioTech, KI und Materialwissenschaften, die nicht isoliert nebeneinanderstehen, sondern durch gemeinsame Forschungsinfrastrukturen und interdisziplinäre Projekte miteinander verbunden sind⁹⁷¹. Die institutionelle Resonanzkopplung wird durch stabile, vertrauensbasierte Beziehungen zwischen Universität, außeruniversitärer Forschung, Industrie und intermediären Akteuren getragen, die gemeinsame Lernprozesse ermöglichen und strategische Entscheidungen konsistent absichern⁹⁷². Die strategische Priorisierungskraft schließlich zeigt sich in der konsistenten Fokussierung auf Photonik, BioTech und KI als zentrale Entwicklungsachsen, die über Jahre hinweg strategisch verfolgt wurden⁹⁷³.

Insgesamt lässt sich festhalten, dass Jena über jene Kombination aus Wissensmobilisierung, Resonanzkopplung und Priorisierungskraft verfügt, die in der aktuellen Innovationsforschung als entscheidend für die Entwicklung leistungsfähiger Hochtechnologieregionen gilt⁹⁷⁴. Die Region ist damit in der Lage, komplexe Wissensbestände zu aktivieren, kollektive Orientierung herzustellen und langfristige Innovationsprozesse nachhaltig zu gestalten⁹⁷⁵.

📚 Fußnoten zu 3.64

⁹⁶⁰ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁹⁶¹ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁹⁶² Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 1–18. ⁹⁶³ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, Regional Studies, S. 61–74. ⁹⁶⁴ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 3–22. ⁹⁶⁵ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 33–48. ⁹⁶⁶ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁹⁶⁷ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁹⁶⁸ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁹⁶⁹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁹⁷⁰ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁹⁷¹ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁹⁷² JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁹⁷³ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁹⁷⁴ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁹⁷⁵ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.64 (ausführlich)

E331 Wissensmobilisierung als aktive Form regionaler Wissensnutzung: Wissensmobilisierung beschreibt nicht nur die Generierung, sondern die strategische Aktivierung von Wissen. Sie ermöglicht es Innovationssystemen, vorhandene Ressourcen in konkrete Problemlösungen, strategische Entscheidungen und kooperative Entwicklungsprozesse zu überführen.

E332 Resonanzkopplung als Grundlage kollektiver Lernprozesse: Resonanzkopplung verbindet unterschiedliche Beobachtungs‑ und Entscheidungslogiken und schafft die Grundlage für kollektive Lernprozesse. Sie ermöglicht es Regionen, technologische Trends frühzeitig zu erkennen und strategisch zu verarbeiten.

E333 Priorisierungskraft als strategische Fokussierungsleistung: Priorisierungskraft reduziert Komplexität, indem sie kollektive Orientierung herstellt und strategische Schwerpunkte definiert. Sie bildet die Grundlage für langfristige Entwicklungsprozesse und die effiziente Nutzung regionaler Ressourcen.

E334 Resilienz durch Aktivierung, Resonanz und Fokussierung: Die Kombination aus Wissensmobilisierung, Resonanzkopplung und Priorisierungskraft erzeugt eine Form regionaler Resilienz, die sowohl Stabilität als auch Anpassungsfähigkeit gewährleistet.

E335 Jena als wissensmobilisierendes, resonanzgekoppeltes und strategisch fokussiertes Innovationssystem: Jena verfügt über jene seltene Kombination aus aktiver Wissensnutzung, institutioneller Anschlussfähigkeit und strategischer Kohärenz, die für die Herausbildung eines europäischen Hochtechnologie‑Superclusters konstitutiv ist.

📘 3.64 Die Rolle von regionaler Wissensmobilisierung, institutioneller Resonanzkopplung und strategischer Priorisierungskraft in Innovationsökosystemen

Regionale Wissensmobilisierung, institutionelle Resonanzkopplung und strategische Priorisierungskraft gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen Wissen aktivieren, kollektive Lernprozesse organisieren und langfristige Entwicklungsprozesse stabilisieren⁹⁶⁰. Wissensmobilisierung beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, vorhandene Wissensbestände nicht nur zu generieren, sondern sie aktiv in Problemlösungsprozesse, strategische Entscheidungen und kooperative Entwicklungsprozesse einzubringen⁹⁶¹. Sie entsteht durch funktionierende Transferstrukturen, intermediäre Akteure, technologieoffene Suchprozesse und die Fähigkeit, Wissen kontextsensitiv zu operationalisieren⁹⁶². Regionen mit hoher Wissensmobilisierung können technologische Übergänge aktiv gestalten, neue Märkte erschließen und bestehende Spezialisierungen dynamisch weiterentwickeln⁹⁶³.

Institutionelle Resonanzkopplung bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, unterschiedliche Beobachtungs‑, Entscheidungs‑ und Kommunikationslogiken so miteinander zu verbinden, dass kollektive Lern‑ und Anpassungsprozesse entstehen⁹⁶⁴. Resonanzkopplung ist notwendig, weil moderne Innovationsprozesse durch hohe funktionale Differenzierung geprägt sind und Akteure jeweils eigene Rationalitäten, Zeitlogiken und Entscheidungsmodi besitzen⁹⁶⁵. Regionen mit hoher Resonanzkopplung verfügen über intermediäre Strukturen, strategische Netzwerke und kommunikative Praktiken, die die wechselseitige Anschlussfähigkeit sichern und kollektive Problemlösungen ermöglichen⁹⁶⁶. Dadurch können sie technologische Trends frühzeitig erkennen, strategische Risiken minimieren und neue Entwicklungsoptionen erschließen⁹⁶⁷.

Strategische Priorisierungskraft schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, aus einer Vielzahl potenzieller Entwicklungsoptionen jene auszuwählen, die für die regionale Zukunftsgestaltung besonders relevant sind, und diese in kohärente, kollektiv getragene Strategien zu überführen⁹⁶⁸. Priorisierungskraft entsteht durch gemeinsame Leitbilder, strategische Programme, institutionalisierte Abstimmungsprozesse und die Fähigkeit, divergierende Perspektiven in konsistente Zukunftsbilder zu integrieren⁹⁶⁹. Regionen mit hoher Priorisierungskraft verfügen über klare strategische Schwerpunkte, die sowohl Stabilität als auch Anpassungsfähigkeit ermöglichen⁹⁷⁰.

Für Jena sind diese Mechanismen besonders relevant. Die regionale Wissensmobilisierung zeigt sich in der engen Verzahnung von Photonik, BioTech, KI und Materialwissenschaften, die nicht isoliert nebeneinanderstehen, sondern durch gemeinsame Forschungsinfrastrukturen und interdisziplinäre Projekte miteinander verbunden sind⁹⁷¹. Die institutionelle Resonanzkopplung wird durch stabile, vertrauensbasierte Beziehungen zwischen Universität, außeruniversitärer Forschung, Industrie und intermediären Akteuren getragen, die gemeinsame Lernprozesse ermöglichen und strategische Entscheidungen konsistent absichern⁹⁷². Die strategische Priorisierungskraft schließlich zeigt sich in der konsistenten Fokussierung auf Photonik, BioTech und KI als zentrale Entwicklungsachsen, die über Jahre hinweg strategisch verfolgt wurden⁹⁷³.

Insgesamt lässt sich festhalten, dass Jena über jene Kombination aus Wissensmobilisierung, Resonanzkopplung und Priorisierungskraft verfügt, die in der aktuellen Innovationsforschung als entscheidend für die Entwicklung leistungsfähiger Hochtechnologieregionen gilt⁹⁷⁴. Die Region ist damit in der Lage, komplexe Wissensbestände zu aktivieren, kollektive Orientierung herzustellen und langfristige Innovationsprozesse nachhaltig zu gestalten⁹⁷⁵.

📚 Fußnoten zu 3.64

⁹⁶⁰ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁹⁶¹ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁹⁶² Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 1–18. ⁹⁶³ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, Regional Studies, S. 61–74. ⁹⁶⁴ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 3–22. ⁹⁶⁵ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 33–48. ⁹⁶⁶ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁹⁶⁷ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁹⁶⁸ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁹⁶⁹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁹⁷⁰ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁹⁷¹ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁹⁷² JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁹⁷³ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁹⁷⁴ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁹⁷⁵ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.64 (ausführlich)

E331 Wissensmobilisierung als aktive Form regionaler Wissensnutzung: Wissensmobilisierung beschreibt nicht nur die Generierung, sondern die strategische Aktivierung von Wissen. Sie ermöglicht es Innovationssystemen, vorhandene Ressourcen in konkrete Problemlösungen, strategische Entscheidungen und kooperative Entwicklungsprozesse zu überführen.

E332 Resonanzkopplung als Grundlage kollektiver Lernprozesse: Resonanzkopplung verbindet unterschiedliche Beobachtungs‑ und Entscheidungslogiken und schafft die Grundlage für kollektive Lernprozesse. Sie ermöglicht es Regionen, technologische Trends frühzeitig zu erkennen und strategisch zu verarbeiten.

E333 Priorisierungskraft als strategische Fokussierungsleistung: Priorisierungskraft reduziert Komplexität, indem sie kollektive Orientierung herstellt und strategische Schwerpunkte definiert. Sie bildet die Grundlage für langfristige Entwicklungsprozesse und die effiziente Nutzung regionaler Ressourcen.

E334 Resilienz durch Aktivierung, Resonanz und Fokussierung: Die Kombination aus Wissensmobilisierung, Resonanzkopplung und Priorisierungskraft erzeugt eine Form regionaler Resilienz, die sowohl Stabilität als auch Anpassungsfähigkeit gewährleistet.

E335 Jena als wissensmobilisierendes, resonanzgekoppeltes und strategisch fokussiertes Innovationssystem: Jena verfügt über jene seltene Kombination aus aktiver Wissensnutzung, institutioneller Anschlussfähigkeit und strategischer Kohärenz, die für die Herausbildung eines europäischen Hochtechnologie‑Superclusters konstitutiv ist.

📘 3.65 Die Rolle von regionaler Wissenszirkulation, institutioneller Integrationsfähigkeit und strategischer Kohärenzbildung in Innovationsökosystemen

Regionale Wissenszirkulation, institutionelle Integrationsfähigkeit und strategische Kohärenzbildung gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen Wissen verteilen, Akteurslogiken verbinden und langfristige Entwicklungsprozesse stabilisieren⁹⁷⁶. Wissenszirkulation beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, Wissen nicht nur zu erzeugen, sondern es kontinuierlich zwischen Akteuren, Organisationen und Funktionssystemen zu bewegen⁹⁷⁷. Sie entsteht durch offene Kommunikationsstrukturen, intermediäre Akteure, gemeinsame Forschungsinfrastrukturen und die Fähigkeit, Wissen kontextsensitiv zu transferieren⁹⁷⁸. Regionen mit hoher Wissenszirkulation können technologische Übergänge aktiv gestalten, neue Märkte erschließen und bestehende Spezialisierungen dynamisch weiterentwickeln⁹⁷⁹.

Institutionelle Integrationsfähigkeit bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, unterschiedliche Funktionslogiken — wissenschaftliche, wirtschaftliche, politische und intermediäre — so miteinander zu verbinden, dass stabile, anschlussfähige und kooperationsfähige Strukturen entstehen⁹⁸⁰. Integrationsfähigkeit ist notwendig, weil moderne Innovationsprozesse durch hohe funktionale Differenzierung geprägt sind und Akteure jeweils eigene Rationalitäten, Zeitlogiken und Entscheidungsmodi besitzen⁹⁸¹. Regionen mit hoher Integrationsfähigkeit verfügen über intermediäre Strukturen, strategische Netzwerke und kommunikative Praktiken, die die wechselseitige Anschlussfähigkeit sichern und kollektive Problemlösungen ermöglichen⁹⁸². Dadurch können sie technologische Trends frühzeitig erkennen, strategische Risiken minimieren und neue Entwicklungsoptionen erschließen⁹⁸³.

Strategische Kohärenzbildung schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, aus einer Vielzahl potenzieller Entwicklungsoptionen jene auszuwählen, die für die regionale Zukunftsgestaltung besonders relevant sind, und diese in kohärente, kollektiv getragene Strategien zu überführen⁹⁸⁴. Kohärenzbildung entsteht durch gemeinsame Leitbilder, strategische Programme, institutionalisierte Abstimmungsprozesse und die Fähigkeit, divergierende Perspektiven in konsistente Zukunftsbilder zu integrieren⁹⁸⁵. Regionen mit hoher Kohärenzbildung verfügen über klare strategische Schwerpunkte, die sowohl Stabilität als auch Anpassungsfähigkeit ermöglichen⁹⁸⁶.

Für Jena sind diese Mechanismen besonders relevant. Die regionale Wissenszirkulation zeigt sich in der engen Verzahnung von Photonik, BioTech, KI und Materialwissenschaften, die nicht isoliert nebeneinanderstehen, sondern durch gemeinsame Forschungsinfrastrukturen und interdisziplinäre Projekte miteinander verbunden sind⁹⁸⁷. Die institutionelle Integrationsfähigkeit wird durch stabile, vertrauensbasierte Beziehungen zwischen Universität, außeruniversitärer Forschung, Industrie und intermediären Akteuren getragen, die gemeinsame Lernprozesse ermöglichen und strategische Entscheidungen konsistent absichern⁹⁸⁸. Die strategische Kohärenzbildung schließlich zeigt sich in der konsistenten Fokussierung auf Photonik, BioTech und KI als zentrale Entwicklungsachsen, die über Jahre hinweg strategisch verfolgt wurden⁹⁸⁹.

Insgesamt lässt sich festhalten, dass Jena über jene Kombination aus Wissenszirkulation, Integrationsfähigkeit und Kohärenzbildung verfügt, die in der aktuellen Innovationsforschung als entscheidend für die Entwicklung leistungsfähiger Hochtechnologieregionen gilt⁹⁹⁰. Die Region ist damit in der Lage, komplexe Wissensbestände zu aktivieren, kollektive Orientierung herzustellen und langfristige Innovationsprozesse nachhaltig zu gestalten⁹⁹¹.

📚 Fußnoten zu 3.65

⁹⁷⁶ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁹⁷⁷ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁹⁷⁸ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 1–18. ⁹⁷⁹ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, Regional Studies, S. 61–74. ⁹⁸⁰ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 33–48. ⁹⁸¹ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 3–22. ⁹⁸² European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁹⁸³ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁹⁸⁴ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁹⁸⁵ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁹⁸⁶ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁹⁸⁷ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁹⁸⁸ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁹⁸⁹ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁹⁹⁰ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁹⁹¹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.65 (ausführlich)

E336 Wissenszirkulation als dynamischer Motor regionaler Innovationsprozesse: Wissenszirkulation beschreibt die kontinuierliche Bewegung von Wissen zwischen Akteuren, Organisationen und Funktionssystemen. Sie bildet die Grundlage für jene Formen von Innovation, die nicht isoliert entstehen, sondern durch permanente Interaktion, Austausch und Rekombination.

E337 Integrationsfähigkeit als Voraussetzung funktionaler Kohärenz: Integrationsfähigkeit verbindet unterschiedliche Funktionslogiken und schafft die strukturellen Voraussetzungen für koordinierte Innovationsprozesse. Sie ermöglicht es Regionen, divergierende Rationalitäten produktiv zu integrieren und kollektive Problemlösungen zu entwickeln.

E338 Kohärenzbildung als strategische Fokussierungsleistung: Kohärenzbildung reduziert Komplexität, indem sie kollektive Orientierung herstellt und strategische Schwerpunkte definiert. Sie bildet die Grundlage für langfristige Entwicklungsprozesse und die effiziente Nutzung regionaler Ressourcen.

E339 Resilienz durch Zirkulation, Integration und Kohärenz: Die Kombination aus Wissenszirkulation, Integrationsfähigkeit und Kohärenzbildung erzeugt eine Form regionaler Resilienz, die sowohl Stabilität als auch Anpassungsfähigkeit gewährleistet.

E340 Jena als wissenszirkulierendes, integrationsfähiges und strategisch kohärentes Innovationssystem: Jena verfügt über jene seltene Kombination aus aktiver Wissensbewegung, institutioneller Anschlussfähigkeit und strategischer Klarheit, die für die Herausbildung eines europäischen Hochtechnologie‑Superclusters konstitutiv ist.

📘 3.66 Die Rolle von regionaler Wissenskonnektivität, institutioneller Synchronisationsfähigkeit und strategischer Entwicklungsorientierung in Innovationsökosystemen

Regionale Wissenskonnektivität, institutionelle Synchronisationsfähigkeit und strategische Entwicklungsorientierung gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen Wissensflüsse strukturieren, kollektive Handlungsfähigkeit herstellen und langfristige Entwicklungsprozesse stabilisieren⁹⁹². Wissenskonnektivität beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, unterschiedliche Wissensquellen — wissenschaftliche, technologische, wirtschaftliche und gesellschaftliche — so miteinander zu verbinden, dass kontinuierliche Austausch‑, Lern‑ und Rekombinationsprozesse entstehen⁹⁹³. Sie entsteht durch funktionierende Netzwerke, intermediäre Akteure, gemeinsame Forschungsinfrastrukturen und die Fähigkeit, kognitive Distanzen produktiv zu nutzen⁹⁹⁴. Regionen mit hoher Wissenskonnektivität können technologische Übergänge aktiv gestalten, neue Märkte erschließen und bestehende Spezialisierungen dynamisch weiterentwickeln⁹⁹⁵.

Institutionelle Synchronisationsfähigkeit bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, unterschiedliche Entscheidungs‑, Beobachtungs‑ und Entwicklungslogiken so aufeinander abzustimmen, dass kollektive Handlungsfähigkeit entsteht⁹⁹⁶. Synchronisation ist notwendig, weil moderne Innovationsprozesse durch hohe funktionale Differenzierung geprägt sind und Akteure jeweils eigene Zeitlogiken, Ressourcen und Rationalitäten besitzen⁹⁹⁷. Regionen mit hoher Synchronisationsfähigkeit verfügen über intermediäre Strukturen, strategische Netzwerke und kommunikative Praktiken, die die wechselseitige Anschlussfähigkeit sichern und kollektive Problemlösungen ermöglichen⁹⁹⁸. Dadurch können sie technologische Trends frühzeitig erkennen, strategische Risiken minimieren und neue Entwicklungsoptionen erschließen⁹⁹⁹.

Strategische Entwicklungsorientierung schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, langfristige Entwicklungsziele zu formulieren, Prioritäten zu setzen und kollektive Orientierung herzustellen¹⁰⁰⁰. Entwicklungsorientierung entsteht durch gemeinsame Leitbilder, strategische Programme, institutionalisierte Abstimmungsprozesse und die Fähigkeit, divergierende Perspektiven in konsistente Zukunftsbilder zu integrieren¹⁰⁰¹. Regionen mit hoher Entwicklungsorientierung verfügen über klare strategische Schwerpunkte, die sowohl Stabilität als auch Anpassungsfähigkeit ermöglichen¹⁰⁰².

Für Jena sind diese Mechanismen besonders relevant. Die regionale Wissenskonnektivität zeigt sich in der engen Verzahnung von Photonik, BioTech, KI und Materialwissenschaften, die nicht isoliert nebeneinanderstehen, sondern durch gemeinsame Forschungsinfrastrukturen und interdisziplinäre Projekte miteinander verbunden sind¹⁰⁰³. Die institutionelle Synchronisationsfähigkeit wird durch stabile, vertrauensbasierte Beziehungen zwischen Universität, außeruniversitärer Forschung, Industrie und intermediären Akteuren getragen, die gemeinsame Lernprozesse ermöglichen und strategische Entscheidungen konsistent absichern¹⁰⁰⁴. Die strategische Entwicklungsorientierung schließlich zeigt sich in der konsistenten Fokussierung auf Photonik, BioTech und KI als zentrale Entwicklungsachsen, die über Jahre hinweg strategisch verfolgt wurden¹⁰⁰⁵.

Insgesamt lässt sich festhalten, dass Jena über jene Kombination aus Wissenskonnektivität, Synchronisationsfähigkeit und Entwicklungsorientierung verfügt, die in der aktuellen Innovationsforschung als entscheidend für die Entwicklung leistungsfähiger Hochtechnologieregionen gilt¹⁰⁰⁶. Die Region ist damit in der Lage, komplexe Wissensbestände zu aktivieren, kollektive Orientierung herzustellen und langfristige Innovationsprozesse nachhaltig zu gestalten¹⁰⁰⁷.

📚 Fußnoten zu 3.66

⁹⁹² Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁹⁹³ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁹⁹⁴ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 1–18. ⁹⁹⁵ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, Regional Studies, S. 61–74. ⁹⁹⁶ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 3–22. ⁹⁹⁷ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 33–48. ⁹⁹⁸ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁹⁹⁹ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ¹⁰⁰⁰ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ¹⁰⁰¹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ¹⁰⁰² OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ¹⁰⁰³ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ¹⁰⁰⁴ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ¹⁰⁰⁵ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ¹⁰⁰⁶ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ¹⁰⁰⁷ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.66 (ausführlich)

E341 Wissenskonnektivität als strukturelle Voraussetzung dynamischer Innovationsprozesse: Wissenskonnektivität beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, heterogene Wissensquellen miteinander zu verbinden. Sie bildet die Grundlage für jene Formen von Innovation, die nicht isoliert entstehen, sondern durch kontinuierliche Interaktion, Austausch und Rekombination.

E342 Synchronisationsfähigkeit als Mechanismus kollektiver Handlungsfähigkeit: Synchronisationsfähigkeit ermöglicht es Innovationssystemen, unterschiedliche Entscheidungs‑ und Beobachtungslogiken aufeinander abzustimmen. Sie schafft die strukturellen Voraussetzungen für koordinierte Innovationsprozesse und kollektive Problemlösungen.

E343 Entwicklungsorientierung als strategische Fokussierungsleistung: Entwicklungsorientierung reduziert Komplexität, indem sie langfristige Ziele definiert und kollektive Orientierung herstellt. Sie bildet die Grundlage für strategische Stabilität und die effiziente Nutzung regionaler Ressourcen.

E344 Resilienz durch Konnektivität, Synchronisation und Orientierung: Die Kombination aus Wissenskonnektivität, Synchronisationsfähigkeit und Entwicklungsorientierung erzeugt eine Form regionaler Resilienz, die sowohl Stabilität als auch Anpassungsfähigkeit gewährleistet.

E345 Jena als konnektives, synchronisationsfähiges und strategisch orientiertes Innovationssystem: Jena verfügt über jene seltene Kombination aus aktiver Wissensvernetzung, institutioneller Anschlussfähigkeit und strategischer Klarheit, die für die Herausbildung eines europäischen Hochtechnologie‑Superclusters konstitutiv ist.

📘 3.67 Die Rolle von regionaler Wissensdiffusion, institutioneller Koproduktionsfähigkeit und strategischer Transformationslogik in Innovationsökosystemen

Regionale Wissensdiffusion, institutionelle Koproduktionsfähigkeit und strategische Transformationslogik gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen Wissen verbreiten, kooperative Wertschöpfungsprozesse organisieren und langfristige Entwicklungsdynamiken gestalten¹⁰⁰⁸. Wissensdiffusion beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, neu generiertes Wissen nicht nur lokal zu verankern, sondern es über institutionelle, sektorale und organisatorische Grenzen hinweg zu verbreiten¹⁰⁰⁹. Sie entsteht durch offene Kommunikationsstrukturen, intermediäre Akteure, gemeinsame Forschungsinfrastrukturen und die Fähigkeit, Wissen in unterschiedliche Anwendungskontexte zu übersetzen¹⁰¹⁰. Regionen mit hoher Wissensdiffusion können technologische Übergänge aktiv gestalten, neue Märkte erschließen und bestehende Spezialisierungen dynamisch weiterentwickeln¹⁰¹¹.

Institutionelle Koproduktionsfähigkeit bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, unterschiedliche Akteursgruppen — wissenschaftliche, wirtschaftliche, politische und intermediäre — so miteinander zu verbinden, dass gemeinsame Problemlösungs‑ und Innovationsprozesse entstehen¹⁰¹². Koproduktion ist notwendig, weil moderne Innovationsprozesse durch hohe funktionale Differenzierung geprägt sind und Akteure jeweils eigene Rationalitäten, Zeitlogiken und Entscheidungsmodi besitzen¹⁰¹³. Regionen mit hoher Koproduktionsfähigkeit verfügen über intermediäre Strukturen, strategische Netzwerke und kommunikative Praktiken, die die wechselseitige Anschlussfähigkeit sichern und kollektive Problemlösungen ermöglichen¹⁰¹⁴. Dadurch können sie technologische Trends frühzeitig erkennen, strategische Risiken minimieren und neue Entwicklungsoptionen erschließen¹⁰¹⁵.

Strategische Transformationslogik schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, langfristige Entwicklungsprozesse nicht nur zu stabilisieren, sondern aktiv zu gestalten, indem bestehende Strukturen, Routinen und Pfade kontinuierlich weiterentwickelt werden¹⁰¹⁶. Transformationslogik entsteht durch gemeinsame Leitbilder, strategische Programme, institutionalisierte Abstimmungsprozesse und die Fähigkeit, divergierende Perspektiven in konsistente Zukunftsbilder zu integrieren¹⁰¹⁷. Regionen mit hoher Transformationslogik verfügen über klare strategische Schwerpunkte, die sowohl Stabilität als auch Anpassungsfähigkeit ermöglichen¹⁰¹⁸.

Für Jena sind diese Mechanismen besonders relevant. Die regionale Wissensdiffusion zeigt sich in der engen Verzahnung von Photonik, BioTech, KI und Materialwissenschaften, die nicht isoliert nebeneinanderstehen, sondern durch gemeinsame Forschungsinfrastrukturen und interdisziplinäre Projekte miteinander verbunden sind¹⁰¹⁹. Die institutionelle Koproduktionsfähigkeit wird durch stabile, vertrauensbasierte Beziehungen zwischen Universität, außeruniversitärer Forschung, Industrie und intermediären Akteuren getragen, die gemeinsame Lernprozesse ermöglichen und strategische Entscheidungen konsistent absichern¹⁰²⁰. Die strategische Transformationslogik schließlich zeigt sich in der konsistenten Fokussierung auf Photonik, BioTech und KI als zentrale Entwicklungsachsen, die über Jahre hinweg strategisch verfolgt wurden¹⁰²¹.

Insgesamt lässt sich festhalten, dass Jena über jene Kombination aus Wissensdiffusion, Koproduktionsfähigkeit und Transformationslogik verfügt, die in der aktuellen Innovationsforschung als entscheidend für die Entwicklung leistungsfähiger Hochtechnologieregionen gilt¹⁰²². Die Region ist damit in der Lage, komplexe Wissensbestände zu verbreiten, kollektive Orientierung herzustellen und langfristige Innovationsprozesse nachhaltig zu gestalten¹⁰²³.

📚 Fußnoten zu 3.67

¹⁰⁰⁸ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ¹⁰⁰⁹ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ¹⁰¹⁰ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 1–18. ¹⁰¹¹ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, Regional Studies, S. 61–74. ¹⁰¹² Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 3–22. ¹⁰¹³ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 33–48. ¹⁰¹⁴ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ¹⁰¹⁵ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ¹⁰¹⁶ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ¹⁰¹⁷ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ¹⁰¹⁸ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ¹⁰¹⁹ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ¹⁰²⁰ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ¹⁰²¹ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ¹⁰²² BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ¹⁰²³ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.67 (ausführlich)

E346 Wissensdiffusion als Grundlage regionaler Innovationsdynamik: Wissensdiffusion beschreibt die Verbreitung von Wissen über institutionelle, sektorale und organisatorische Grenzen hinweg. Sie bildet die Grundlage für jene Formen von Innovation, die nicht isoliert entstehen, sondern durch permanente Interaktion, Austausch und Rekombination.

E347 Koproduktionsfähigkeit als Mechanismus kooperativer Wertschöpfung: Koproduktionsfähigkeit verbindet unterschiedliche Funktionslogiken und schafft die strukturellen Voraussetzungen für gemeinsame Problemlösungs‑ und Innovationsprozesse. Sie ermöglicht es Regionen, divergierende Rationalitäten produktiv zu integrieren und kollektive Problemlösungen zu entwickeln.

E348 Transformationslogik als strategische Entwicklungsarchitektur: Transformationslogik beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, langfristige Entwicklungsprozesse aktiv zu gestalten. Sie verbindet Stabilität und Wandel, indem sie bestehende Strukturen nutzt und gleichzeitig neue Optionen erschließt.

E349 Resilienz durch Diffusion, Koproduktion und Transformation: Die Kombination aus Wissensdiffusion, Koproduktionsfähigkeit und Transformationslogik erzeugt eine Form regionaler Resilienz, die sowohl Stabilität als auch Anpassungsfähigkeit gewährleistet.

E350 Jena als diffusionsstarkes, koproduktionsfähiges und transformationsorientiertes Innovationssystem: Jena verfügt über jene seltene Kombination aus aktiver Wissensverbreitung, institutioneller Anschlussfähigkeit und strategischer Entwicklungslogik, die für die Herausbildung eines europäischen Hochtechnologie‑Superclusters konstitutiv ist.

📘 3.68 Die Rolle von regionaler Wissensveredelung, institutioneller Koordinationsintensität und strategischer Rekonfigurationsfähigkeit in Innovationsökosystemen

Regionale Wissensveredelung, institutionelle Koordinationsintensität und strategische Rekonfigurationsfähigkeit gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen Wissensbestände weiterentwickeln, kollektive Handlungsfähigkeit herstellen und langfristige Entwicklungsprozesse gestalten¹⁰²⁴. Wissensveredelung beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, bestehende Wissensbestände nicht nur zu nutzen, sondern sie qualitativ weiterzuentwickeln, zu spezifizieren und in höherwertige Problemlösungen zu überführen¹⁰²⁵. Sie entsteht durch vertiefte Forschungsprozesse, spezialisierte Infrastrukturen, interdisziplinäre Kooperationen und die Fähigkeit, Wissen in neue technologische Kontexte zu übertragen¹⁰²⁶. Regionen mit hoher Wissensveredelung können technologische Übergänge aktiv gestalten, neue Märkte erschließen und bestehende Spezialisierungen vertiefen¹⁰²⁷.

Institutionelle Koordinationsintensität bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, unterschiedliche Akteursgruppen — wissenschaftliche, wirtschaftliche, politische und intermediäre — so miteinander zu verbinden, dass kontinuierliche Abstimmungs‑, Entscheidungs‑ und Lernprozesse entstehen¹⁰²⁸. Koordinationsintensität ist notwendig, weil moderne Innovationsprozesse durch hohe funktionale Differenzierung geprägt sind und Akteure jeweils eigene Rationalitäten, Zeitlogiken und Entscheidungsmodi besitzen¹⁰²⁹. Regionen mit hoher Koordinationsintensität verfügen über intermediäre Strukturen, strategische Netzwerke und kommunikative Praktiken, die die wechselseitige Anschlussfähigkeit sichern und kollektive Problemlösungen ermöglichen¹⁰³⁰. Dadurch können sie technologische Trends frühzeitig erkennen, strategische Risiken minimieren und neue Entwicklungsoptionen erschließen¹⁰³¹.

Strategische Rekonfigurationsfähigkeit schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, bestehende Strukturen, Routinen und Entwicklungslogiken flexibel zu verändern, neu auszurichten oder zu erweitern¹⁰³². Rekonfiguration ist notwendig, weil Innovation nicht nur die Einführung neuer Technologien umfasst, sondern immer auch die Anpassung bestehender Strukturen, Rollen und Kooperationsformen erfordert¹⁰³³. Regionen mit hoher Rekonfigurationsfähigkeit können bestehende Spezialisierungen vertiefen, neue technologische Felder integrieren und langfristige Entwicklungsprozesse strategisch steuern¹⁰³⁴. Sie verbinden Stabilität und Wandel, indem sie bestehende Kompetenzen nutzen und gleichzeitig neue Optionen erschließen¹⁰³⁵.

Für Jena sind diese Mechanismen besonders relevant. Die regionale Wissensveredelung zeigt sich in der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Photonik‑, BioTech‑ und KI‑Ökosysteme, die nicht als statische Cluster, sondern als dynamische Entwicklungsräume verstanden werden¹⁰³⁶. Die institutionelle Koordinationsintensität wird durch stabile, vertrauensbasierte Beziehungen zwischen Universität, außeruniversitärer Forschung, Industrie und intermediären Akteuren getragen, die gemeinsame Lernprozesse ermöglichen und strategische Entscheidungen konsistent absichern¹⁰³⁷. Die strategische Rekonfigurationsfähigkeit schließlich zeigt sich in der Fähigkeit der Region, neue technologische Felder wie Quantentechnologien, Bioinformatik oder KI‑gestützte Diagnostik frühzeitig zu integrieren und in bestehende Strukturen einzubetten¹⁰³⁸.

Insgesamt lässt sich festhalten, dass Jena über jene Kombination aus Wissensveredelung, Koordinationsintensität und Rekonfigurationsfähigkeit verfügt, die in der aktuellen Innovationsforschung als entscheidend für die Entwicklung leistungsfähiger Hochtechnologieregionen gilt¹⁰³⁹. Die Region ist damit in der Lage, komplexe Wissensbestände weiterzuentwickeln, kollektive Orientierung herzustellen und langfristige Innovationsprozesse nachhaltig zu gestalten¹⁰⁴⁰.

📚 Fußnoten zu 3.68

¹⁰²⁴ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ¹⁰²⁵ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ¹⁰²⁶ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 1–18. ¹⁰²⁷ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, Regional Studies, S. 61–74. ¹⁰²⁸ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 3–22. ¹⁰²⁹ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 33–48. ¹⁰³⁰ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ¹⁰³¹ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ¹⁰³² Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ¹⁰³³ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ¹⁰³⁴ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ¹⁰³⁵ Kooiman, J. (2003): Governing as Governance, London, S. 1–22. ¹⁰³⁶ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ¹⁰³⁷ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ¹⁰³⁸ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ¹⁰³⁹ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ¹⁰⁴⁰ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.68 (ausführlich)

E351 Wissensveredelung als qualitative Weiterentwicklung regionaler Wissensbestände: Wissensveredelung beschreibt die Transformation von Wissen in höherwertige, spezialisierte und strategisch relevante Formen. Sie bildet die Grundlage für jene Innovationsprozesse, die nicht nur inkrementell, sondern strukturell wirksam sind.

E352 Koordinationsintensität als Voraussetzung kollektiver Handlungsfähigkeit: Koordinationsintensität verbindet unterschiedliche Funktionslogiken und schafft die strukturellen Voraussetzungen für kontinuierliche Abstimmungs‑ und Entscheidungsprozesse. Sie ermöglicht es Regionen, divergierende Rationalitäten produktiv zu integrieren.

E353 Rekonfigurationsfähigkeit als strategische Entwicklungslogik: Rekonfigurationsfähigkeit beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, bestehende Strukturen flexibel zu verändern, neu auszurichten oder zu erweitern. Sie verbindet Stabilität und Wandel und bildet damit die Grundlage langfristiger Innovationsfähigkeit.

E354 Resilienz durch Veredelung, Koordination und Rekonfiguration: Die Kombination aus Wissensveredelung, Koordinationsintensität und Rekonfigurationsfähigkeit erzeugt eine Form regionaler Resilienz, die sowohl Stabilität als auch Anpassungsfähigkeit gewährleistet.

E355 Jena als veredelndes, koordinationsintensives und rekonfigurationsfähiges Innovationssystem: Jena verfügt über jene seltene Kombination aus qualitativer Wissensentwicklung, institutioneller Anschlussfähigkeit und strategischer Anpassungsfähigkeit, die für die Herausbildung eines europäischen Hochtechnologie‑Superclusters konstitutiv ist.

📘 3.69 Die Rolle von regionaler Wissensintensität, institutioneller Reflexionsverdichtung und strategischer Innovationspfadsteuerung in Innovationsökosystemen

Regionale Wissensintensität, institutionelle Reflexionsverdichtung und strategische Innovationspfadsteuerung gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen Wissensbestände vertiefen, kollektive Lernprozesse organisieren und langfristige Entwicklungsdynamiken steuern¹⁰⁴¹. Wissensintensität beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, hohe Konzentrationen an wissenschaftlichem, technologischem und organisatorischem Wissen zu erzeugen, zu bündeln und in produktive Innovationsprozesse zu überführen¹⁰⁴². Sie entsteht durch exzellente Forschungsinfrastrukturen, spezialisierte Kompetenzzentren, interdisziplinäre Kooperationen und die Fähigkeit, Wissen in unterschiedlichen Anwendungskontexten zu operationalisieren¹⁰⁴³. Regionen mit hoher Wissensintensität können technologische Übergänge aktiv gestalten, neue Märkte erschließen und bestehende Spezialisierungen vertiefen¹⁰⁴⁴.

Institutionelle Reflexionsverdichtung bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, unterschiedliche Beobachtungs‑, Analyse‑ und Lernprozesse so miteinander zu verbinden, dass kollektive Reflexions‑ und Entscheidungsstrukturen entstehen¹⁰⁴⁵. Reflexionsverdichtung ist notwendig, weil moderne Innovationsprozesse durch hohe funktionale Differenzierung geprägt sind und Akteure jeweils eigene Rationalitäten, Zeitlogiken und Entscheidungsmodi besitzen¹⁰⁴⁶. Regionen mit hoher Reflexionsverdichtung verfügen über intermediäre Strukturen, strategische Netzwerke und kommunikative Praktiken, die die wechselseitige Anschlussfähigkeit sichern und kollektive Problemlösungen ermöglichen¹⁰⁴⁷. Dadurch können sie technologische Trends frühzeitig erkennen, strategische Risiken minimieren und neue Entwicklungsoptionen erschließen¹⁰⁴⁸.

Strategische Innovationspfadsteuerung schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, bestehende Entwicklungspfade nicht nur fortzuführen, sondern aktiv zu gestalten, indem neue technologische Optionen integriert, bestehende Spezialisierungen weiterentwickelt und langfristige Entwicklungsprozesse strategisch ausgerichtet werden¹⁰⁴⁹. Pfadsteuerung entsteht durch gemeinsame Leitbilder, strategische Programme, institutionalisierte Abstimmungsprozesse und die Fähigkeit, divergierende Perspektiven in konsistente Zukunftsbilder zu integrieren¹⁰⁵⁰. Regionen mit hoher Pfadsteuerung verfügen über klare strategische Schwerpunkte, die sowohl Stabilität als auch Anpassungsfähigkeit ermöglichen¹⁰⁵¹.

Für Jena sind diese Mechanismen besonders relevant. Die regionale Wissensintensität zeigt sich in der hohen Dichte wissenschaftlicher Exzellenz in Photonik, BioTech, KI und Materialwissenschaften, die durch gemeinsame Forschungsinfrastrukturen und interdisziplinäre Projekte miteinander verbunden sind¹⁰⁵². Die institutionelle Reflexionsverdichtung wird durch stabile, vertrauensbasierte Beziehungen zwischen Universität, außeruniversitärer Forschung, Industrie und intermediären Akteuren getragen, die gemeinsame Lernprozesse ermöglichen und strategische Entscheidungen konsistent absichern¹⁰⁵³. Die strategische Innovationspfadsteuerung schließlich zeigt sich in der konsistenten Fokussierung auf Photonik, BioTech und KI als zentrale Entwicklungsachsen, die über Jahre hinweg strategisch verfolgt wurden¹⁰⁵⁴.

Insgesamt lässt sich festhalten, dass Jena über jene Kombination aus Wissensintensität, Reflexionsverdichtung und Innovationspfadsteuerung verfügt, die in der aktuellen Innovationsforschung als entscheidend für die Entwicklung leistungsfähiger Hochtechnologieregionen gilt¹⁰⁵⁵. Die Region ist damit in der Lage, komplexe Wissensbestände zu vertiefen, kollektive Orientierung herzustellen und langfristige Innovationsprozesse nachhaltig zu gestalten¹⁰⁵⁶.

📚 Fußnoten zu 3.69

¹⁰⁴¹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ¹⁰⁴² Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ¹⁰⁴³ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 1–18. ¹⁰⁴⁴ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, Regional Studies, S. 61–74. ¹⁰⁴⁵ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 3–22. ¹⁰⁴⁶ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 33–48. ¹⁰⁴⁷ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ¹⁰⁴⁸ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ¹⁰⁴⁹ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ¹⁰⁵⁰ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ¹⁰⁵¹ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ¹⁰⁵² Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ¹⁰⁵³ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ¹⁰⁵⁴ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ¹⁰⁵⁵ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ¹⁰⁵⁶ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.69 (ausführlich)

E356 Wissensintensität als strukturelle Grundlage regionaler Innovationskraft: Wissensintensität beschreibt die Konzentration und Tiefe wissenschaftlicher, technologischer und organisatorischer Wissensbestände. Sie bildet die Grundlage für jene Formen von Innovation, die nicht inkrementell, sondern strukturell wirksam sind.

E357 Reflexionsverdichtung als Mechanismus kollektiver Lern‑ und Entscheidungsprozesse: Reflexionsverdichtung verbindet unterschiedliche Beobachtungs‑ und Analyseprozesse und schafft die strukturellen Voraussetzungen für kollektive Lernprozesse. Sie ermöglicht es Regionen, komplexe Entwicklungen gemeinsam zu analysieren und strategisch zu verarbeiten.

E358 Innovationspfadsteuerung als strategische Entwicklungsarchitektur: Innovationspfadsteuerung beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, langfristige Entwicklungsprozesse aktiv zu gestalten. Sie verbindet Stabilität und Wandel, indem sie bestehende Strukturen nutzt und gleichzeitig neue Optionen erschließt.

E359 Resilienz durch Intensität, Reflexion und Pfadsteuerung: Die Kombination aus Wissensintensität, Reflexionsverdichtung und Innovationspfadsteuerung erzeugt eine Form regionaler Resilienz, die sowohl Stabilität als auch Anpassungsfähigkeit gewährleistet.

E360 Jena als wissensintensives, reflexionsverdichtetes und pfadsteuerndes Innovationssystem: Jena verfügt über jene seltene Kombination aus wissenschaftlicher Tiefe, institutioneller Lernfähigkeit und strategischer Entwicklungslogik, die für die Herausbildung eines europäischen Hochtechnologie‑Superclusters konstitutiv ist.

📘 3.70 Die Rolle von regionaler Wissensresonanz, institutioneller Selbstbeobachtungsfähigkeit und strategischer Systemkohärenz in Innovationsökosystemen

Regionale Wissensresonanz, institutionelle Selbstbeobachtungsfähigkeit und strategische Systemkohärenz gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen Wissensbestände reflektieren, kollektive Lernprozesse organisieren und langfristige Entwicklungsdynamiken stabilisieren¹⁰⁵⁷. Wissensresonanz beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, externe Impulse — technologische Trends, gesellschaftliche Erwartungen, politische Veränderungen — aufzunehmen, zu interpretieren und in interne Entwicklungsprozesse zu überführen¹⁰⁵⁸. Sie entsteht durch offene Kommunikationsstrukturen, intermediäre Akteure, strategische Analysekapazitäten und die Fähigkeit, externe Signale in interne Entscheidungslogiken einzubetten¹⁰⁵⁹. Regionen mit hoher Wissensresonanz können technologische Übergänge frühzeitig erkennen, strategische Risiken minimieren und neue Entwicklungsoptionen erschließen¹⁰⁶⁰.

Institutionelle Selbstbeobachtungsfähigkeit bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, seine eigenen Strukturen, Routinen und Entwicklungslogiken kontinuierlich zu beobachten, zu bewerten und gegebenenfalls anzupassen¹⁰⁶¹. Selbstbeobachtung ist notwendig, weil moderne Innovationsprozesse durch hohe funktionale Differenzierung geprägt sind und Akteure jeweils eigene Rationalitäten, Zeitlogiken und Entscheidungsmodi besitzen¹⁰⁶². Regionen mit hoher Selbstbeobachtungsfähigkeit verfügen über intermediäre Strukturen, strategische Netzwerke und kommunikative Praktiken, die die wechselseitige Anschlussfähigkeit sichern und kollektive Lernprozesse ermöglichen¹⁰⁶³. Dadurch können sie technologische Trends frühzeitig erkennen, strategische Risiken minimieren und neue Entwicklungsoptionen erschließen¹⁰⁶⁴.

Strategische Systemkohärenz schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, langfristige Entwicklungsprozesse so zu strukturieren, dass unterschiedliche Akteurslogiken, Wissensbestände und institutionelle Strukturen in ein konsistentes, strategisch ausgerichtetes Gesamtgefüge integriert werden¹⁰⁶⁵. Systemkohärenz entsteht durch gemeinsame Leitbilder, strategische Programme, institutionalisierte Abstimmungsprozesse und die Fähigkeit, divergierende Perspektiven in konsistente Zukunftsbilder zu integrieren¹⁰⁶⁶. Regionen mit hoher Systemkohärenz verfügen über klare strategische Schwerpunkte, die sowohl Stabilität als auch Anpassungsfähigkeit ermöglichen¹⁰⁶⁷.

Für Jena sind diese Mechanismen besonders relevant. Die regionale Wissensresonanz zeigt sich in der Fähigkeit der Region, neue technologische Felder wie Quantentechnologien, Bioinformatik oder KI‑gestützte Diagnostik frühzeitig zu erkennen und in bestehende Strukturen einzubetten¹⁰⁶⁸. Die institutionelle Selbstbeobachtungsfähigkeit wird durch stabile, vertrauensbasierte Beziehungen zwischen Universität, außeruniversitärer Forschung, Industrie und intermediären Akteuren getragen, die gemeinsame Lernprozesse ermöglichen und strategische Entscheidungen konsistent absichern¹⁰⁶⁹. Die strategische Systemkohärenz schließlich zeigt sich in der konsistenten Fokussierung auf Photonik, BioTech und KI als zentrale Entwicklungsachsen, die über Jahre hinweg strategisch verfolgt wurden¹⁰⁷⁰.

Insgesamt lässt sich festhalten, dass Jena über jene Kombination aus Wissensresonanz, Selbstbeobachtungsfähigkeit und Systemkohärenz verfügt, die in der aktuellen Innovationsforschung als entscheidend für die Entwicklung leistungsfähiger Hochtechnologieregionen gilt¹⁰⁷¹. Die Region ist damit in der Lage, komplexe Wissensbestände zu reflektieren, kollektive Orientierung herzustellen und langfristige Innovationsprozesse nachhaltig zu gestalten¹⁰⁷².

📚 Fußnoten zu 3.70

¹⁰⁵⁷ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ¹⁰⁵⁸ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ¹⁰⁵⁹ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 1–18. ¹⁰⁶⁰ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, Regional Studies, S. 61–74. ¹⁰⁶¹ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 3–22. ¹⁰⁶² Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 33–48. ¹⁰⁶³ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ¹⁰⁶⁴ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ¹⁰⁶⁵ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ¹⁰⁶⁶ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ¹⁰⁶⁷ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ¹⁰⁶⁸ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ¹⁰⁶⁹ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ¹⁰⁷⁰ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ¹⁰⁷¹ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ¹⁰⁷² Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.70 (ausführlich)

E361 Wissensresonanz als dynamischer Wahrnehmungs‑ und Verarbeitungsmechanismus: Wissensresonanz beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, externe Impulse aufzunehmen, zu interpretieren und in interne Entwicklungsprozesse zu überführen. Sie bildet die Grundlage für jene Formen von Innovation, die nicht reaktiv, sondern proaktiv entstehen.

E362 Selbstbeobachtungsfähigkeit als Voraussetzung kollektiver Lernprozesse: Selbstbeobachtung verbindet unterschiedliche Beobachtungs‑ und Analyseprozesse und schafft die strukturellen Voraussetzungen für kollektive Lernprozesse. Sie ermöglicht es Regionen, komplexe Entwicklungen gemeinsam zu analysieren und strategisch zu verarbeiten.

E363 Systemkohärenz als strategische Integrationsleistung: Systemkohärenz beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, langfristige Entwicklungsprozesse so zu strukturieren, dass unterschiedliche Akteurslogiken, Wissensbestände und institutionelle Strukturen in ein konsistentes Gesamtgefüge integriert werden.

E364 Resilienz durch Resonanz, Selbstbeobachtung und Kohärenz: Die Kombination aus Wissensresonanz, Selbstbeobachtungsfähigkeit und Systemkohärenz erzeugt eine Form regionaler Resilienz, die sowohl Stabilität als auch Anpassungsfähigkeit gewährleistet.

E365 Jena als resonantes, selbstbeobachtungsfähiges und systemkohärentes Innovationssystem: Jena verfügt über jene seltene Kombination aus externer Wahrnehmungsfähigkeit, institutioneller Lernkompetenz und strategischer Integrationskraft, die für die Herausbildung eines europäischen Hochtechnologie‑Superclusters konstitutiv ist.

📘 Fazit zu Kapitel 3: Systemische Mechanismen regionaler Innovationsökosysteme

Kapitel 3 hat gezeigt, dass die Leistungsfähigkeit regionaler Innovationsökosysteme nicht auf einzelnen Faktoren beruht, sondern auf der komplexen Interaktion multipler systemischer Mechanismen, die gemeinsam die Fähigkeit einer Region bestimmen, Wissen zu generieren, zu veredeln, zu mobilisieren und strategisch zu nutzen. Die Analyse der 13 Mechanismen — von Interpretationskohärenz über Strukturkopplung, Erwartungsintegration, Wissenszirkulation, Reflexionsverdichtung bis hin zu Systemkohärenz — verdeutlicht, dass erfolgreiche Hochtechnologieregionen durch eine hohe Dichte an funktionalen Verbindungen, strategischen Abstimmungsprozessen und institutionellen Lernstrukturen gekennzeichnet sind.

Zentral ist dabei die Einsicht, dass regionale Innovationsfähigkeit nicht als statisches Attribut verstanden werden kann, sondern als dynamische, rekursive und selbstreferenzielle Leistung eines Systems, das kontinuierlich externe Impulse verarbeitet, interne Strukturen anpasst und langfristige Entwicklungslogiken stabilisiert. Die untersuchten Mechanismen zeigen, dass Regionen dann besonders leistungsfähig sind, wenn sie:

• Wissen nicht nur erzeugen, sondern rekombinieren, veredeln und diffundieren,

• institutionelle Anschlussfähigkeit herstellen, indem sie heterogene Funktionslogiken produktiv koppeln,

• strategische Orientierung sichern, indem sie kollektive Zukunftsbilder entwickeln und kohärente Pfade verfolgen,

• Resilienz aufbauen, indem sie Stabilität und Wandel systematisch miteinander verbinden.

Für Jena ergibt sich aus dieser Analyse ein klares Bild: Die Region verfügt über eine außergewöhnlich hohe Dichte systemischer Leistungsmerkmale, die in der internationalen Innovationsforschung als konstitutiv für die Herausbildung eines Hochtechnologie‑Superclusters gelten. Die Kombination aus Wissensintensität, institutioneller Koordinationsfähigkeit, strategischer Fokussierung und adaptiver Transformationslogik positioniert Jena als einen der wenigen europäischen Standorte, die in der Lage sind, Photonik, BioTech, KI und Quantentechnologien in einem integrierten, skalierbaren und global konkurrenzfähigen Innovationssystem zu vereinen.

Kapitel 3 liefert damit die theoretische Grundlage für die folgenden Kapitel, in denen die konkrete Ausgestaltung, Operationalisierung und Umsetzung eines solchen Superclusters analysiert wird. Die identifizierten Mechanismen bilden den systemischen Rahmen, innerhalb dessen regionale Strategien, Governance‑Modelle und Investitionspfade entwickelt werden müssen, um Jenas Potenzial bis 2035 vollständig zu realisieren.

Aufbauend auf der in Kapitel 3 entwickelten systemtheoretischen Analyse regionaler Innovationsmechanismen richtet sich Kapitel 4 auf die Frage, wie diese Mechanismen institutionell verankert, strategisch orchestriert und operativ umgesetzt werden können. Während Kapitel 3 die strukturellen und funktionalen Grundlagen regionaler Innovationsfähigkeit herausgearbeitet hat, widmet sich Kapitel 4 der Governance‑Architektur, die notwendig ist, um diese Potenziale in konkrete Entwicklungsdynamiken zu überführen.

Im Zentrum steht dabei die Frage, wie ein regionales Innovationssystem wie Jena so gestaltet werden kann, dass es die in Kapitel 3 identifizierten Mechanismen nicht nur besitzt, sondern auch gezielt aktiviert, verstärkt und strategisch nutzt. Kapitel 4 untersucht daher:

• die institutionellen Arrangements, die kollektive Handlungsfähigkeit ermöglichen,

• die strategischen Steuerungslogiken, die langfristige Orientierung sichern,

• die Governance‑Instrumente, die Koordination, Kooperation und Lernprozesse stabilisieren,

• und die organisatorischen Strukturen, die operative Umsetzung gewährleisten.

Damit bildet Kapitel 4 die Brücke zwischen theoretischer Analyse und praktischer Gestaltung: Es zeigt, wie aus systemischen Potenzialen steuerbare Entwicklungsprozesse werden — und wie Jena die Voraussetzungen schafft, um sich bis 2035 als europäischer Hochtechnologie‑Supercluster zu etablieren.

Abbildung 3.X: Systemische Mechanismen regionaler Innovationsökosysteme ──────────────────────────────────────────────────────────────────────── 1. Kognitive Mechanismen ├─ Interpretationskohärenz ├─ Erwartungsplastizität ├─ Wissensarchitektur ├─ Wissensintensität └─ Wissensresonanz 2. Wissensbezogene Mechanismen ├─ Wissensrekombination ├─ Wissensmobilisierung ├─ Wissenszirkulation ├─ Wissensdiffusion └─ Wissensveredelung 3. Institutionelle Mechanismen ├─ Anschlussdichte ├─ Strukturkopplung ├─ Übersetzungsfähigkeit ├─ Reflexionskopplung ├─ Koordinationsintensität ├─ Koproduktionsfähigkeit └─ Selbstbeobachtungsfähigkeit 4. Strategische Mechanismen ├─ Rekontextualisierung ├─ Zukunftsantizipation ├─ Pfadmodulation ├─ Priorisierungskraft ├─ Entwicklungsorientierung ├─ Rekonfigurationsfähigkeit └─ Systemkohärenz ──────────────────────────────────────────────────────────────────────── Funktionale Logik: - Ebene 1 (kognitiv): Semantische und epistemische Grundlagen - Ebene 2 (wissensbezogen): Dynamik der Wissensproduktion und -nutzung - Ebene 3 (institutionell): Kopplung, Koordination und kollektive Lernfähigkeit - Ebene 4 (strategisch): Langfristige Orientierung, Pfadgestaltung und Kohärenz ────────────────────────────────────────────────────────────────────────

4.1 Einleitung: Governance als strategische Orchestrierung komplexer Innovationssysteme

Governance gilt in der modernen Innovationsforschung als zentrale Voraussetzung für die Leistungsfähigkeit regionaler Innovationsökosysteme, da sie bestimmt, wie heterogene Akteure, Wissensbestände und institutionelle Strukturen miteinander verbunden und strategisch ausgerichtet werden¹⁰⁷³. Während Kapitel 3 die funktionalen Mechanismen regionaler Innovationsfähigkeit herausgearbeitet hat, richtet sich Kapitel 4 auf die Frage, wie diese Mechanismen institutionell verankert, strategisch orchestriert und operativ umgesetzt werden können. Governance fungiert dabei nicht als hierarchische Steuerung, sondern als strukturierte Selbstorganisation, die kollektive Handlungsfähigkeit ermöglicht, ohne die Autonomie der beteiligten Akteure einzuschränken¹⁰⁷⁴.

Innovationsökosysteme sind durch hohe funktionale Differenzierung, komplexe Interdependenzen und dynamische Umweltbedingungen geprägt. Wissenschaft, Wirtschaft, Politik und intermediäre Akteure folgen jeweils eigenen Rationalitäten, Zeitlogiken und Entscheidungsmodi¹⁰⁷⁵. Governance muss diese Differenzen nicht auflösen, sondern produktive Kopplungen herstellen, die gemeinsame Problemlösungen ermöglichen¹⁰⁷⁶. Sie schafft die institutionellen Räume, in denen Wissensrekombination, Reflexionskopplung, Koordinationsintensität und Systemkohärenz — die in Kapitel 3 identifizierten Kernmechanismen — aktiviert und stabilisiert werden können¹⁰⁷⁷.

Für die Entwicklung eines europäischen Hochtechnologie‑Superclusters wie Jena ist Governance daher nicht nur ein administratives Element, sondern ein strategischer Produktionsfaktor¹⁰⁷⁸. Sie bestimmt, ob regionale Akteure gemeinsame Leitbilder entwickeln, strategische Prioritäten setzen und langfristige Entwicklungspfade gestalten können. Governance ist damit die operative Übersetzung systemischer Potenziale in konkrete Entwicklungsdynamiken¹⁰⁷⁹.

Die zentrale These dieses Kapitels lautet:

Ein regionaler Supercluster entsteht nicht durch technologische Exzellenz allein, sondern durch eine Governance‑Architektur, die kollektive Orientierung, strategische Kohärenz und operative Umsetzung systematisch miteinander verbindet.

Kapitel 4 entwickelt diese These in drei Schritten:

1. Analyse der Governance‑Dimensionen (4.2–4.4: strategische, institutionelle und operative Governance)

2. Modellierung einer regionalen Supercluster‑Governance (4.5: Governance‑Modell für Jena)

3. Ableitung konkreter Steuerungs‑ und Implementationsinstrumente (4.6–4.7: Instrumente, Prozesse, Rollen, Verantwortlichkeiten)

Damit bildet Kapitel 4 die Brücke zwischen der theoretischen Systemanalyse (Kapitel 3) und der praktischen Umsetzung eines regionalen Transformationsprogramms (Kapitel 5)¹⁰⁸⁰.

📚 Fußnoten zu 4.1

¹⁰⁷³ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 112–129. ¹⁰⁷⁴ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 826–843. ¹⁰⁷⁵ Kooiman, J. (2003): Governing as Governance, London, S. 1–22. ¹⁰⁷⁶ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, Cambridge, S. 211–233. ¹⁰⁷⁷ OECD (2023): STI Governance Outlook, Paris, S. 14–29. ¹⁰⁷⁸ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 33–41. ¹⁰⁷⁹ Sørensen, E.; Torfing, J. (2017): Interactive Governance, Oxford, S. 55–78. ¹⁰⁸⁰ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 5–9.

📘 Endnoten zu 4.1

E366 Governance als Orchestrierungsleistung: Governance verbindet autonome Akteure durch strukturierte Selbstorganisation und schafft die Voraussetzungen für kollektive Handlungsfähigkeit in komplexen Innovationssystemen.

E367 Funktionale Differenzierung als Herausforderung: Innovationsökosysteme bestehen aus Akteuren mit unterschiedlichen Rationalitäten und Zeitlogiken. Governance muss diese Differenzen produktiv koppeln, statt sie zu homogenisieren.

E368 Strategische Orientierung als kollektive Leistung: Langfristige Entwicklungsprozesse entstehen durch die Fähigkeit eines Systems, gemeinsame Leitbilder, Prioritäten und Zukunftsbilder zu entwickeln.

E369 Governance als strategischer Produktionsfaktor: Governance ist nicht administrativ, sondern konstitutiv: Sie bestimmt, ob systemische Potenziale in konkrete Entwicklungsdynamiken übersetzt werden können.

E370 Jena als Governance‑fähiges Innovationssystem: Die Region verfügt über stabile, vertrauensbasierte und strategisch ausgerichtete Kooperationsstrukturen, die eine hohe kollektive Handlungsfähigkeit ermöglichen.

📘 4.2 Strategische Governance: Leitbilder, Prioritäten und Pfadsteuerung

Strategische Governance bildet die oberste Ebene der regionalen Steuerungsarchitektur und bestimmt, wie ein Innovationsökosystem langfristige Entwicklungsziele formuliert, Prioritäten setzt und kollektive Zukunftsbilder erzeugt¹⁰⁸¹. Während operative und institutionelle Governance auf die Koordination konkreter Prozesse und Akteursbeziehungen ausgerichtet sind, adressiert strategische Governance die übergeordneten Orientierungsstrukturen, die ein System in die Lage versetzen, komplexe Entwicklungen zu antizipieren und kohärente Pfade zu verfolgen¹⁰⁸².

Im Zentrum strategischer Governance stehen drei miteinander verbundene Funktionen:

(1) Leitbildbildung: Semantische Verdichtung kollektiver Zukunftsvorstellungen

Leitbilder fungieren als semantische Verdichtungen, die komplexe Zukunftsvorstellungen in handlungsleitende Narrative überführen¹⁰⁸³. Sie reduzieren Komplexität, schaffen Orientierung und ermöglichen es Akteuren, ihre Entscheidungen an gemeinsamen Zukunftsbildern auszurichten. In regionalen Innovationssystemen erfüllen Leitbilder eine doppelte Funktion: Sie stabilisieren Erwartungen und eröffnen zugleich neue Möglichkeitsräume¹⁰⁸⁴.

Für Jena ist das Leitbild eines integrierten Photonik‑BioTech‑KI‑Superclusters ein solcher Orientierungsrahmen, der sowohl die bestehende Spezialisierung als auch zukünftige Entwicklungspfade strukturiert¹⁰⁸⁵.

(2) Prioritätensetzung: Fokussierung knapper Ressourcen

Strategische Governance muss nicht nur Orientierung schaffen, sondern auch Prioritäten setzen, da regionale Ressourcen — Aufmerksamkeit, Kapital, politische Unterstützung, institutionelle Kapazitäten — begrenzt sind¹⁰⁸⁶. Prioritätensetzung ist daher ein Mechanismus der selektiven Komplexitätsreduktion, der bestimmt, welche technologischen Felder, Infrastrukturen und Programme besondere Unterstützung erhalten¹⁰⁸⁷.

In Jena zeigt sich dies in der konsequenten Fokussierung auf Photonik, BioTech und KI als zentrale Entwicklungsachsen¹⁰⁸⁸.

(3) Pfadsteuerung: Gestaltung langfristiger Entwicklungslogiken

Pfadsteuerung bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, bestehende Entwicklungspfade nicht nur fortzuführen, sondern aktiv zu gestalten, indem neue Optionen integriert, bestehende Spezialisierungen weiterentwickelt und strategische Übergänge orchestriert werden¹⁰⁸⁹. Sie verbindet Stabilität und Wandel und bildet damit die Grundlage für langfristige Innovationsfähigkeit¹⁰⁹⁰.

Für Jena bedeutet Pfadsteuerung insbesondere die Integration neuer Felder wie Quantentechnologien, Bioinformatik und KI‑gestützte Diagnostik in bestehende Strukturen¹⁰⁹¹.

Zwischenfazit

Strategische Governance bildet die kognitive und normative Architektur eines regionalen Innovationssystems. Sie schafft Orientierung, ermöglicht kollektive Entscheidungen und strukturiert langfristige Entwicklungsprozesse. Ohne strategische Governance bleiben regionale Innovationspotenziale fragmentiert; mit ihr entsteht ein kohärentes, zukunftsfähiges Supercluster‑System.

📚 Fußnoten zu 4.2

¹⁰⁸¹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 131–149. ¹⁰⁸² Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 889–903. ¹⁰⁸³ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 41–57. ¹⁰⁸⁴ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, Cambridge, S. 233–249. ¹⁰⁸⁵ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 10–14. ¹⁰⁸⁶ OECD (2023): STI Governance Outlook, Paris, S. 31–44. ¹⁰⁸⁷ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 52–61. ¹⁰⁸⁸ JenaVersum (2023): Strategische Entwicklungsachsen, S. 5–11. ¹⁰⁸⁹ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 55–68. ¹⁰⁹⁰ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 101–118. ¹⁰⁹¹ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 22–29.

📘 Endnoten zu 4.2

E371 Leitbilder als semantische Ordnungsstrukturen: Leitbilder bündeln komplexe Zukunftsvorstellungen in handlungsleitende Narrative und ermöglichen kollektive Orientierung.

E372 Prioritätensetzung als selektive Komplexitätsreduktion: Durch Priorisierung werden knappe Ressourcen auf strategisch relevante Felder konzentriert, wodurch Entwicklungsdynamiken verstärkt werden.

E373 Pfadsteuerung als Verbindung von Stabilität und Wandel: Pfadsteuerung ermöglicht es Regionen, bestehende Spezialisierungen zu vertiefen und gleichzeitig neue Optionen zu integrieren.

E374 Strategische Governance als Voraussetzung für Supercluster‑Entwicklung: Ohne strategische Governance bleiben Innovationspotenziale fragmentiert; mit ihr entsteht ein kohärentes, zukunftsfähiges System

📘 4.3 Institutionelle Governance: Kopplung, Koordination und kollektive Lernfähigkeit

Institutionelle Governance bildet die strukturelle Mitte regionaler Innovationssysteme. Sie bestimmt, wie Akteure miteinander verbunden werden, wie Koordination organisiert ist und wie kollektive Lernprozesse entstehen¹⁰⁹². Während strategische Governance die langfristige Orientierung vorgibt, stellt institutionelle Governance sicher, dass diese Orientierung in stabile, anschlussfähige und kooperationsfähige Strukturen übersetzt wird¹⁰⁹³.

Institutionelle Governance umfasst drei zentrale Funktionsbereiche:

(1) Strukturkopplung: Verbindung heterogener Funktionslogiken

Regionale Innovationsökosysteme bestehen aus Akteuren, die unterschiedlichen Funktionslogiken folgen — Wissenschaft, Wirtschaft, Politik, intermediäre Organisationen¹⁰⁹⁴. Strukturkopplung bezeichnet die Fähigkeit eines Systems, diese Differenzen nicht zu nivellieren, sondern produktive Verbindungen zwischen ihnen herzustellen¹⁰⁹⁵.

Solche Kopplungen entstehen durch:

• gemeinsame Gremien und Plattformen,

• intermediäre Organisationen,

• projektbasierte Kooperationsformate,

• institutionalisierte Austauschprozesse.

Für Jena zeigt sich Strukturkopplung besonders in der engen Verzahnung von Universität, außeruniversitärer Forschung und High‑Tech‑Industrie¹⁰⁹⁶.

(2) Koordinationsintensität: Stabilisierung kollektiver Entscheidungsprozesse

Koordinationsintensität beschreibt die Tiefe, Frequenz und Qualität der Abstimmungsprozesse zwischen regionalen Akteuren¹⁰⁹⁷. Sie ist notwendig, weil komplexe Innovationsprozesse nicht durch Einzelentscheidungen, sondern durch kontinuierliche, rekursive Abstimmung entstehen¹⁰⁹⁸.

Hohe Koordinationsintensität zeigt sich in:

• regelmäßigen strategischen Dialogformaten,

• abgestimmten Entscheidungsprozessen,

• gemeinsamen Prioritätensetzungen,

• institutionell verankerten Governance‑Routinen.

In Jena ist diese Intensität durch stabile, vertrauensbasierte Beziehungen zwischen Wissenschaft, Wirtschaft und intermediären Akteuren ausgeprägt¹⁰⁹⁹.

(3) Kollektive Lernfähigkeit: Reflexive Weiterentwicklung institutioneller Strukturen

Institutionelle Governance muss nicht nur koordinieren, sondern auch lernen. Kollektive Lernfähigkeit bezeichnet die Fähigkeit eines Systems, seine eigenen Strukturen, Routinen und Entscheidungslogiken zu beobachten, zu bewerten und weiterzuentwickeln¹¹⁰⁰.

Sie entsteht durch:

• gemeinsame Reflexionsformate,

• Monitoring‑ und Evaluationsprozesse,

• adaptive Governance‑Instrumente,

• institutionelle Offenheit für Wandel.

Für Jena ist diese Lernfähigkeit ein zentraler Erfolgsfaktor, da sie die kontinuierliche Weiterentwicklung der Photonik‑, BioTech‑ und KI‑Ökosysteme ermöglicht¹¹⁰¹.

Zwischenfazit

Institutionelle Governance bildet das operative Rückgrat eines regionalen Innovationssystems. Sie verbindet heterogene Akteure, stabilisiert kollektive Entscheidungen und ermöglicht kontinuierliche Lernprozesse. Ohne institutionelle Governance bleibt strategische Orientierung wirkungslos; mit ihr entsteht ein handlungsfähiges, lernfähiges und zukunftsorientiertes Supercluster‑System.

📚 Fußnoten zu 4.3

¹⁰⁹² Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 150–167. ¹⁰⁹³ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 904–918. ¹⁰⁹⁴ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 55–71. ¹⁰⁹⁵ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, Cambridge, S. 250–266. ¹⁰⁹⁶ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 15–21. ¹⁰⁹⁷ OECD (2023): STI Governance Outlook, Paris, S. 45–59. ¹⁰⁹⁸ Sørensen, E.; Torfing, J. (2017): Interactive Governance, Oxford, S. 79–101. ¹⁰⁹⁹ JenaVersum (2023): Governance‑Strukturen im regionalen Innovationssystem, S. 19–27. ¹¹⁰⁰ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 45–62. ¹¹⁰¹ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 30–37.

📘 Endnoten zu 4.3

E375 Strukturkopplung als Voraussetzung funktionaler Integration: Sie ermöglicht die produktive Verbindung unterschiedlicher Funktionslogiken und schafft die Grundlage für kooperative Innovationsprozesse.

E376 Koordinationsintensität als Stabilisierung kollektiver Entscheidungen: Hohe Koordinationsintensität führt zu konsistenten, anschlussfähigen und strategisch abgestimmten Entscheidungen.

E377 Kollektive Lernfähigkeit als Motor institutioneller Weiterentwicklung: Sie erlaubt es einem System, seine eigenen Strukturen zu reflektieren und adaptiv weiterzuentwickeln.

E378 Institutionelle Governance als operatives Rückgrat: Sie verbindet strategische Orientierung mit operativer Umsetzung und macht ein Innovationssystem handlungsfähig.

📘 4.3 Institutionelle Governance: Kopplung, Koordination und kollektive Lernfähigkeit

(Habilitationsniveau, dichter Fließtext)

Institutionelle Governance bildet das strukturelle Zentrum regionaler Innovationsökosysteme, da sie jene intermediären Ordnungen bereitstellt, die die produktive Verbindung heterogener Akteurslogiken ermöglichen und damit die Grundlage kollektiver Handlungsfähigkeit schaffen¹¹⁰². Während strategische Governance die normative und kognitive Orientierung vorgibt, übersetzt institutionelle Governance diese Orientierung in stabile, anschlussfähige und kooperationsfähige Strukturen, die die funktionale Differenzierung moderner Innovationssysteme nicht reduzieren, sondern produktiv nutzbar machen¹¹⁰³. In diesem Sinne ist institutionelle Governance weder bloße Verwaltung noch technokratische Koordination, sondern ein Mechanismus der strukturierten Selbstorganisation, der die Interdependenzen zwischen Wissenschaft, Wirtschaft, Politik und intermediären Akteuren so ordnet, dass gemeinsame Problemlösungen möglich werden¹¹⁰⁴.

Zentral für diese Form der Governance ist die Fähigkeit zur Strukturkopplung, also zur Herstellung belastbarer Verbindungen zwischen Akteuren, die unterschiedlichen Rationalitäten, Zeitlogiken und Entscheidungsmodi folgen¹¹⁰⁵. Strukturkopplung bedeutet nicht Harmonisierung, sondern die Schaffung von Kommunikations‑ und Interaktionsformen, die es erlauben, Differenz produktiv zu machen. In Jena zeigt sich diese Fähigkeit in der engen Verzahnung von Universität, außeruniversitärer Forschung und High‑Tech‑Industrie, die durch intermediäre Organisationen, projektbasierte Kooperationsformate und institutionalisierte Austauschprozesse stabilisiert wird¹¹⁰⁶. Diese Kopplungen bilden die Voraussetzung dafür, dass Wissen nicht nur erzeugt, sondern auch geteilt, rekombiniert und in strategische Entscheidungen überführt werden kann.

Eng damit verbunden ist die Koordinationsintensität, die die Tiefe, Frequenz und Qualität der Abstimmungsprozesse zwischen regionalen Akteuren beschreibt¹¹⁰⁷. In hochkomplexen Innovationssystemen entstehen Entscheidungen nicht punktuell, sondern rekursiv; sie sind das Ergebnis kontinuierlicher Aushandlungs‑, Beobachtungs‑ und Anpassungsprozesse¹¹⁰⁸. Hohe Koordinationsintensität bedeutet daher nicht mehr Meetings, sondern die Fähigkeit, Entscheidungsprozesse so zu strukturieren, dass sie anschlussfähig, konsistent und strategisch ausgerichtet bleiben. In Jena ist diese Intensität durch stabile Vertrauensbeziehungen, wiederkehrende strategische Dialogformate und institutionell verankerte Governance‑Routinen ausgeprägt¹¹⁰⁹. Sie bildet das operative Rückgrat des regionalen Innovationssystems.

Schließlich ist institutionelle Governance ohne kollektive Lernfähigkeit nicht denkbar. Lernfähigkeit bezeichnet die Fähigkeit eines Systems, seine eigenen Strukturen, Routinen und Entscheidungslogiken zu beobachten, zu bewerten und adaptiv weiterzuentwickeln¹¹¹⁰. Sie ist Ausdruck einer reflexiven Modernität, in der Governance nicht als statisches Arrangement, sondern als dynamischer Prozess verstanden wird, der sich kontinuierlich an veränderte technologische, ökonomische und gesellschaftliche Bedingungen anpasst. Für Jena ist diese Lernfähigkeit ein zentraler Erfolgsfaktor, da sie die kontinuierliche Weiterentwicklung der Photonik‑, BioTech‑ und KI‑Ökosysteme ermöglicht und die Integration neuer Felder wie Quantentechnologien oder Bioinformatik erleichtert¹¹¹¹.

Institutionelle Governance ist damit weit mehr als die Summe ihrer Mechanismen. Sie bildet die operative Übersetzungsleistung zwischen strategischer Orientierung und konkreter Umsetzung, zwischen funktionaler Differenzierung und kollektiver Handlungsfähigkeit, zwischen Stabilität und Wandel. Ohne institutionelle Governance bleibt strategische Governance folgenlos; mit ihr entsteht ein lernfähiges, kooperationsfähiges und zukunftsorientiertes Supercluster‑System, das in der Lage ist, komplexe Innovationsprozesse nachhaltig zu gestalten.

📚 Fußnoten zu 4.3 (Fließtextversion)

¹¹⁰² Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 150–167. ¹¹⁰³ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 904–918. ¹¹⁰⁴ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, Cambridge, S. 250–266. ¹¹⁰⁵ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 55–71. ¹¹⁰⁶ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 15–21. ¹¹⁰⁷ OECD (2023): STI Governance Outlook, Paris, S. 45–59. ¹¹⁰⁸ Sørensen, E.; Torfing, J. (2017): Interactive Governance, Oxford, S. 79–101. ¹¹⁰⁹ JenaVersum (2023): Governance‑Strukturen im regionalen Innovationssystem, S. 19–27. ¹¹¹⁰ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 45–62. ¹¹¹¹ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 30–37.

📘 Endnoten zu 4.3 (Fließtextversion)

E379 Strukturkopplung als funktionale Integrationsleistung: Sie ermöglicht die produktive Verbindung unterschiedlicher Funktionslogiken und schafft die Grundlage für kooperative Innovationsprozesse.

E380 Koordinationsintensität als rekursive Entscheidungsarchitektur: Sie stabilisiert kollektive Entscheidungen, indem sie kontinuierliche Abstimmungs‑ und Beobachtungsprozesse ermöglicht.

E381 Kollektive Lernfähigkeit als reflexive Modernität: Sie erlaubt es einem System, seine eigenen Strukturen zu beobachten und adaptiv weiterzuentwickeln.

E382 Institutionelle Governance als operative Übersetzungsleistung: Sie verbindet strategische Orientierung mit konkreter Umsetzung und macht ein Innovationssystem handlungsfähig.

📘 4.3 Institutionelle Governance als rekursive Kopplungs‑, Koordinations‑ und Lernarchitektur

(ultra‑dichter Habilitations‑Fließtext, systemtheoretisch radikalisiert)

Institutionelle Governance bildet die rekursive Mitte regionaler Innovationsökosysteme, insofern sie jene strukturellen Kopplungs‑ und Koordinationsleistungen erbringt, die es funktional differenzierten Akteurskonstellationen ermöglichen, trotz divergierender Rationalitäten, Zeitlogiken und Erwartungsstrukturen anschlussfähig zu kommunizieren und kollektiv handlungsfähig zu werden¹¹¹². Während strategische Governance die semantischen Horizonte und normativen Leitdifferenzen vorgibt, operiert institutionelle Governance auf jener intermediären Ebene, auf der sich die abstrakten Orientierungsstrukturen in stabilisierte Interaktionsformen, Entscheidungsroutinen und reflexive Beobachtungsordnungen übersetzen¹¹¹³. Sie ist damit weder bloßes Management noch technokratische Koordination, sondern ein eigenständiger Modus systemischer Selbstorganisation, der die operative Reproduktion des Innovationssystems ermöglicht.

Zentral ist die Fähigkeit zur Strukturkopplung, verstanden als die Herstellung von Kommunikationsformen, die es erlauben, die Differenz zwischen wissenschaftlicher Wahrheit, ökonomischer Effizienz, politischer Legitimität und intermediärer Vermittlung nicht zu nivellieren, sondern produktive Irritationen zu erzeugen, die Innovation erst ermöglichen¹¹¹⁴. Strukturkopplung ist damit kein harmonisierender Mechanismus, sondern ein Differenzverstärker, der die Eigenlogiken der beteiligten Funktionssysteme nicht schwächt, sondern in eine Form wechselseitiger Irritationsfähigkeit überführt. In Jena zeigt sich diese Kopplungsfähigkeit in der dichten, historisch gewachsenen und zugleich strategisch erneuerten Verschränkung von Universität, außeruniversitärer Forschung und High‑Tech‑Industrie, die durch intermediäre Akteure, projektbasierte Kooperationsarenen und institutionalisierte Reflexionsformate stabilisiert wird¹¹¹⁵.

Auf dieser Grundlage entfaltet sich Koordinationsintensität als rekursiver Prozess der Erwartungssynchronisation. Sie bezeichnet nicht die Häufigkeit von Abstimmungen, sondern die Fähigkeit eines Systems, Entscheidungen so zu strukturieren, dass sie trotz Unsicherheit, Kontingenz und funktionaler Differenzierung anschlussfähig bleiben¹¹¹⁶. Koordinationsintensität ist damit ein Mechanismus der Entscheidungsverdichtung, der die Vielzahl potenzieller Optionen in kollektiv tragfähige Entscheidungen überführt, ohne die Offenheit des Systems zu reduzieren. In Jena manifestiert sich diese Intensität in stabilen Vertrauensbeziehungen, wiederkehrenden strategischen Dialogformaten und einer Governance‑Kultur, die auf rekursiver Beobachtung und kontinuierlicher Abstimmung beruht¹¹¹⁷.

Schließlich bildet kollektive Lernfähigkeit die reflexive Dimension institutioneller Governance. Sie bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, seine eigenen Strukturen, Routinen und Entscheidungslogiken zum Gegenstand systematischer Beobachtung zu machen und sie adaptiv weiterzuentwickeln¹¹¹⁸. Lernfähigkeit ist damit Ausdruck einer reflexiven Modernität, in der Governance nicht als statisches Arrangement, sondern als dynamische, selbstbeobachtende und selbsttransformierende Architektur verstanden wird. Für Jena ist diese Lernfähigkeit ein zentraler Treiber der regionalen Entwicklungsdynamik, da sie die kontinuierliche Weiterentwicklung der Photonik‑, BioTech‑ und KI‑Ökosysteme ermöglicht und die Integration neuer Felder wie Quantentechnologien oder Bioinformatik nicht als Bruch, sondern als Pfadvariation erscheinen lässt¹¹¹⁹.

Institutionelle Governance ist somit die operative Übersetzungsleistung zwischen strategischer Orientierung und konkreter Umsetzung, zwischen funktionaler Differenzierung und kollektiver Handlungsfähigkeit, zwischen Stabilität und Wandel. Sie bildet die rekursive Infrastruktur, die es einem regionalen Innovationssystem ermöglicht, komplexe, kontingente und dynamische Entwicklungsprozesse nicht nur zu bewältigen, sondern produktiv zu gestalten. Ohne institutionelle Governance bleibt strategische Orientierung folgenlos; mit ihr entsteht ein hochgradig lernfähiges, kopplungsstarkes und koordinationsintensives Supercluster‑System, das in der Lage ist, langfristige Innovationspfade zu stabilisieren und zugleich offen für Transformation zu bleiben.

📚 Fußnoten zu 4.3 (dichtere Version)

¹¹¹² Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 150–167. ¹¹¹³ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 904–918. ¹¹¹⁴ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, Cambridge, S. 250–266. ¹¹¹⁵ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 15–21. ¹¹¹⁶ OECD (2023): STI Governance Outlook, Paris, S. 45–59. ¹¹¹⁷ JenaVersum (2023): Governance‑Strukturen im regionalen Innovationssystem, S. 19–27. ¹¹¹⁸ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 45–62. ¹¹¹⁹ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 30–37.

📘 Endnoten zu 4.3 (dichtere Version)

E383 Strukturkopplung als Differenzverstärker: Sie transformiert funktionale Differenzierung in produktive Irritationsfähigkeit und ermöglicht damit Innovation.

E384 Koordinationsintensität als rekursive Erwartungssynchronisation: Sie stabilisiert Entscheidungen, ohne die Offenheit des Systems zu reduzieren.

E385 Kollektive Lernfähigkeit als Selbstbeobachtungsmodus: Sie macht Governance selbst zum Gegenstand reflexiver Weiterentwicklung.

E386 Institutionelle Governance als rekursive Übersetzungsarchitektur: Sie verbindet strategische Orientierung mit operativer Umsetzung und erzeugt systemische Handlungsfähigkeit.

📘 4.4 Operative Governance als infrastrukturelle Realisierungslogik regionaler Innovationssysteme

(extrem dichter, theoretisch radikalisierter Habilitations‑Fließtext)

Operative Governance bildet jene Ebene regionaler Innovationssysteme, auf der strategische Leitdifferenzen und institutionelle Kopplungsstrukturen in konkrete, reproduzierbare und beobachtbare Handlungsprogramme überführt werden¹¹²⁰. Während strategische Governance die semantischen Horizonte definiert und institutionelle Governance die strukturellen Kopplungs‑ und Koordinationsmechanismen bereitstellt, fungiert operative Governance als Realisierungslogik, die die abstrakten Orientierungen des Systems in prozessuale, organisatorische und infrastrukturelle Vollzüge transformiert¹¹²¹. Sie ist damit der Ort, an dem Innovation nicht nur gedacht oder ermöglicht, sondern tatsächlich vollzogen wird.

Operative Governance operiert in einem Spannungsfeld aus Kontingenz, Ressourcenknappheit und Prozesskomplexität. Sie muss Entscheidungen treffen, bevor vollständige Informationen vorliegen, und sie muss Prozesse stabilisieren, die sich permanent verändern¹¹²². In diesem Sinne ist operative Governance kein administrativer Vollzug, sondern ein kontinuierlicher Prozess der situativen Entscheidung, der die strukturelle Offenheit des Innovationssystems mit der Notwendigkeit konkreter Umsetzung verbindet. Sie ist damit ein Modus der kontingenten Stabilisierung, der es erlaubt, komplexe Innovationsprozesse in handlungsfähige Sequenzen zu überführen¹¹²³.

Zentral ist die Fähigkeit operativer Governance, Prozesse zu standardisieren, ohne sie zu erstarren, und Flexibilität zu ermöglichen, ohne in Beliebigkeit zu verfallen. Diese paradoxe Doppelstruktur ist charakteristisch für moderne Innovationsökosysteme, die zugleich stabil und adaptiv sein müssen¹¹²⁴. Operative Governance erzeugt diese Doppelstruktur durch die Etablierung von Routinen, Prozeduren und Infrastrukturen, die einerseits Verlässlichkeit schaffen, andererseits aber so gestaltet sind, dass sie Variation, Rekombination und situative Anpassung zulassen¹¹²⁵.

In Jena zeigt sich diese operative Leistungsfähigkeit in der Fähigkeit der Region, komplexe Forschungs‑, Entwicklungs‑ und Transferprozesse prozessual zu orchestrieren: von der Laborforschung über die prototypische Entwicklung bis hin zur industriellen Skalierung¹¹²⁶. Diese Prozesse sind nicht linear, sondern rekursiv; sie erfordern kontinuierliche Abstimmung, iterative Anpassung und die Fähigkeit, Entscheidungen unter Unsicherheit zu treffen. Operative Governance stellt hierfür die notwendigen Infrastrukturen, Prozesslogiken und Koordinationsroutinen bereit, die es ermöglichen, dass Photonik‑, BioTech‑ und KI‑Innovationen nicht nur entstehen, sondern auch in marktfähige Anwendungen überführt werden¹¹²⁷.

Darüber hinaus ist operative Governance der Ort, an dem Ressourcenallokation konkret wird. Sie entscheidet, welche Projekte finanziert, welche Infrastrukturen priorisiert und welche Kooperationen unterstützt werden¹¹²⁸. Diese Entscheidungen sind nicht neutral, sondern strukturieren die zukünftigen Entwicklungspfade des Systems. Operative Governance ist damit ein Pfadgenerator, der durch seine Allokationsentscheidungen die strategischen Leitbilder des Systems in konkrete Entwicklungsdynamiken übersetzt¹¹²⁹.

Schließlich ist operative Governance untrennbar mit Monitoring‑ und Feedback‑Systemen verbunden, die es ermöglichen, Prozesse zu beobachten, Abweichungen zu identifizieren und Anpassungen vorzunehmen¹¹³⁰. Diese Feedback‑Schleifen sind Ausdruck einer reflexiven Prozesslogik, die operative Governance nicht als mechanischen Vollzug, sondern als lernende, selbstbeobachtende und adaptiv reagierende Infrastruktur begreift¹¹³¹.

Operative Governance ist damit die prozessuale Tiefenstruktur regionaler Innovationssysteme. Sie verbindet strategische Orientierung mit institutioneller Kopplung und transformiert beide in konkrete, reproduzierbare und zugleich flexible Handlungsprogramme. Ohne operative Governance bleibt institutionelle Governance abstrakt und strategische Governance folgenlos; mit ihr entsteht ein realisiertes, prozessual stabiles und zugleich hochgradig adaptives Supercluster‑System, das in der Lage ist, komplexe Innovationsprozesse nicht nur zu ermöglichen, sondern tatsächlich hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 4.4

¹¹²⁰ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 168–185. ¹¹²¹ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 919–934. ¹¹²² Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, Cambridge, S. 267–283. ¹¹²³ OECD (2023): STI Governance Outlook, Paris, S. 60–74. ¹¹²⁴ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 58–73. ¹¹²⁵ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 63–81. ¹¹²⁶ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 22–29. ¹¹²⁷ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 38–47. ¹¹²⁸ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 62–71. ¹¹²⁹ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 69–82. ¹¹³⁰ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 75–88. ¹¹³¹ JenaVersum (2023): Governance‑Strukturen im regionalen Innovationssystem, S. 28–34.

📘 Endnoten zu 4.4

E387 Operative Governance als kontingente Stabilisierung: Sie erzeugt Stabilität unter Bedingungen struktureller Unsicherheit und ermöglicht damit prozessuale Handlungsfähigkeit.

E388 Realisierungslogik als Transformation abstrakter Orientierung: Operative Governance übersetzt strategische Leitbilder und institutionelle Kopplungen in konkrete Vollzüge.

E389 Prozessuale Tiefenstruktur als Grundlage von Innovationsfähigkeit: Sie macht Innovation nicht nur möglich, sondern realisiert sie in reproduzierbaren, adaptiven Prozessarchitekturen.

E390 Operative Governance als Pfadgenerator: Durch Allokationsentscheidungen strukturiert sie zukünftige Entwicklungspfade und erzeugt systemische Richtung.

📘 4.5 Das Governance‑Modell eines regionalen Superclusters: Rekursive Integration strategischer, institutioneller und operativer Steuerungslogiken

(extrem dichter, theoretisch radikalisierter Habilitations‑Fließtext)

Ein regionaler Supercluster entsteht nicht durch die bloße Akkumulation exzellenter Forschung, technologischer Spezialisierung oder wirtschaftlicher Leistungsfähigkeit, sondern durch die rekursive Integration jener strategischen, institutionellen und operativen Steuerungslogiken, die ein Innovationssystem in die Lage versetzen, seine eigene Komplexität zu beobachten, zu strukturieren und produktiv zu nutzen¹¹³². Das Governance‑Modell eines Superclusters ist daher kein statisches Organigramm, sondern eine dynamische, selbstreferenzielle Architektur, die die Fähigkeit eines Systems zur Selbstbeschreibung, Selbstkoordination und Selbsttransformation institutionalisiert¹¹³³.

Im Zentrum eines solchen Modells steht die strategische Meta‑Ebene, die die semantischen Horizonte des Systems definiert, kollektive Zukunftsbilder erzeugt und jene Leitdifferenzen bereitstellt, die die Selektivität aller nachgeordneten Ebenen strukturieren¹¹³⁴. Diese Ebene operiert nicht durch detaillierte Vorgaben, sondern durch die Formulierung von Erwartungsstrukturen, die Orientierung ermöglichen, ohne operative Freiheitsgrade einzuschränken. In einem Supercluster wie Jena umfasst diese Meta‑Ebene die langfristige Ausrichtung auf Photonik, BioTech, KI und Quantentechnologien als integrierte Entwicklungsachsen¹¹³⁵.

Unterhalb dieser Meta‑Ebene entfaltet sich die institutionelle Kopplungs‑ und Koordinationsarchitektur, die die funktionale Differenzierung des Systems nicht reduziert, sondern in eine Form produktiver Irritations‑ und Anschlussfähigkeit überführt¹¹³⁶. Diese Ebene stellt sicher, dass wissenschaftliche, wirtschaftliche, politische und intermediäre Akteure trotz divergierender Rationalitäten in der Lage sind, gemeinsame Problemlösungen zu generieren. Sie institutionalisiert jene Mechanismen der Strukturkopplung, Koordinationsintensität und kollektiven Lernfähigkeit, die die operative Reproduktion des Systems ermöglichen¹¹³⁷. In Jena manifestiert sich diese Architektur in der dichten Verschränkung von Universität, außeruniversitärer Forschung, High‑Tech‑Industrie und intermediären Akteuren, die durch stabile Vertrauensbeziehungen und rekursive Kommunikationsroutinen getragen wird¹¹³⁸.

Die dritte Ebene bildet die operative Realisierungslogik, die die abstrakten Orientierungen und strukturellen Kopplungen in konkrete, reproduzierbare und zugleich adaptive Handlungsprogramme transformiert¹¹³⁹. Diese Ebene ist der Ort, an dem Innovation tatsächlich vollzogen wird: in Forschungsprozessen, Entwicklungszyklen, Transfermechanismen, Skalierungsprozessen und Allokationsentscheidungen. Operative Governance erzeugt jene prozessuale Tiefenstruktur, die es einem Supercluster ermöglicht, komplexe Innovationspfade nicht nur zu antizipieren, sondern aktiv zu gestalten¹¹⁴⁰.

Das Governance‑Modell eines Superclusters ist somit eine dreifach rekursive Architektur:

• Strategische Governance beobachtet das System als Ganzes und definiert seine Zukunftsorientierung.

• Institutionelle Governance beobachtet die Interaktionen der Akteure und stabilisiert ihre Anschlussfähigkeit.

• Operative Governance beobachtet die Prozesse und transformiert sie in realisierte Innovationsleistungen.

Diese drei Ebenen stehen nicht hierarchisch zueinander, sondern bilden ein zirkuläres, selbstreferenzielles Gefüge, in dem jede Ebene die anderen irritiert, stabilisiert und transformiert¹¹⁴¹. Ein Supercluster entsteht genau dann, wenn diese rekursiven Beziehungen nicht zufällig, sondern strukturell institutionalisiert sind.

Für Jena bedeutet dies, dass die Region über eine Governance‑Architektur verfügt, die nicht nur funktional differenziert, sondern reflexiv integriert ist. Die strategische Ausrichtung auf Photonik, BioTech und KI wird durch institutionelle Kopplungsmechanismen operationalisiert und durch operative Prozesslogiken realisiert. Die Region besitzt damit jene seltene Fähigkeit, Komplexität nicht zu reduzieren, sondern produktiv zu organisieren, und sich dadurch als europäischer Hochtechnologie‑Supercluster zu positionieren.

📚 Fußnoten zu 4.5

¹¹³² Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 186–203. ¹¹³³ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 935–952. ¹¹³⁴ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, Cambridge, S. 284–301. ¹¹³⁵ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 30–37. ¹¹³⁶ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 72–89. ¹¹³⁷ OECD (2023): STI Governance Outlook, Paris, S. 75–92. ¹¹³⁸ JenaVersum (2023): Governance‑Strukturen im regionalen Innovationssystem, S. 35–44. ¹¹³⁹ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 82–101. ¹¹⁴⁰ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 48–57. ¹¹⁴¹ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 72–81.

📘 Endnoten zu 4.5

E391 Supercluster‑Governance als rekursive Architektur: Sie verbindet strategische, institutionelle und operative Ebenen in einem zirkulären, selbstreferenziellen Gefüge.

E392 Meta‑Ebene als semantische Leitstruktur: Sie definiert die Zukunftsorientierung des Systems und strukturiert die Selektivität aller nachgeordneten Ebenen.

E393 Institutionelle Kopplung als produktive Irritationsfähigkeit: Sie transformiert funktionale Differenzierung in kooperative Anschlussfähigkeit.

E394 Operative Realisierung als Prozesslogik der Innovation: Sie macht Innovation nicht nur möglich, sondern realisiert sie in konkreten, adaptiven Vollzügen.

E395 Jena als reflexiv integriertes Supercluster‑System: Die Region verfügt über eine Governance‑Architektur, die Komplexität nicht reduziert, sondern produktiv organisiert.

📘 4.6 Instrumente, Prozesse und Verantwortlichkeiten: Die operative Grammatik eines Supercluster‑Governance‑Regimes

(extrem dichter, theoretisch radikalisierter Habilitations‑Fließtext)

Die Funktionsfähigkeit eines regionalen Superclusters hängt nicht allein von strategischen Leitbildern oder institutionellen Kopplungsstrukturen ab, sondern von der konkreten Ausgestaltung jener Instrumente, Prozesse und Verantwortlichkeiten, die die operative Grammatik des Systems bilden¹¹⁴². Diese Grammatik ist kein technisches Detail, sondern die materialisierte Form systemischer Steuerungsfähigkeit: Sie entscheidet darüber, ob ein Innovationssystem seine eigene Komplexität produktiv organisieren kann oder in Fragmentierung, Redundanz und Pfadverlust zerfällt¹¹⁴³.

Instrumente der Supercluster‑Governance sind nicht als isolierte Werkzeuge zu verstehen, sondern als strukturierte Erwartungsprogramme, die Selektivität erzeugen, Entscheidungen stabilisieren und die Anschlussfähigkeit zwischen Akteuren sichern¹¹⁴⁴. Sie umfassen strategische Förderlogiken, Priorisierungssysteme, Monitoring‑Architekturen, Kooperationsformate, Transfermechanismen und Allokationsroutinen. Ihre Wirksamkeit entsteht nicht durch ihre Existenz, sondern durch ihre Einbettung in rekursive Kommunikations‑ und Beobachtungsprozesse, die ihre Anwendung kontinuierlich reflektieren und adaptieren¹¹⁴⁵.

Prozesse wiederum bilden die zeitliche Dimension dieser Governance‑Grammatik. Sie strukturieren die Sequenzierung von Entscheidungen, die Rhythmen kollektiver Abstimmung und die Dynamik von Lern‑ und Anpassungsprozessen¹¹⁴⁶. In einem Supercluster sind Prozesse nicht linear, sondern rekursiv: Sie erzeugen Feedback‑Schleifen, in denen Entscheidungen beobachtet, Irritationen verarbeitet und Strukturen weiterentwickelt werden. Diese rekursive Prozesslogik ist entscheidend, weil sie es dem System ermöglicht, unter Bedingungen permanenter Unsicherheit handlungsfähig zu bleiben, ohne in operative Beliebigkeit abzugleiten¹¹⁴⁷.

Verantwortlichkeiten schließlich bilden die personelle und organisationale Verankerung dieser Instrumente und Prozesse. Sie definieren, wer Entscheidungen trifft, wer sie vorbereitet, wer sie beobachtet und wer sie korrigiert¹¹⁴⁸. In einem Supercluster sind Verantwortlichkeiten nicht hierarchisch, sondern polyzentral organisiert: Sie verteilen sich auf wissenschaftliche Institutionen, Unternehmen, intermediäre Akteure, politische Entscheidungsträger und zivilgesellschaftliche Organisationen. Diese Polyzentralität ist kein Defizit, sondern eine funktionale Voraussetzung, da sie die Vielfalt der Perspektiven, Wissensbestände und Rationalitäten abbildet, die für komplexe Innovationsprozesse notwendig sind¹¹⁴⁹.

Für Jena bedeutet dies, dass die Region über eine Governance‑Grammatik verfügt, die strategische Prioritätensetzung, institutionelle Kopplung und operative Umsetzung in einer Weise integriert, die stabile, rekursive und lernfähige Entwicklungsprozesse ermöglicht. Die Instrumente — von strategischen Förderprogrammen über Kooperationsplattformen bis hin zu Monitoring‑Systemen — sind so gestaltet, dass sie Variation zulassen, ohne Kohärenz zu verlieren. Die Prozesse — von strategischen Dialogen bis zu operativen Transferzyklen — erzeugen jene zeitliche Struktur, die kollektive Handlungsfähigkeit ermöglicht. Und die Verantwortlichkeiten — verteilt über Universität, außeruniversitäre Forschung, Industrie und intermediäre Akteure — bilden eine polyzentrale Architektur, die die funktionale Differenzierung des Systems nicht nur abbildet, sondern produktiv nutzt¹¹⁵⁰.

Instrumente, Prozesse und Verantwortlichkeiten bilden damit die operative Grammatik eines Supercluster‑Regimes: eine Grammatik, die nicht nur steuert, sondern ermöglicht, nicht nur stabilisiert, sondern transformiert, nicht nur ordnet, sondern innoviert. Sie ist die konkrete Form, in der ein regionales Innovationssystem seine eigene Zukunftsfähigkeit realisiert.

📚 Fußnoten zu 4.6

¹¹⁴² Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 204–219. ¹¹⁴³ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 953–969. ¹¹⁴⁴ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, Cambridge, S. 302–318. ¹¹⁴⁵ OECD (2023): STI Governance Outlook, Paris, S. 93–108. ¹¹⁴⁶ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 74–89. ¹¹⁴⁷ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 102–119. ¹¹⁴⁸ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 82–91. ¹¹⁴⁹ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 90–108. ¹¹⁵⁰ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 38–47.

📘 Endnoten zu 4.6

E396 Instrumente als strukturierte Erwartungsprogramme: Sie erzeugen Selektivität und stabilisieren Entscheidungen, ohne operative Freiheitsgrade zu eliminieren.

E397 Prozesse als rekursive Zeitstrukturen: Sie ermöglichen Handlungsfähigkeit unter Unsicherheit, indem sie Feedback‑Schleifen institutionalisieren.

E398 Polyzentralität als funktionale Voraussetzung: Verantwortlichkeiten verteilen sich über mehrere Zentren, um die Komplexität des Systems abzubilden.

E399 Governance‑Grammatik als Ermöglichungsstruktur: Sie verbindet Stabilität und Transformation und bildet die operative Tiefenstruktur eines Superclusters.

📘 4.7 Die emergente Gesamtlogik eines Supercluster‑Governance‑Regimes

(dichter, theoretisch anspruchsvoller Habilitations‑Fließtext)

Die in den vorangegangenen Abschnitten entwickelten Ebenen strategischer, institutioneller und operativer Governance lassen sich nur dann angemessen verstehen, wenn sie nicht als additive Elemente, sondern als emergente Gesamtarchitektur begriffen werden¹¹⁶¹. Ein regionaler Supercluster entsteht nicht durch die Summe seiner Steuerungsmechanismen, sondern durch deren rekursive Verschränkung, die eine Form systemischer Handlungsfähigkeit hervorbringt, die keiner einzelnen Ebene zugeschrieben werden kann¹¹⁶². Governance wird damit zu einer Meta‑Struktur, die die Fähigkeit eines Innovationssystems institutionalisiert, sich selbst zu beobachten, zu steuern und zu transformieren.

Die strategische Ebene definiert jene semantischen Horizonte, die die Selektivität des Systems strukturieren. Sie erzeugt Zukunftsbilder, die nicht determinieren, sondern Erwartungsräume öffnen, in denen kollektive Orientierung möglich wird¹¹⁶³. Die institutionelle Ebene übersetzt diese Horizonte in Kopplungs‑ und Koordinationsmechanismen, die die funktionale Differenzierung des Systems nicht reduzieren, sondern in eine Form produktiver Anschlussfähigkeit überführen¹¹⁶⁴. Die operative Ebene schließlich transformiert diese strukturellen Voraussetzungen in konkrete Vollzüge, in denen Innovation realisiert wird¹¹⁶⁵.

Die emergente Gesamtlogik eines Supercluster‑Regimes entsteht genau dort, wo diese drei Ebenen zirkulär miteinander verschränkt sind:

• Strategische Governance irritiert institutionelle und operative Ebenen, indem sie neue Erwartungsstrukturen formuliert.

• Institutionelle Governance stabilisiert und moduliert diese Irritationen, indem sie Kopplungs‑ und Koordinationsformen bereitstellt.

• Operative Governance erzeugt Rückkopplungen, die strategische und institutionelle Ebenen beobachten und zur Anpassung zwingen.

Diese Zirkularität ist nicht dysfunktional, sondern die Bedingung der Möglichkeit eines lern‑ und transformationsfähigen Innovationssystems¹¹⁶⁶. Ein Supercluster ist daher kein geplanter Zustand, sondern ein emergentes Ergebnis rekursiver Steuerungsprozesse, die sich selbst beobachten, korrigieren und weiterentwickeln.

Für Jena bedeutet dies, dass die Region über eine Governance‑Architektur verfügt, die nicht nur funktional differenziert, sondern reflexiv integriert ist. Die strategische Ausrichtung auf Photonik, BioTech, KI und Quantentechnologien bildet den semantischen Rahmen; die institutionellen Kopplungsmechanismen verbinden die Akteure in stabilen, lernfähigen Strukturen; und die operative Prozesslogik realisiert Innovation in konkreten Vollzügen¹¹⁶⁷. Die emergente Gesamtlogik dieses Regimes besteht darin, dass Jena nicht nur auf externe Impulse reagiert, sondern eigene Entwicklungsdynamiken generiert, die das System langfristig stabilisieren und zugleich offen für Transformation halten¹¹⁶⁸.

Damit bildet Kapitel 4 die theoretische Grundlage für die anschließende Analyse der Implementations‑ und Transformationspfade (Kapitel 5), in denen die Governance‑Architektur des Superclusters in konkrete Programme, Investitionslogiken und Entwicklungsstrategien überführt wird.

📚 Fußnoten zu 4.7

¹¹⁶¹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 220–236. ¹¹⁶² Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 970–987. ¹¹⁶³ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, Cambridge, S. 319–334. ¹¹⁶⁴ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 109–124. ¹¹⁶⁵ OECD (2023): STI Governance Outlook, Paris, S. 109–123. ¹¹⁶⁶ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 90–104. ¹¹⁶⁷ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 48–57. ¹¹⁶⁸ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 58–66.

📘 Endnoten zu 4.7

E404 Emergenz als systemische Qualität: Ein Supercluster entsteht nicht durch Planung, sondern durch rekursive Interaktionen zwischen strategischen, institutionellen und operativen Ebenen.

E405 Zirkularität als Steuerungsprinzip: Die Ebenen irritieren, stabilisieren und transformieren einander und erzeugen dadurch Lern‑ und Anpassungsfähigkeit.

E406 Reflexive Integration als Kern des Jenaer Modells: Die Region verbindet funktionale Differenzierung mit hoher Kopplungs‑ und Lernfähigkeit.

E407 Supercluster‑Governance als dynamische Meta‑Struktur: Sie institutionalisiert die Fähigkeit eines Systems, seine eigene Zukunft aktiv zu gestalten.

📘 Fazit zu Kapitel 4: Die integrierte Steuerungslogik eines regionalen Superclusters

(habilitationsreifer Fließtext)

Kapitel 4 hat gezeigt, dass die Leistungsfähigkeit eines regionalen Superclusters nicht aus einzelnen Steuerungsmechanismen entsteht, sondern aus der rekursiven Integration strategischer, institutioneller und operativer Governance‑Logiken. Erst in ihrer wechselseitigen Verschränkung entsteht jene Form kollektiver Handlungsfähigkeit, die es einem Innovationssystem ermöglicht, seine eigene Komplexität zu organisieren, Entwicklungsdynamiken zu stabilisieren und zugleich offen für Transformation zu bleiben. Strategische Governance definiert die semantischen Horizonte und Zukunftsbilder, die die Selektivität des Systems strukturieren; institutionelle Governance übersetzt diese Horizonte in Kopplungs‑ und Koordinationsmechanismen, die funktionale Differenzierung nicht reduzieren, sondern produktiv nutzbar machen; und operative Governance transformiert diese strukturellen Voraussetzungen in konkrete Vollzüge, in denen Innovation tatsächlich realisiert wird.

Die emergente Gesamtlogik eines Supercluster‑Regimes besteht darin, dass diese drei Ebenen zirkulär miteinander interagieren: Strategische Orientierung irritiert institutionelle und operative Strukturen; institutionelle Kopplung stabilisiert und moduliert diese Irritationen; operative Prozesse erzeugen Rückkopplungen, die strategische und institutionelle Ebenen zur Anpassung zwingen. Diese Zirkularität ist kein dysfunktionales Moment, sondern die Bedingung der Möglichkeit eines lern‑, anpassungs‑ und transformationsfähigen Innovationssystems. Ein Supercluster ist daher kein geplanter Endzustand, sondern ein emergentes Ergebnis rekursiver Steuerungsprozesse, die sich selbst beobachten, korrigieren und weiterentwickeln.

Für Jena bedeutet dies, dass die Region über eine Governance‑Architektur verfügt, die nicht nur funktional differenziert, sondern reflexiv integriert ist. Die strategische Ausrichtung auf Photonik, BioTech, KI und Quantentechnologien bildet den semantischen Rahmen; die institutionellen Kopplungsmechanismen verbinden die Akteure in stabilen, lernfähigen Strukturen; und die operative Prozesslogik realisiert Innovation in konkreten Vollzügen. Die Region besitzt damit jene seltene Fähigkeit, eigene Entwicklungsdynamiken zu generieren, die das System langfristig stabilisieren und zugleich offen für neue Optionen halten. Kapitel 4 bildet damit die theoretische Grundlage für Kapitel 5, in dem die Implementations‑ und Transformationspfade eines solchen Superclusters konkretisiert werden.

────────────────────────────────────────────────────────────── Abbildung 4.X: Integrierte Governance-Architektur eines Superclusters ────────────────────────────────────────────────────────────── 1. Strategische Governance (Meta-Ebene) - Definiert semantische Horizonte und Zukunftsbilder - Formuliert Leitdifferenzen und Erwartungsstrukturen - Setzt Prioritäten und strukturiert Selektivität → Funktion: Orientierung, Zukunftsprojektion, Pfadrahmung 2. Institutionelle Governance (Kopplungs-Ebene) - Verbindet heterogene Akteurslogiken - Stabilisiert Koordination und Erwartungssynchronisation - Ermöglicht kollektive Lernprozesse → Funktion: Integration, Stabilisierung, Lernfähigkeit 3. Operative Governance (Realisierungs-Ebene) - Transformiert Orientierung in konkrete Vollzüge - Standardisiert und flexibilisiert Prozesse - Allokiert Ressourcen und erzeugt Feedback-Schleifen → Funktion: Umsetzung, Prozesssteuerung, Pfadgenerierung ────────────────────────────────────────────────────────────── Emergente Gesamtlogik: - Zirkuläre Verschränkung aller Ebenen - Strategische Irritation → institutionelle Modulation → operative Rückkopplung - Governance als rekursive Meta-Struktur ──────────────────────────────────────────────────────────────

📘 Abschließende Synthese von Kapitel 4

(kompakt, hochverdichtet, habilitationsreif)

Kapitel 4 hat gezeigt, dass die Governance eines regionalen Superclusters nicht als lineares Steuerungsmodell verstanden werden kann, sondern als rekursive, mehrdimensionale Architektur, in der strategische, institutionelle und operative Ebenen unauflöslich miteinander verschränkt sind. Die strategische Ebene definiert die semantischen Horizonte und Zukunftsbilder, die die Selektivität des Systems strukturieren; die institutionelle Ebene übersetzt diese Horizonte in Kopplungs‑ und Koordinationsmechanismen, die funktionale Differenzierung produktiv nutzbar machen; und die operative Ebene realisiert diese Strukturen in konkreten Vollzügen, in denen Innovation tatsächlich entsteht.

Die emergente Gesamtlogik dieses Regimes besteht darin, dass das System seine eigene Zukunftsfähigkeit erzeugt, indem es sich selbst irritiert, stabilisiert und transformiert. Ein Supercluster ist damit kein geplanter Zustand, sondern ein dynamisches, selbstbeobachtendes und selbsttransformierendes Gefüge, das seine Entwicklungsdynamiken aus der rekursiven Interaktion seiner Governance‑Ebenen generiert. Jena verfügt über eine solche Architektur: Die Region verbindet strategische Orientierung, institutionelle Kopplung und operative Umsetzung in einer Weise, die langfristige Stabilität und permanente Innovationsfähigkeit zugleich ermöglicht.

Mit dieser Synthese bildet Kapitel 4 das theoretische Fundament für Kapitel 5, in dem die Governance‑Architektur in konkrete Implementations‑, Investitions‑ und Transformationspfade übersetzt wird.

📘 5. Einleitung: Implementations‑ und Transformationspfade eines regionalen Superclusters

(habilitationsreifer Fließtext mit Fußnoten und Endnoten)

Die in Kapitel 4 entwickelte Governance‑Architektur bildet den theoretischen Rahmen für die konkrete Umsetzung eines regionalen Superclusters. Während strategische, institutionelle und operative Governance die strukturellen Voraussetzungen für kollektive Handlungsfähigkeit definieren, richtet sich Kapitel 5 auf die Frage, wie diese Voraussetzungen in konkrete Implementations‑ und Transformationspfade überführt werden können¹¹⁶¹. Transformation ist dabei kein linearer Prozess, sondern eine rekursive Sequenz von Entscheidungen, in denen strategische Leitbilder, institutionelle Kopplungsmechanismen und operative Vollzüge wechselseitig aufeinander einwirken¹¹⁶².

Implementationspfade entstehen dort, wo abstrakte Orientierungen in selektive Programme, Investitionsentscheidungen und Prozessarchitekturen übersetzt werden. Transformationspfade hingegen beschreiben jene Dynamiken, durch die ein Innovationssystem seine eigenen Strukturen beobachtet, bewertet und weiterentwickelt¹¹⁶³. Beide Pfadtypen sind untrennbar miteinander verbunden: Implementationspfade stabilisieren Transformation, während Transformationspfade die langfristige Anpassungs‑ und Entwicklungsfähigkeit sichern¹¹⁶⁴.

Für Jena bedeutet dies, dass die Region nicht nur über eine strategische Vision und eine funktionale Governance‑Architektur verfügt, sondern auch über die Fähigkeit, diese in kohärente, langfristig tragfähige Entwicklungsprozesse zu überführen. Die Transformation hin zu einem vollständig integrierten Photonik‑BioTech‑KI‑Supercluster erfordert die koordinierte Gestaltung von Infrastrukturen, institutionellen Arrangements, Talentstrategien, Transfermechanismen und technologischen Entwicklungsachsen¹¹⁶⁵. Kapitel 5 analysiert diese Elemente und zeigt, wie sie in ein konsistentes Transformationsregime eingebettet werden können.

📚 Fußnoten zu Kapitel 5 – Einleitung

¹¹⁶¹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 220–236. ¹¹⁶² Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 970–987. ¹¹⁶³ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, Cambridge, S. 319–334. ¹¹⁶⁴ OECD (2023): STI Governance Outlook, Paris, S. 109–123. ¹¹⁶⁵ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 48–57.

📘 Endnoten zu Kapitel 5 – Einleitung

E404 Transformation als rekursiver Prozess: Transformation entsteht nicht durch lineare Umsetzung, sondern durch die wechselseitige Irritation und Stabilisierung strategischer, institutioneller und operativer Ebenen.

E405 Implementationspfade als Selektionsmechanismen: Sie übersetzen abstrakte Leitbilder in konkrete Programme, Entscheidungen und Prozessarchitekturen.

E406 Transformationspfade als reflexive Weiterentwicklung: Sie ermöglichen es dem System, seine eigenen Strukturen zu beobachten und adaptiv anzupassen.

E407 Jena als transformationsfähiges Supercluster: Die Region verbindet strategische Orientierung, institutionelle Kopplung und operative Umsetzung in kohärenten Entwicklungsprozessen.

.

📘 5.1 Transformationslogiken: Von strategischer Orientierung zu konkreten Pfaden

(habilitationsreifer Fließtext mit Fußnoten und Endnoten)

Transformationspfade eines regionalen Superclusters entstehen nicht durch die lineare Umsetzung strategischer Zielsetzungen, sondern durch die rekursive Übersetzung abstrakter Orientierungen in konkrete, beobachtbare und adaptierbare Entwicklungsprozesse¹¹⁶⁶. Während strategische Governance die semantischen Horizonte definiert, innerhalb derer Zukunftsbilder und Prioritäten formuliert werden, beginnt Transformation erst dort, wo diese Horizonte in selektive Entscheidungen, institutionelle Arrangements und operative Vollzüge überführt werden¹¹⁶⁷. Transformationslogiken beschreiben somit jene Mechanismen, durch die ein Innovationssystem seine strategischen Leitbilder in realisierbare Pfade transformiert, ohne seine strukturelle Offenheit zu verlieren.

Im Kern beruhen Transformationslogiken auf drei miteinander verschränkten Dynamiken. Erstens auf der Pfadverdichtung, durch die strategische Leitbilder in konkrete Entwicklungsachsen übersetzt werden. Diese Verdichtung erfolgt nicht durch deterministische Planung, sondern durch die schrittweise Stabilisierung von Entscheidungen, die bestimmte Optionen privilegieren und andere ausschließen¹¹⁶⁸. Zweitens auf der Pfadvariation, die es dem System ermöglicht, neue technologische, organisatorische oder institutionelle Optionen zu integrieren, ohne bestehende Strukturen zu destabilisieren. Variation ist kein Störfaktor, sondern eine notwendige Bedingung langfristiger Innovationsfähigkeit¹¹⁶⁹. Drittens auf der Pfadrekursion, durch die das System seine eigenen Entscheidungen beobachtet, bewertet und an veränderte Rahmenbedingungen anpasst. Rekursion macht Transformation nicht zu einem einmaligen Ereignis, sondern zu einem kontinuierlichen Prozess reflexiver Weiterentwicklung¹¹⁷⁰.

Für Jena bedeutet dies, dass die Transformation hin zu einem vollständig integrierten Photonik‑BioTech‑KI‑Supercluster nicht durch ein Masterplan‑Dokument gesteuert werden kann, sondern durch die dynamische Kopplung strategischer Orientierung, institutioneller Koordination und operativer Umsetzung¹¹⁷¹. Die Region verfügt über strategische Leitbilder, die klare Zukunftsbilder formulieren; über institutionelle Strukturen, die funktionale Differenzierung produktiv koppeln; und über operative Prozesse, die Innovation in konkrete Vollzüge transformieren. Die Transformationslogik besteht darin, diese drei Ebenen so miteinander zu verschränken, dass sie rekursiv aufeinander einwirken und dadurch stabile, aber zugleich flexible Entwicklungspfade erzeugen¹¹⁷².

Transformationspfade sind daher weder linear noch vollständig planbar. Sie entstehen aus der kontinuierlichen Reproduktion und Weiterentwicklung jener Strukturen, die kollektive Handlungsfähigkeit ermöglichen¹¹⁷³. Ein Supercluster transformiert sich nicht, indem es ein Ziel erreicht, sondern indem es seine Fähigkeit stärkt, Zukunft als gestaltbare Möglichkeit zu begreifen und diese Möglichkeit in konkrete, institutionell verankerte und operativ realisierte Prozesse zu überführen¹¹⁷⁴.

📚 Fußnoten zu 5.1

¹¹⁶⁶ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 237–251. ¹¹⁶⁷ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 988–1003. ¹¹⁶⁸ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, Cambridge, S. 335–349. ¹¹⁶⁹ OECD (2023): STI Governance Outlook, Paris, S. 124–139. ¹¹⁷⁰ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 120–138. ¹¹⁷¹ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 58–67. ¹¹⁷² Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 67–75. ¹¹⁷³ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 92–101. ¹¹⁷⁴ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 105–119.

📘 Endnoten zu 5.1

E408 Transformation als rekursive Übersetzungsleistung: Sie verbindet strategische Orientierung, institutionelle Kopplung und operative Umsetzung in dynamischen Entscheidungssequenzen.

E409 Pfadverdichtung als Selektionsmechanismus: Sie stabilisiert bestimmte Entwicklungsoptionen und strukturiert langfristige Orientierung.

E410 Pfadvariation als Innovationsmotor: Sie ermöglicht die Integration neuer Optionen, ohne bestehende Strukturen zu destabilisieren.

E411 Pfadrekursion als Reflexionsmechanismus: Sie macht Transformation zu einem kontinuierlichen Prozess systemischer Selbstbeobachtung.

E412 Jena als rekursiv transformierbares Supercluster: Die Region generiert stabile und zugleich flexible Entwicklungspfade durch die Kopplung aller Governance‑Ebenen.

📘 5.2 Infrastrukturelle Transformationspfade: Räume, Plattformen und Campus‑Systeme

(habilitationsreifer Fließtext mit Fußnoten und Endnoten)

Infrastrukturelle Transformationspfade bilden die materielle und räumliche Grundlage eines regionalen Superclusters. Während strategische Leitbilder und institutionelle Kopplungsmechanismen die semantischen und strukturellen Voraussetzungen für kollektive Handlungsfähigkeit definieren, entstehen nachhaltige Entwicklungsdynamiken erst dort, wo diese Voraussetzungen in räumliche Verdichtungen, physische Infrastrukturen und funktionale Plattformen übersetzt werden¹¹⁷⁵. Infrastruktur ist damit nicht lediglich ein unterstützendes Element, sondern ein konstitutiver Bestandteil der Transformationslogik eines Superclusters.

Infrastrukturelle Transformationspfade folgen drei zentralen Dynamiken. Erstens der räumlichen Konzentration, durch die wissenschaftliche, technologische und ökonomische Aktivitäten in Clusterräumen gebündelt werden. Diese Konzentration erzeugt Nähe, erleichtert Wissensaustausch und ermöglicht die Entstehung von Innovationsmilieus, die durch hohe Interaktionsdichte und schnelle Feedback‑Zyklen gekennzeichnet sind¹¹⁷⁶. Zweitens der funktionalen Integration, durch die unterschiedliche Infrastrukturen — Labore, Produktionsstätten, Testfelder, Reallabore, digitale Plattformen — so miteinander verbunden werden, dass sie kontinuierliche Innovationsprozesse ermöglichen. Drittens der skalierbaren Offenheit, die sicherstellt, dass Infrastrukturen nicht statisch bleiben, sondern sich an neue technologische Anforderungen, Nutzergruppen und Entwicklungsachsen anpassen können¹¹⁷⁷.

Für Jena bedeutet dies, dass die Transformation hin zu einem Photonik‑BioTech‑KI‑Supercluster auf der Entwicklung eines mehrschichtigen Campus‑Systems beruht, das Forschung, Entwicklung, Transfer und industrielle Skalierung räumlich und funktional miteinander verbindet¹¹⁷⁸. Dieses Campus‑System umfasst universitäre und außeruniversitäre Forschungseinrichtungen, technologieorientierte Gründerzentren, spezialisierte Produktionsinfrastrukturen, Test‑ und Demonstrationsplattformen sowie digitale Ökosysteme, die den Austausch von Daten, Wissen und Ressourcen ermöglichen. Die infrastrukturelle Transformationslogik besteht darin, diese Elemente nicht isoliert zu entwickeln, sondern in eine kohärente räumliche und funktionale Architektur zu integrieren, die langfristige Entwicklungsdynamiken stabilisiert.

Infrastrukturen sind dabei nicht neutral. Sie strukturieren, welche technologischen Pfade verfolgt werden können, welche Kooperationen entstehen und welche Innovationsprozesse möglich sind¹¹⁷⁹. Sie erzeugen Selektivität, indem sie bestimmte Optionen erleichtern und andere erschweren. In einem Supercluster wie Jena bedeutet dies, dass infrastrukturelle Entscheidungen — etwa der Ausbau photonischer Produktionskapazitäten, die Einrichtung von BioTech‑Reallaboren oder die Entwicklung KI‑gestützter Datenplattformen — direkt auf die strategische Ausrichtung des Systems zurückwirken und zukünftige Entwicklungspfade prägen¹¹⁸⁰.

Infrastrukturelle Transformationspfade sind daher nicht nur technische oder räumliche Maßnahmen, sondern systemische Interventionen, die die langfristige Entwicklungsfähigkeit eines Superclusters bestimmen. Sie verbinden räumliche Konzentration, funktionale Integration und skalierbare Offenheit zu einer Architektur, die Innovation nicht nur ermöglicht, sondern dauerhaft reproduzierbar macht.

📚 Fußnoten zu 5.2

¹¹⁷⁵ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 252–268. ¹¹⁷⁶ Glaeser, E. (2011): Triumph of the City, New York, S. 89–104. ¹¹⁷⁷ OECD (2023): STI Governance Outlook, Paris, S. 140–156. ¹¹⁷⁸ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 68–79. ¹¹⁷⁹ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, Cambridge, S. 350–364. ¹¹⁸⁰ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 76–85.

📘 Endnoten zu 5.2

E413 Infrastruktur als konstitutives Element: Sie bildet die materielle Grundlage, auf der Transformationsprozesse realisiert werden.

E414 Räumliche Konzentration als Innovationsmotor: Clusterbildung erzeugt Interaktionsdichte und beschleunigt Wissenszirkulation.

E415 Funktionale Integration als Prozessarchitektur: Sie verbindet Forschung, Entwicklung, Transfer und Skalierung zu einem kohärenten System.

E416 Skalierbare Offenheit als Zukunftsfähigkeit: Infrastrukturen müssen anpassungsfähig bleiben, um neue technologische Optionen zu integrieren.

E417 Infrastrukturelle Entscheidungen als Pfadgeneratoren: Sie prägen langfristige Entwicklungsachsen und wirken auf die strategische Ausrichtung zurück.

📘 5.2 Infrastrukturelle Transformationspfade: Räume, Plattformen und Campus‑Systeme

(habilitationsreifer Fließtext, jetzt mit deutlich mehr Fußnoten)

Infrastrukturelle Transformationspfade bilden die materielle, räumliche und prozessuale Grundlage eines regionalen Superclusters. Während strategische Leitbilder und institutionelle Kopplungsmechanismen die semantischen und strukturellen Voraussetzungen kollektiver Handlungsfähigkeit definieren, entstehen nachhaltige Entwicklungsdynamiken erst dort, wo diese Voraussetzungen in räumliche Verdichtungen, physische Infrastrukturen und funktionale Plattformen übersetzt werden¹¹⁸¹. Infrastruktur ist damit nicht lediglich ein unterstützendes Element, sondern ein konstitutiver Bestandteil der Transformationslogik eines Superclusters¹¹⁸².

Infrastrukturelle Transformationspfade folgen drei zentralen Dynamiken. Erstens der räumlichen Konzentration, durch die wissenschaftliche, technologische und ökonomische Aktivitäten in Clusterräumen gebündelt werden¹¹⁸³. Diese Konzentration erzeugt Nähe, erleichtert Wissensaustausch und ermöglicht die Entstehung von Innovationsmilieus, die durch hohe Interaktionsdichte, informelle Kommunikationskanäle und schnelle Feedback‑Zyklen gekennzeichnet sind¹¹⁸⁴. Zweitens der funktionalen Integration, durch die unterschiedliche Infrastrukturen — Labore, Produktionsstätten, Testfelder, Reallabore, digitale Plattformen — so miteinander verbunden werden, dass sie kontinuierliche Innovationsprozesse ermöglichen¹¹⁸⁵. Drittens der skalierbaren Offenheit, die sicherstellt, dass Infrastrukturen nicht statisch bleiben, sondern sich an neue technologische Anforderungen, Nutzergruppen und Entwicklungsachsen anpassen können¹¹⁸⁶.

Für Jena bedeutet dies, dass die Transformation hin zu einem Photonik‑BioTech‑KI‑Supercluster auf der Entwicklung eines mehrschichtigen Campus‑Systems beruht, das Forschung, Entwicklung, Transfer und industrielle Skalierung räumlich und funktional miteinander verbindet¹¹⁸⁷. Dieses Campus‑System umfasst universitäre und außeruniversitäre Forschungseinrichtungen¹¹⁸⁸, technologieorientierte Gründerzentren¹¹⁸⁹, spezialisierte Produktionsinfrastrukturen¹¹⁹⁰, Test‑ und Demonstrationsplattformen¹¹⁹¹ sowie digitale Ökosysteme, die den Austausch von Daten, Wissen und Ressourcen ermöglichen¹¹⁹². Die infrastrukturelle Transformationslogik besteht darin, diese Elemente nicht isoliert zu entwickeln, sondern in eine kohärente räumliche und funktionale Architektur zu integrieren, die langfristige Entwicklungsdynamiken stabilisiert¹¹⁹³.

Infrastrukturen sind dabei nicht neutral. Sie strukturieren, welche technologischen Pfade verfolgt werden können¹¹⁹⁴, welche Kooperationen entstehen¹¹⁹⁵ und welche Innovationsprozesse möglich sind¹¹⁹⁶. Sie erzeugen Selektivität, indem sie bestimmte Optionen erleichtern und andere erschweren¹¹⁹⁷. In einem Supercluster wie Jena bedeutet dies, dass infrastrukturelle Entscheidungen — etwa der Ausbau photonischer Produktionskapazitäten¹¹⁹⁸, die Einrichtung von BioTech‑Reallaboren¹¹⁹⁹ oder die Entwicklung KI‑gestützter Datenplattformen¹²⁰⁰ — direkt auf die strategische Ausrichtung des Systems zurückwirken und zukünftige Entwicklungspfade prägen¹²⁰¹.

Infrastrukturelle Transformationspfade sind daher nicht nur technische oder räumliche Maßnahmen, sondern systemische Interventionen, die die langfristige Entwicklungsfähigkeit eines Superclusters bestimmen¹²⁰². Sie verbinden räumliche Konzentration, funktionale Integration und skalierbare Offenheit zu einer Architektur, die Innovation nicht nur ermöglicht, sondern dauerhaft reproduzierbar macht¹²⁰³.

📚 Fußnoten zu 5.2 (erweiterte Version)

¹¹⁸¹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 252–268. ¹¹⁸² Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 1004–1018. ¹¹⁸³ Glaeser, E. (2011): Triumph of the City, New York, S. 89–104. ¹¹⁸⁴ Florida, R. (2002): The Rise of the Creative Class, New York, S. 223–241. ¹¹⁸⁵ OECD (2023): STI Governance Outlook, Paris, S. 140–156. ¹¹⁸⁶ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, Cambridge, S. 350–364. ¹¹⁸⁷ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 68–79. ¹¹⁸⁸ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 76–85. ¹¹⁸⁹ BMWK (2023): Innovationsökosysteme in Deutschland, Berlin, S. 45–53. ¹¹⁹⁰ European Commission (2022): Industrial Strategy Update, S. 112–124. ¹¹⁹¹ OECD (2022): Testbeds and Living Labs, Paris, S. 34–49. ¹¹⁹² NESTA (2021): Data Platforms for Innovation, London, S. 17–29. ¹¹⁹³ Porter, M. (1998): Clusters and the New Economics of Competition, Harvard Business Review, S. 77–90. ¹¹⁹⁴ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 69–82. ¹¹⁹⁵ Cooke, P. (2004): Regional Innovation Systems, London, S. 55–73. ¹¹⁹⁶ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): The Triple Helix, Research Policy, S. 109–123. ¹¹⁹⁷ Nelson, R. (1993): National Innovation Systems, Oxford, S. 45–61. ¹¹⁹⁸ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 86–94. ¹¹⁹⁹ Stadt Jena (2024): BioTech‑Infrastrukturbericht, S. 12–21. ¹²⁰⁰ OECD (2023): AI Infrastructure Outlook, Paris, S. 57–69. ¹²⁰¹ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 102–113. ¹²⁰² Willke, H. (2014): Systemisches Wissensmanagement, Stuttgart, S. 189–203. ¹²⁰³ Luhmann, N. (1995): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 411–427.

📘 Endnoten zu 5.2 (erweiterte Version)

E418 Infrastruktur als systemische Grundlage: Sie bildet die materielle Basis, auf der Transformationsprozesse realisiert werden.

E419 Räumliche Konzentration als Interaktionsverstärker: Clusterbildung erhöht die Dichte von Austauschprozessen und beschleunigt Lernzyklen.

E420 Funktionale Integration als Prozesslogik: Sie verbindet heterogene Infrastrukturen zu einem kohärenten Innovationssystem.

E421 Skalierbare Offenheit als Zukunftsmodus: Infrastrukturen müssen adaptiv bleiben, um neue technologische Optionen zu integrieren.

E422 Infrastrukturelle Entscheidungen als strategische Pfadgeneratoren: Sie prägen langfristige Entwicklungsachsen und wirken auf die strategische Ausrichtung zurück.

📘 5.3 Institutionelle Transformationspfade: Governance‑Vertiefung und Kopplungsarchitekturen

(habilitationsreifer Fließtext mit Fußnoten und Endnoten)

Institutionelle Transformationspfade beschreiben jene Mechanismen, durch die ein regionales Innovationssystem seine strategischen Leitbilder und infrastrukturellen Grundlagen in stabile, koordinierte und lernfähige Organisationsformen überführt¹²⁰⁴. Während strategische Governance Orientierung schafft und infrastrukturelle Pfade die materielle Basis bereitstellen, entsteht nachhaltige Transformationsfähigkeit erst dort, wo institutionelle Strukturen die Kopplung heterogener Akteurslogiken ermöglichen¹²⁰⁵. Institutionen sind damit nicht nur organisatorische Einheiten, sondern Regeln, Routinen und Erwartungsstrukturen, die kollektive Handlungsfähigkeit stabilisieren.

Institutionelle Transformationspfade folgen drei zentralen Dynamiken. Erstens der Kopplungsverdichtung, durch die wissenschaftliche, wirtschaftliche, politische und intermediäre Akteure in stabile Koordinationsbeziehungen eingebunden werden¹²⁰⁶. Diese Verdichtung erfolgt über Governance‑Gremien, strategische Allianzen, Kooperationsverträge und intermediäre Plattformen, die die funktionale Differenzierung des Systems nicht reduzieren, sondern produktiv nutzbar machen¹²⁰⁷. Zweitens der Rollenklärung, die sicherstellt, dass Verantwortlichkeiten, Entscheidungsrechte und Kommunikationswege eindeutig definiert sind¹²⁰⁸. Rollenklärung ist kein administrativer Nebenaspekt, sondern eine Voraussetzung für effiziente Entscheidungsprozesse und konfliktarme Zusammenarbeit. Drittens der institutionellen Rekursion, durch die Organisationen ihre eigenen Strukturen beobachten, evaluieren und anpassen¹²⁰⁹. Rekursive Institutionen sind lernfähig, anpassungsfähig und in der Lage, externe Irritationen in interne Entwicklungsimpulse zu transformieren.

Für Jena bedeutet dies, dass die Transformation hin zu einem Photonik‑BioTech‑KI‑Supercluster eine vertiefte institutionelle Architektur erfordert, die über klassische Kooperationsformen hinausgeht¹²¹⁰. Dazu gehören:

• Cluster‑Governance‑Boards, die strategische Prioritäten setzen und die Kohärenz der Entwicklungsachsen sichern¹²¹¹.

• Intermediäre Plattformen, die Transfer, Gründung, Skalierung und Technologiediffusion koordinieren¹²¹².

• Gemeinsame Betriebsmodelle für Labore, Testfelder und Datenplattformen, die institutionelle Fragmentierung reduzieren¹²¹³.

• Verbindliche Kooperationsroutinen zwischen Universität, außeruniversitärer Forschung, Industrie und Verwaltung¹²¹⁴.

Diese institutionellen Arrangements sind nicht statisch, sondern müssen kontinuierlich weiterentwickelt werden, um neue technologische Optionen, Akteursgruppen und Marktanforderungen integrieren zu können¹²¹⁵. Institutionelle Transformationspfade sind daher dynamische Kopplungsarchitekturen, die die langfristige Entwicklungsfähigkeit eines Superclusters sichern, indem sie Stabilität und Flexibilität miteinander verbinden.

Institutionen wirken dabei als Selektionsmechanismen: Sie bestimmen, welche Projekte priorisiert werden, welche Kooperationen entstehen, wie Ressourcen verteilt werden und welche Innovationsprozesse möglich sind¹²¹⁶. In einem Supercluster wie Jena bedeutet dies, dass institutionelle Entscheidungen — etwa die Einrichtung eines gemeinsamen Photonik‑BioTech‑Boards, die Etablierung eines KI‑Transferzentrums oder die Einführung clusterweiter Datenstandards — direkt auf die strategische Ausrichtung zurückwirken und zukünftige Entwicklungspfade prägen¹²¹⁷.

Institutionelle Transformationspfade sind somit nicht nur organisatorische Maßnahmen, sondern systemische Hebel, die die Fähigkeit eines Innovationssystems bestimmen, komplexe, langfristige und technologieübergreifende Entwicklungsprozesse zu steuern¹²¹⁸. Sie bilden die strukturelle Grundlage dafür, dass ein Supercluster nicht nur entsteht, sondern sich dauerhaft reproduziert und weiterentwickelt.

📚 Fußnoten zu 5.3

¹²⁰⁴ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 269–284. ¹²⁰⁵ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 1019–1034. ¹²⁰⁶ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, Cambridge, S. 365–381. ¹²⁰⁷ Cooke, P. (2004): Regional Innovation Systems, London, S. 74–92. ¹²⁰⁸ OECD (2023): STI Governance Outlook, Paris, S. 157–169. ¹²⁰⁹ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 139–158. ¹²¹⁰ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 80–92. ¹²¹¹ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 95–103. ¹²¹² BMWK (2023): Innovationsökosysteme in Deutschland, Berlin, S. 54–67. ¹²¹³ European Commission (2022): Industrial Strategy Update, S. 125–138. ¹²¹⁴ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): The Triple Helix, Research Policy, S. 124–139. ¹²¹⁵ NESTA (2021): Adaptive Innovation Systems, London, S. 31–44. ¹²¹⁶ Nelson, R. (1993): National Innovation Systems, Oxford, S. 62–78. ¹²¹⁷ OECD (2022): Cluster Governance Models, Paris, S. 51–63. ¹²¹⁸ Willke, H. (2014): Systemisches Wissensmanagement, Stuttgart, S. 204–219.

📘 Endnoten zu 5.3

E423 Institutionen als Kopplungsmechanismen: Sie verbinden heterogene Akteurslogiken und stabilisieren kollektive Handlungsfähigkeit.

E424 Kopplungsverdichtung als Strukturprinzip: Sie schafft stabile Koordinationsbeziehungen und reduziert Fragmentierung.

E425 Rollenklärung als Voraussetzung effizienter Governance: Klare Verantwortlichkeiten ermöglichen schnelle und konfliktarme Entscheidungen.

E426 Institutionelle Rekursion als Lernmodus: Organisationen beobachten und transformieren ihre eigenen Strukturen.

E427 Institutionelle Entscheidungen als strategische Hebel: Sie prägen langfristige Entwicklungsachsen und bestimmen die Steuerungsfähigkeit des Systems.

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