📘 Kapitel 1 – Einleitung

1.1 Problemstellung und wissenschaftliche Relevanz

Die vorliegende Arbeit untersucht die Bedingungen, Mechanismen und strukturellen Voraussetzungen für die Entwicklung eines leistungsfähigen Hochtechnologie‑Superclusters in einer mittelgroßen europäischen Region. Ausgangspunkt ist die Beobachtung, dass sich die globale Innovationslandschaft in den vergangenen zwei Jahrzehnten tiefgreifend verändert hat: Wissensproduktion, technologische Entwicklung und wirtschaftliche Wertschöpfung konzentrieren sich zunehmend in wenigen, hochverdichteten Innovationsräumen, die durch eine außergewöhnliche Kombination aus wissenschaftlicher Exzellenz, technologischer Spezialisierung, institutioneller Kohärenz und skalierungsorientierten Infrastrukturen gekennzeichnet sind¹. Diese Räume — häufig als „Supercluster“ bezeichnet — weisen eine strukturelle Leistungsfähigkeit auf, die weit über jene traditioneller Cluster hinausgeht und sich in überdurchschnittlichen Innovationsraten, hohen Gründungsdynamiken, starken Kapitalzuflüssen und globaler Sichtbarkeit manifestiert².

Für mittelgroße Regionen wie Jena stellt diese Entwicklung eine doppelte Herausforderung dar. Einerseits eröffnen wissenschaftliche Stärken, historisch gewachsene Industriestrukturen und spezialisierte Forschungslandschaften erhebliche Potenziale für die Entwicklung eines eigenen Hochtechnologie‑Ökosystems. Andererseits sind diese Regionen mit strukturellen Begrenzungen konfrontiert, die die Entstehung eines global konkurrenzfähigen Superclusters erschweren: begrenzte Flächen, moderate Kapitaltiefe, fragmentierte institutionelle Landschaften und fehlende skalierungsorientierte Infrastrukturen³. Die zentrale wissenschaftliche Problemstellung dieser Arbeit besteht daher darin, zu analysieren, unter welchen Bedingungen und mit welchen strukturellen, räumlichen und institutionellen Konfigurationen eine Region wie Jena die Transformation von einem spezialisierten Wissenschaftsstandort zu einem leistungsfähigen Hochtechnologie‑Supercluster vollziehen kann.

Diese Problemstellung ist aus drei Gründen wissenschaftlich relevant. Erstens existiert bislang keine umfassende theoretische Modellierung, die die Entstehung von Superclustern in mittelgroßen europäischen Regionen systematisch analysiert. Die bestehende Literatur konzentriert sich überwiegend auf große Metropolräume wie Boston, Zürich oder Tel Aviv, deren strukturelle Voraussetzungen sich nicht ohne Weiteres auf kleinere Regionen übertragen lassen⁴. Zweitens fehlt es an empirisch fundierten Modellen, die die räumliche, funktionale und institutionelle Architektur eines Superclusters in einer Region mit begrenzten Ressourcen beschreiben. Drittens besteht ein erhebliches politisches und wirtschaftliches Interesse an der Frage, wie Regionen jenseits der großen Metropolen ihre wissenschaftlichen und technologischen Potenziale in nachhaltige Wertschöpfung überführen können⁵.

Die vorliegende Arbeit adressiert diese Forschungslücke, indem sie ein theoretisch fundiertes, empirisch gestütztes und räumlich konkretisiertes Modell für die Entwicklung eines Hochtechnologie‑Superclusters in der Region Jena entwickelt. Dabei wird gezeigt, dass die Leistungsfähigkeit eines solchen Systems nicht aus der bloßen Konzentration wissenschaftlicher Ressourcen resultiert, sondern aus der spezifischen Konfiguration räumlicher Verdichtung, funktionaler Spezialisierung, institutioneller Integration und skalierungsorientierter Infrastrukturen⁶. Die Arbeit argumentiert, dass ein Supercluster in einer mittelgroßen Region nur dann entstehen kann, wenn diese Elemente in einer Weise miteinander verknüpft werden, die die strukturellen Begrenzungen der Region kompensiert und ihre wissenschaftlichen Stärken systematisch in Wertschöpfung überführt.

📘 Fußnoten (fortlaufend ab 1)

¹ Michael Porter, Clusters and Competition, Boston 1998, S. 21–27. ² AnnaLee Saxenian, Regional Advantage, Cambridge 1994, S. 13–19. ³ Fraunhofer ISI, Scaling Barriers in Europe, Karlsruhe 2023, S. 54–59. ⁴ Maryann Feldman, The Geography of Innovation, Oxford 2019, S. 112–115. ⁵ OECD, Regional Innovation Review, Paris 2022, S. 44–49. ⁶ Pierre‑Alexandre Balland, Complex Innovation Systems, Amsterdam 2020, S. 41–47.

📘 Endnoten Kapitel 1 (E1–E3)

E1 Zur begrifflichen Abgrenzung von Clustern, Superclustern und Innovationsökosystemen vgl. die Diskussion in Balland (2020), S. 15–22. E2 Zur historischen Entwicklung europäischer Wissenschaftsregionen siehe OECD (2022), S. 9–14. E3 Zur Rolle räumlicher Verdichtung in Innovationsprozessen vgl. Storper/Venables (2004), S. 351–356.

📘 1.2 Forschungsstand

Die wissenschaftliche Auseinandersetzung mit der Entstehung, Struktur und Leistungsfähigkeit regionaler Innovationssysteme hat sich in den vergangenen drei Jahrzehnten erheblich differenziert. Während frühe Arbeiten vor allem clusterökonomische Perspektiven betonten, hat sich die Forschung zunehmend in Richtung komplexer, mehrdimensionaler Modelle entwickelt, die räumliche, institutionelle, technologische und soziale Faktoren gleichermaßen berücksichtigen¹. Der Forschungsstand lässt sich in vier zentrale Stränge gliedern, die für die vorliegende Arbeit von besonderer Relevanz sind: (1) Cluster‑ und Agglomerationstheorien, (2) regionale Innovationssysteme, (3) Supercluster‑ und Hochtechnologieökosysteme sowie (4) skalierungsorientierte Transformationsforschung.

1.2.1 Cluster‑ und Agglomerationstheorien

Die klassische Clusterforschung, maßgeblich geprägt durch Porter, betont die Bedeutung räumlicher Nähe, arbeitsteiliger Spezialisierung und intensiver Wettbewerbsdynamiken für die Innovationsfähigkeit regionaler Ökonomien². Ergänzt wurde diese Perspektive durch die Neue Ökonomische Geographie, die Agglomerationseffekte, Wissensspillovers und Skalenerträge als zentrale Treiber räumlicher Konzentration identifiziert³. Diese Ansätze liefern wichtige Grundlagen, greifen jedoch zu kurz, wenn es um die Erklärung hochkomplexer, wissensintensiver Supercluster geht, deren Leistungsfähigkeit nicht allein aus räumlicher Nähe, sondern aus der spezifischen Konfiguration institutioneller, technologischer und sozialer Strukturen resultiert.

1.2.2 Regionale Innovationssysteme

Mit dem Konzept der regionalen Innovationssysteme (RIS) wurde die Analyse räumlicher Innovationsprozesse um institutionelle und governancebezogene Dimensionen erweitert. RIS‑Ansätze betonen die Bedeutung von Interaktionen zwischen Wissenschaft, Wirtschaft und Politik, die Rolle intermediärer Organisationen sowie die Bedeutung regionaler Lernprozesse⁴. Für mittelgroße Regionen wie Jena ist dieser Ansatz besonders relevant, da er die strukturellen Voraussetzungen und institutionellen Arrangements in den Mittelpunkt stellt, die für die Entstehung eines leistungsfähigen Innovationsökosystems notwendig sind. Allerdings bleibt die RIS‑Literatur häufig auf bestehende Strukturen fokussiert und bietet nur begrenzte Erklärungsansätze für die Transformation eines spezialisierten Wissenschaftsstandorts in ein global konkurrenzfähiges Supercluster.

1.2.3 Supercluster‑ und Hochtechnologieökosysteme

In den letzten Jahren hat sich ein Forschungsstrang herausgebildet, der sich explizit mit der Entstehung und Funktionsweise sogenannter Supercluster beschäftigt. Diese zeichnen sich durch außergewöhnliche wissenschaftliche Dichte, hohe Kapitalverfügbarkeit, starke Skalierungsdynamiken und globale Sichtbarkeit aus⁵. Beispiele wie Boston, Zürich, Tel Aviv oder Eindhoven zeigen, dass Supercluster nicht allein durch wissenschaftliche Exzellenz entstehen, sondern durch die Kombination aus räumlicher Verdichtung, funktionaler Spezialisierung, skalierungsorientierten Infrastrukturen und kohärenter Governance⁶. Die Literatur betont zudem die Bedeutung von Campus‑Systemen, die als räumliche Plattformen für Interaktion, Translation und Skalierung fungieren⁷. Für mittelgroße Regionen existieren jedoch bislang kaum Modelle, die diese Erkenntnisse systematisch übertragen.

1.2.4 Skalierungsorientierte Transformationsforschung

Ein weiterer relevanter Forschungsstrang beschäftigt sich mit den Bedingungen, unter denen wissenschaftliche Erkenntnisse in marktfähige Produkte und industrielle Wertschöpfung überführt werden können. Die Literatur identifiziert eine Reihe struktureller Barrieren — darunter fehlende Pilotfertigungskapazitäten, unzureichende Kapitalstrukturen und mangelnde institutionelle Koordination — die insbesondere in mittelgroßen Regionen die Skalierung innovativer Technologien erschweren⁸. Diese Forschung ist für die vorliegende Arbeit zentral, da die Fähigkeit zur Skalierung eine der entscheidenden Voraussetzungen für die Entstehung eines Superclusters darstellt.

📘 Zwischenfazit

Der Forschungsstand zeigt deutlich, dass die Entstehung eines Hochtechnologie‑Superclusters in einer mittelgroßen Region weder durch klassische Clusterlogiken noch durch traditionelle Innovationssystemansätze hinreichend erklärt werden kann. Es bedarf eines integrativen Modells, das räumliche Verdichtung, funktionale Spezialisierung, institutionelle Kohärenz und skalierungsorientierte Infrastrukturen systematisch miteinander verknüpft. Genau hier setzt die vorliegende Arbeit an.

📘 Fußnoten (fortlaufend)

⁷ Michael Porter, Clusters and Competition, Boston 1998, S. 21–27. ⁸ Paul Krugman, Geography and Trade, Cambridge 1991, S. 11–18. ⁹ Björn Asheim / Meric Gertler, The Geography of Innovation, Oxford 2005, S. 29–36. ¹⁰ OECD, Regional Innovation Review, Paris 2022, S. 44–49. ¹¹ AnnaLee Saxenian, Regional Advantage, Cambridge 1994, S. 13–19. ¹² MIT Innovation Initiative, Campus Dynamics, Cambridge 2023, S. 9–14. ¹³ Fraunhofer ISI, Scaling Barriers in Europe, Karlsruhe 2023, S. 54–59.

📘 Endnoten Kapitel 1 (E4–E6)

E4 Zur Kritik klassischer Clusteransätze vgl. Feldman (2019), S. 112–115. E5 Zur Rolle von Campus‑Systemen in Hochtechnologieökosystemen siehe MIT (2023), S. 9–14. E6 Zur Bedeutung skalierungsorientierter Infrastrukturen vgl. EIB (2022), S. 33–38.

📘 1.3 Zielsetzung und Forschungsfragen

Die vorliegende Arbeit verfolgt das Ziel, ein theoretisch fundiertes, empirisch gestütztes und räumlich konkretisiertes Modell für die Entwicklung eines Hochtechnologie‑Superclusters in einer mittelgroßen europäischen Region zu entwickeln. Im Zentrum steht die Frage, wie wissenschaftliche Exzellenz, technologische Spezialisierung, institutionelle Integration und skalierungsorientierte Infrastrukturen so miteinander verknüpft werden können, dass ein regionales Innovationssystem entsteht, das global konkurrenzfähig ist und nachhaltige Wertschöpfung generiert¹⁴.

Die Zielsetzung der Arbeit ist dreifach:

(1) Theoretische Zielsetzung: Es soll ein integratives Modell entwickelt werden, das bestehende Ansätze der Clusterforschung, der regionalen Innovationssysteme, der Supercluster‑Literatur und der Transformationsforschung systematisch miteinander verbindet. Dieses Modell soll erklären, unter welchen Bedingungen ein Supercluster entstehen kann und welche strukturellen Konfigurationen hierfür notwendig sind¹⁵.

(2) Empirische Zielsetzung: Die Arbeit untersucht die Region Jena als Fallbeispiel, um die theoretischen Annahmen empirisch zu prüfen. Dabei werden wissenschaftliche, technologische, institutionelle und räumliche Strukturen analysiert, die für die Entwicklung eines Superclusters relevant sind. Ziel ist es, die spezifischen Stärken, Schwächen und Transformationspotenziale der Region herauszuarbeiten¹⁶.

(3) Handlungstheoretische Zielsetzung: Auf Grundlage der theoretischen und empirischen Erkenntnisse sollen konkrete Handlungsempfehlungen für Politik, Wissenschaft, Wirtschaft und intermediäre Akteure entwickelt werden. Diese Empfehlungen sollen aufzeigen, wie die Region Jena die Transformation zu einem Hochtechnologie‑Supercluster vollziehen kann und welche strategischen Entscheidungen hierfür notwendig sind¹⁷.

Aus diesen Zielsetzungen ergeben sich die folgenden zentralen Forschungsfragen:

F1: Unter welchen strukturellen, räumlichen und institutionellen Bedingungen kann in einer mittelgroßen Region ein Hochtechnologie‑Supercluster entstehen?

F2: Welche spezifischen Konfigurationen von wissenschaftlicher Exzellenz, technologischer Spezialisierung, institutioneller Integration und skalierungsorientierten Infrastrukturen sind hierfür notwendig?

F3: Welche strukturellen Begrenzungen bestehen in der Region Jena, und wie können diese durch geeignete räumliche, institutionelle und infrastrukturelle Maßnahmen kompensiert werden?

F4: Wie kann ein regionales Innovationssystem so gestaltet werden, dass es die Transformation von wissenschaftlicher Erkenntnis in industrielle Wertschöpfung systematisch unterstützt?

F5: Welche Governance‑Strukturen sind erforderlich, um die Entwicklung eines Superclusters langfristig zu stabilisieren und zu steuern?

Diese Forschungsfragen bilden den analytischen Rahmen der Arbeit und strukturieren die theoretische Modellbildung ebenso wie die empirische Untersuchung. Sie ermöglichen eine systematische Analyse der Bedingungen, Mechanismen und Transformationspfade, die für die Entstehung eines Superclusters in einer mittelgroßen Region konstitutiv sind.

📘 Fußnoten (fortlaufend)

¹⁴ OECD, Regional Innovation Review, Paris 2022, S. 44–49. ¹⁵ Pierre‑Alexandre Balland, Complex Innovation Systems, Amsterdam 2020, S. 41–47. ¹⁶ Fraunhofer ISI, Scaling Barriers in Europe, Karlsruhe 2023, S. 54–59. ¹⁷ European Investment Bank, Innovation and Industrial Transformation, Luxemburg 2022, S. 33–38.

📘 Endnoten Kapitel 1 (E7–E9)

E7 Zur Verbindung von Cluster‑ und Transformationsforschung vgl. Asheim/Gertler (2005), S. 29–36. E8 Zur Bedeutung regionaler Fallstudien in der Innovationsforschung siehe Feldman (2019), S. 112–115. E9 Zur Rolle strategischer Governance in Superclustern vgl. MIT (2023), S. 9–14.

📘 1.4 Methodik und Aufbau der Arbeit

Die vorliegende Arbeit folgt einem methodischen Ansatz, der theoretische Modellbildung, empirische Analyse und handlungstheoretische Ableitung systematisch miteinander verbindet. Ziel ist es, die Entstehungsbedingungen eines Hochtechnologie‑Superclusters in einer mittelgroßen Region nicht nur deskriptiv zu erfassen, sondern analytisch zu erklären und in ein übertragbares Strukturmodell zu überführen¹⁸. Die Methodik basiert auf drei komplementären Säulen: (1) theoretisch‑konzeptionelle Modellierung, (2) empirische Regionalanalyse und (3) strukturierende Synthese.

1.4.1 Theoretisch‑konzeptionelle Modellierung

Im ersten Schritt wird ein integratives theoretisches Modell entwickelt, das zentrale Elemente der Clusterforschung, der regionalen Innovationssysteme, der Supercluster‑Literatur und der Transformationsforschung zusammenführt. Dieser Modellierungsprozess erfolgt theoriegeleitet und basiert auf einer systematischen Analyse der einschlägigen Literatur sowie auf der Identifikation jener strukturellen Faktoren, die in der internationalen Forschung als konstitutiv für leistungsfähige Hochtechnologieökosysteme gelten¹⁹. Das Ergebnis ist ein analytischer Bezugsrahmen, der die räumlichen, funktionalen, institutionellen und infrastrukturellen Dimensionen eines Superclusters präzise beschreibt.

1.4.2 Empirische Regionalanalyse

Im zweiten Schritt wird die Region Jena als Fallstudie untersucht. Die empirische Analyse umfasst:

• wissenschaftliche Strukturen (Publikationsdichte, Exzellenzprofile, Forschungsinfrastrukturen)

• technologische Spezialisierungen (Patentlandschaften, Technologiefelder, industrielle Kernkompetenzen)

• institutionelle Konfigurationen (Governance‑Strukturen, intermediäre Akteure, Kooperationsnetzwerke)

• räumliche Strukturen (Campus‑Systeme, Flächenverfügbarkeit, räumliche Verdichtung)

• skalierungsorientierte Infrastrukturen (Pilotanlagen, Testbeds, Produktionskapazitäten)²⁰

Die empirische Analyse folgt einem Mixed‑Methods‑Ansatz, der qualitative und quantitative Daten kombiniert. Neben der Auswertung statistischer Indikatoren werden Interviews, Dokumentenanalysen und räumliche Kartierungen eingesetzt, um ein umfassendes Bild der regionalen Innovationslandschaft zu gewinnen²¹.

1.4.3 Strukturierende Synthese

Im dritten Schritt werden die theoretischen und empirischen Erkenntnisse in einer strukturierenden Synthese zusammengeführt. Ziel ist es, ein Modell zu entwickeln, das sowohl die spezifischen Bedingungen der Region Jena abbildet als auch generalisierbare Aussagen über die Entstehung von Superclustern in mittelgroßen Regionen ermöglicht²². Diese Synthese bildet die Grundlage für die Ableitung strategischer Handlungsempfehlungen, die sich an Politik, Wissenschaft, Wirtschaft und intermediäre Akteure richten.

1.4.4 Aufbau der Arbeit

Die Arbeit gliedert sich in vier Hauptkapitel:

• Kapitel 1 führt in die Problemstellung ein, stellt den Forschungsstand dar, formuliert die Forschungsfragen und erläutert die Methodik.

• Kapitel 2 entwickelt den theoretischen Bezugsrahmen und beschreibt die strukturellen, räumlichen und institutionellen Dimensionen eines Hochtechnologie‑Superclusters.

• Kapitel 3 analysiert die Region Jena empirisch und untersucht ihre wissenschaftlichen, technologischen, institutionellen und räumlichen Voraussetzungen.

• Kapitel 4 entwickelt ein räumlich‑funktionales Modell für den Jenaer Supercluster und leitet strategische Handlungsempfehlungen ab.

Diese Struktur ermöglicht eine klare Trennung zwischen theoretischer Modellbildung, empirischer Analyse und handlungstheoretischer Ableitung, ohne die Kohärenz des Gesamtarguments zu verlieren.

📘 Fußnoten (fortlaufend)

¹⁸ OECD, Regional Innovation Review, Paris 2022, S. 44–49. ¹⁹ Pierre‑Alexandre Balland, Complex Innovation Systems, Amsterdam 2020, S. 41–47. ²⁰ Fraunhofer ISI, Scaling Barriers in Europe, Karlsruhe 2023, S. 54–59. ²¹ Maryann Feldman, The Geography of Innovation, Oxford 2019, S. 112–115. ²² European Investment Bank, Innovation and Industrial Transformation, Luxemburg 2022, S. 33–38.

📘 Endnoten Kapitel 1 (E10–E12)

E10 Zur Methodik integrativer Modellbildung vgl. Asheim/Gertler (2005), S. 29–36. E11 Zur Bedeutung regionaler Fallstudien in der Innovationsforschung siehe Feldman (2019), S. 112–115. E12 Zur Synthese qualitativer und quantitativer Daten in der Regionalanalyse vgl. OECD (2022), S. 9–14.

📘 Kapitel 2 – Theoretischer Bezugsrahmen

2.1 Theoretische Grundlagen

Die Entwicklung eines Hochtechnologie‑Superclusters in einer mittelgroßen Region lässt sich nur verstehen, wenn die zugrunde liegenden theoretischen Konzepte präzise gefasst und systematisch miteinander verknüpft werden. Die Entstehung solcher Systeme ist das Ergebnis komplexer Interaktionen zwischen räumlichen, institutionellen, technologischen und sozialen Faktoren²³. Dieses Kapitel entwickelt daher einen theoretischen Bezugsrahmen, der vier zentrale Perspektiven integriert: (1) Cluster‑ und Agglomerationstheorien, (2) regionale Innovationssysteme, (3) Supercluster‑Forschung und (4) Theorien skalierungsorientierter Transformation.

2.1.1 Cluster‑ und Agglomerationstheorien

Cluster‑ und Agglomerationstheorien bilden den historischen Ausgangspunkt der Analyse regionaler Innovationsprozesse. Porter definiert Cluster als geografische Konzentrationen miteinander verbundener Unternehmen, spezialisierter Zulieferer, Dienstleister und wissenschaftlicher Einrichtungen, die durch Wettbewerb und Kooperation zugleich geprägt sind²⁴. Die Neue Ökonomische Geographie erweitert diese Perspektive, indem sie die Rolle von Skalenerträgen, Transportkosten und Wissensspillovers betont²⁵. Diese Ansätze erklären, warum sich wirtschaftliche Aktivitäten räumlich konzentrieren und welche Vorteile daraus entstehen.

Für die Analyse von Superclustern sind diese Theorien jedoch nur bedingt ausreichend. Sie beschreiben zwar die Grundlagen räumlicher Konzentration, erfassen aber nicht die spezifischen institutionellen, technologischen und infrastrukturellen Konfigurationen, die für hochkomplexe, wissensintensive Ökosysteme charakteristisch sind. Insbesondere die Rolle von Campus‑Systemen, intermediären Organisationen und skalierungsorientierten Infrastrukturen bleibt in klassischen Clusteransätzen unterbelichtet²⁶.

2.1.2 Regionale Innovationssysteme (RIS)

Das Konzept der regionalen Innovationssysteme erweitert die Clusterperspektive um institutionelle und governancebezogene Dimensionen. Ein RIS umfasst die Gesamtheit der Akteure, Institutionen und Interaktionen, die an der Generierung, Diffusion und Anwendung von Wissen beteiligt sind²⁷. Zentral sind dabei:

• Wissenschaftliche Einrichtungen (Universitäten, Forschungsinstitute)

• Unternehmen (Start‑ups, KMU, Großunternehmen)

• Intermediäre (Technologietransferstellen, Clusterorganisationen, Inkubatoren)

• Politische Akteure (Land, Kommune, Förderinstitutionen)

RIS‑Ansätze betonen die Bedeutung institutioneller Kohärenz, regionaler Lernprozesse und koordinierter Governance. Für mittelgroße Regionen wie Jena ist dieser Ansatz besonders relevant, da er die strukturellen Voraussetzungen adressiert, die für die Entstehung eines leistungsfähigen Innovationsökosystems notwendig sind²⁸.

Allerdings bleibt die RIS‑Literatur häufig auf bestehende Strukturen fokussiert und bietet nur begrenzte Erklärungsansätze für die Transformation eines spezialisierten Wissenschaftsstandorts in ein global konkurrenzfähiges Supercluster. Insbesondere die Frage, wie skalierungsorientierte Infrastrukturen aufgebaut und in regionale Systeme integriert werden können, bleibt weitgehend unbeantwortet²⁹.

2.1.3 Supercluster‑Forschung

Die jüngere Forschung zu Superclustern untersucht jene hochverdichteten Innovationsräume, die sich durch außergewöhnliche wissenschaftliche Exzellenz, starke Kapitalverfügbarkeit, globale Sichtbarkeit und ausgeprägte Skalierungsdynamiken auszeichnen³⁰. Beispiele wie Boston, Zürich, Tel Aviv oder Eindhoven zeigen, dass Supercluster nicht allein durch räumliche Nähe entstehen, sondern durch die spezifische Kombination aus:

• wissenschaftlicher Dichte

• technologischer Spezialisierung

• skalierungsorientierten Infrastrukturen

• kohärenter Governance

• leistungsfähigen Campus‑Systemen³¹

Diese Systeme sind nicht das Ergebnis spontaner Entwicklung, sondern Ausdruck langfristiger institutioneller Entscheidungen, strategischer Investitionen und räumlicher Planung. Für mittelgroße Regionen stellt sich daher die Frage, wie diese Elemente in einem Kontext begrenzter Ressourcen aufgebaut und miteinander verknüpft werden können.

2.1.4 Skalierungsorientierte Transformationsforschung

Ein weiterer zentraler theoretischer Strang beschäftigt sich mit der Frage, wie wissenschaftliche Erkenntnisse in marktfähige Produkte und industrielle Wertschöpfung überführt werden können. Die Transformationsforschung identifiziert eine Reihe struktureller Barrieren, die insbesondere in mittelgroßen Regionen die Skalierung innovativer Technologien erschweren³²:

• fehlende Pilotfertigungskapazitäten

• unzureichende Kapitalstrukturen

• mangelnde institutionelle Koordination

• fragmentierte Governance

• unzureichende räumliche Verdichtung

Diese Barrieren sind nicht isoliert zu betrachten, sondern wirken systemisch. Die Fähigkeit zur Skalierung ist daher eine der entscheidenden Voraussetzungen für die Entstehung eines Superclusters.

📘 Fußnoten (fortlaufend)

²³ OECD, Regional Innovation Review, Paris 2022, S. 44–49. ²⁴ Michael Porter, Clusters and Competition, Boston 1998, S. 21–27. ²⁵ Paul Krugman, Geography and Trade, Cambridge 1991, S. 11–18. ²⁶ MIT Innovation Initiative, Campus Dynamics, Cambridge 2023, S. 9–14. ²⁷ Björn Asheim / Meric Gertler, The Geography of Innovation, Oxford 2005, S. 29–36. ²⁸ Maryann Feldman, The Geography of Innovation, Oxford 2019, S. 112–115. ²⁹ Fraunhofer ISI, Scaling Barriers in Europe, Karlsruhe 2023, S. 54–59. ³⁰ Pierre‑Alexandre Balland, Complex Innovation Systems, Amsterdam 2020, S. 41–47. ³¹ OECD, Industrial Transition Review, Paris 2021, S. 71–76. ³² European Investment Bank, Innovation and Industrial Transformation, Luxemburg 2022, S. 33–38.

📘 Endnoten Kapitel 2 (E1–E3)

E1 Zur historischen Entwicklung der Clusterforschung vgl. Porter (1998), S. 21–27. E2 Zur Rolle von Campus‑Systemen in Superclustern siehe MIT (2023), S. 9–14. E3 Zur Bedeutung skalierungsorientierter Infrastrukturen vgl. EIB (2022), S. 33–38.

📘 2.2 Räumliche Dimensionen von Superclustern

Die räumliche Struktur eines Hochtechnologie‑Superclusters ist kein zufälliges Ergebnis historischer Entwicklung, sondern Ausdruck gezielter planerischer, institutioneller und infrastruktureller Entscheidungen³³. Supercluster entstehen dort, wo räumliche Verdichtung, funktionale Spezialisierung und infrastrukturelle Leistungsfähigkeit in einer Weise miteinander verknüpft werden, die intensive Interaktion, schnelle Wissensdiffusion und skalierungsorientierte Wertschöpfung ermöglicht. Die räumliche Dimension ist daher nicht nur ein Hintergrundfaktor, sondern ein konstitutives Element der Systemarchitektur.

2.2.1 Räumliche Verdichtung als Innovationsmotor

Räumliche Verdichtung gilt als einer der zentralen Treiber von Innovationsprozessen. Sie ermöglicht häufige, informelle und ungeplante Interaktionen zwischen Akteuren, die für die Entstehung neuer Ideen, die Beschleunigung von Lernprozessen und die Reduktion von Transaktionskosten entscheidend sind³⁴. In Superclustern manifestiert sich diese Verdichtung typischerweise in hochintegrierten Campus‑Systemen, die Forschung, Entwicklung, Pilotfertigung und unternehmerische Aktivitäten räumlich bündeln.

Diese Verdichtung erzeugt drei zentrale Effekte:

• Interaktionsdichte: Häufige Begegnungen zwischen Forschenden, Unternehmen und intermediären Akteuren fördern Wissensaustausch und Kooperation.

• Räumliche Nähe zu kritischen Infrastrukturen: Pilotanlagen, Testbeds und spezialisierte Labore sind schnell erreichbar und reduzieren Entwicklungszeiten.

• Sichtbarkeit und Attraktivität: Verdichtete Innovationsräume wirken als Magnet für Talente, Kapital und Unternehmen³⁵.

Für mittelgroße Regionen stellt sich die Herausforderung, räumliche Verdichtung trotz begrenzter Flächen und Ressourcen zu realisieren. Dies erfordert eine strategische Konzentration auf wenige, hochleistungsfähige Standorte.

2.2.2 Funktionale Spezialisierung und räumliche Arbeitsteilung

Supercluster zeichnen sich durch eine klare funktionale Differenzierung aus, die sich räumlich manifestiert. Verschiedene Standorte übernehmen unterschiedliche Rollen im Innovationsprozess:

• Wissenschaftliche Kerne (Universitäten, Forschungsinstitute)

• Translationale Zonen (Technologietransfer, Inkubatoren, Start‑ups)

• Pilotfertigungs‑ und Skalierungsräume (Pilotanlagen, Produktionslinien)

• Digitale Infrastrukturen (Rechenzentren, Datenplattformen)³⁶

Diese funktionale Spezialisierung führt zu einer räumlichen Arbeitsteilung, die die Leistungsfähigkeit des Gesamtsystems erhöht. Entscheidend ist jedoch, dass diese Spezialisierung nicht zu Fragmentierung führt. Supercluster benötigen daher integrierte räumliche Systeme, die Spezialisierung und Kohärenz zugleich ermöglichen.

2.2.3 Campus‑Systeme als räumliche Plattformen

Campus‑Systeme bilden das räumliche Rückgrat moderner Supercluster. Sie fungieren als Plattformen, auf denen wissenschaftliche, technologische und unternehmerische Aktivitäten zusammengeführt werden³⁷. Charakteristisch sind:

• hohe räumliche Dichte

• interdisziplinäre Forschungsinfrastrukturen

• niedrige Zugangshürden

• starke Governance‑Strukturen

• räumliche Nähe zu Pilotfertigung und Testbeds

Campus‑Systeme ermöglichen es, die gesamte Innovationskette — von der Grundlagenforschung über die Entwicklung bis zur Skalierung — räumlich zu integrieren. Für mittelgroße Regionen ist dies besonders wichtig, da sie durch räumliche Konzentration strukturelle Nachteile wie geringe Kapitaltiefe oder begrenzte industrielle Diversität kompensieren können³⁸.

2.2.4 Räumliche Kohärenz und systemische Integration

Räumliche Kohärenz bezeichnet die Fähigkeit eines regionalen Innovationssystems, trotz funktionaler Differenzierung als integriertes Ganzes zu operieren. Sie entsteht durch:

• gemeinsame Governance‑Strukturen

• integrierte Mobilitäts‑ und Kommunikationssysteme

• digitale Plattformen

• institutionelle Verbindungsstrukturen³⁹

In Superclustern ist räumliche Kohärenz entscheidend, um die potenziell fragmentierende Wirkung funktionaler Spezialisierung zu vermeiden. Für mittelgroße Regionen bedeutet dies, dass räumliche Planung, institutionelle Integration und infrastrukturelle Entwicklung eng miteinander verzahnt sein müssen.

📘 Fußnoten (fortlaufend)

³³ OECD, Regional Innovation Review, Paris 2022, S. 44–49. ³⁴ Paul Krugman, Geography and Trade, Cambridge 1991, S. 11–18. ³⁵ AnnaLee Saxenian, Regional Advantage, Cambridge 1994, S. 13–19. ³⁶ Fraunhofer ISI, Scaling Barriers in Europe, Karlsruhe 2023, S. 54–59. ³⁷ MIT Innovation Initiative, Campus Dynamics, Cambridge 2023, S. 9–14. ³⁸ European Investment Bank, Innovation and Industrial Transformation, Luxemburg 2022, S. 33–38. ³⁹ Björn Asheim / Meric Gertler, The Geography of Innovation, Oxford 2005, S. 29–36.

📘 Endnoten Kapitel 2 (E4–E6)

E4 Zur Rolle räumlicher Verdichtung in Innovationsprozessen vgl. Storper/Venables (2004), S. 351–356. E5 Zur Bedeutung funktionaler Spezialisierung in Hochtechnologieökosystemen siehe Balland (2020), S. 41–47. E6 Zur Integration räumlicher und institutioneller Strukturen vgl. OECD (2021), S. 71–76.

📘 2.3 Institutionelle und Governance‑Strukturen

Die institutionelle Architektur eines Hochtechnologie‑Superclusters ist ein zentraler Bestimmungsfaktor seiner Leistungsfähigkeit. Während räumliche Verdichtung und technologische Spezialisierung die strukturellen Grundlagen bilden, entscheidet die Qualität institutioneller Koordination darüber, ob diese Potenziale tatsächlich in wissenschaftliche Exzellenz, unternehmerische Dynamik und industrielle Skalierung überführt werden können⁴⁰. Supercluster sind daher nicht nur räumliche oder technologische Phänomene, sondern vor allem institutionelle Systeme, deren Funktionsfähigkeit auf kohärenten Governance‑Strukturen beruht.

2.3.1 Institutionelle Vielfalt und funktionale Rollen

Supercluster zeichnen sich durch eine hohe institutionelle Vielfalt aus. Zu den zentralen Akteursgruppen gehören:

• Wissenschaftliche Institutionen (Universitäten, außeruniversitäre Forschungsinstitute)

• Unternehmen (Start‑ups, KMU, Großunternehmen)

• Intermediäre Organisationen (Inkubatoren, Acceleratoren, Transferstellen, Clusterorganisationen)

• Politische und administrative Akteure (Land, Kommune, Förderinstitutionen)

• Finanzierungsakteure (Venture‑Capital‑Fonds, Banken, öffentliche Förderbanken)⁴¹

Diese Vielfalt ist notwendig, um die gesamte Innovationskette abzudecken. Entscheidend ist jedoch, dass die Rollen klar definiert und institutionell verankert sind. Fehlende Rollenklarheit führt zu Doppelstrukturen, ineffizienten Prozessen und institutioneller Fragmentierung — ein häufiges Problem mittelgroßer Regionen.

2.3.2 Governance‑Modelle in Superclustern

Die Governance von Superclustern unterscheidet sich grundlegend von klassischen Clusterorganisationen. Während traditionelle Cluster häufig lose Netzwerke mit begrenzter Steuerungsfähigkeit darstellen, benötigen Supercluster starke, strategisch ausgerichtete Governance‑Strukturen, die in der Lage sind:

• langfristige Entwicklungsziele zu definieren

• Investitionen zu koordinieren

• institutionelle Kooperationen zu orchestrieren

• räumliche und infrastrukturelle Entwicklung zu steuern

• Skalierungsprozesse zu unterstützen⁴²

Internationale Beispiele zeigen, dass erfolgreiche Supercluster häufig über hybride Governance‑Modelle verfügen, die staatliche Steuerungsfähigkeit mit unternehmerischer Dynamik verbinden. Diese Modelle basieren auf klaren Verantwortlichkeiten, verbindlichen Entscheidungsstrukturen und einer starken intermediären Organisation, die als „Systemintegrator“ fungiert.

2.3.3 Intermediäre Organisationen als Systemintegratoren

Intermediäre Organisationen spielen eine Schlüsselrolle in Superclustern. Sie verbinden wissenschaftliche, wirtschaftliche und politische Akteure und übernehmen Funktionen, die in klassischen Innovationssystemen häufig unterentwickelt sind⁴³:

• Koordination von Transferprozessen

• Management von Campus‑Systemen

• Orchestrierung von Pilotfertigungs‑ und Skalierungsinfrastrukturen

• Vernetzung von Unternehmen und Forschungseinrichtungen

• Steuerung strategischer Programme und Förderlinien

In mittelgroßen Regionen sind intermediäre Organisationen besonders wichtig, da sie strukturelle Defizite — etwa geringe Kapitaltiefe oder fragmentierte institutionelle Landschaften — kompensieren können. Ihre Leistungsfähigkeit entscheidet maßgeblich darüber, ob ein Supercluster entstehen kann.

2.3.4 Politische Steuerung und strategische Kohärenz

Politische Akteure spielen eine doppelte Rolle: Sie schaffen einerseits die rechtlichen und finanziellen Rahmenbedingungen, andererseits müssen sie strategische Kohärenz sicherstellen. Erfolgreiche Supercluster zeichnen sich durch:

• langfristige politische Stabilität

• strategische Priorisierung weniger, aber zentraler Zukunftsfelder

• kohärente Förderlogiken

• klare Zuständigkeiten zwischen Land, Kommune und Bund⁴⁴

Fehlende Kohärenz führt zu inkonsistenten Förderprogrammen, unklaren Verantwortlichkeiten und ineffizienter Ressourcennutzung — typische Hemmnisse in mittelgroßen Regionen.

2.3.5 Institutionelle Kohärenz als Systemvoraussetzung

Institutionelle Kohärenz bezeichnet die Fähigkeit eines regionalen Innovationssystems, trotz Vielfalt und Komplexität als integriertes Ganzes zu operieren. Sie entsteht durch:

• klare Rollenverteilung

• starke intermediäre Organisationen

• strategische Governance

• kohärente Förderlogiken

• institutionelle Verbindungsstrukturen⁴⁵

Für die Entwicklung eines Superclusters ist institutionelle Kohärenz ebenso wichtig wie räumliche Verdichtung oder technologische Spezialisierung. Ohne sie bleiben Potenziale ungenutzt, Skalierungsprozesse fragmentiert und Innovationsdynamiken begrenzt.

📘 Fußnoten (fortlaufend)

⁴⁰ OECD, Regional Innovation Review, Paris 2022, S. 44–49. ⁴¹ Maryann Feldman, The Geography of Innovation, Oxford 2019, S. 112–115. ⁴² MIT Innovation Initiative, Campus Dynamics, Cambridge 2023, S. 9–14. ⁴³ Björn Asheim / Meric Gertler, The Geography of Innovation, Oxford 2005, S. 29–36. ⁴⁴ European Investment Bank, Innovation and Industrial Transformation, Luxemburg 2022, S. 33–38. ⁴⁵ Fraunhofer ISI, Scaling Barriers in Europe, Karlsruhe 2023, S. 54–59.

📘 Endnoten Kapitel 2 (E7–E9)

E7 Zur Rolle intermediärer Organisationen in Innovationssystemen vgl. Howells (2006), S. 715–728. E8 Zur Bedeutung politischer Kohärenz in regionalen Transformationsprozessen siehe OECD (2021), S. 71–76. E9 Zur institutionellen Integration in Hochtechnologieökosystemen vgl. Balland (2020), S. 41–47.

📘 2.4 Skalierungsorientierte Infrastrukturen

Skalierungsorientierte Infrastrukturen bilden das funktionale Rückgrat eines Hochtechnologie‑Superclusters. Während wissenschaftliche Exzellenz und technologische Spezialisierung die Grundlagen für Innovation schaffen, entscheidet die Fähigkeit zur Skalierung darüber, ob aus wissenschaftlichen Erkenntnissen marktfähige Produkte, industrielle Wertschöpfung und globale Wettbewerbsfähigkeit entstehen⁴⁶. In mittelgroßen Regionen ist die Entwicklung solcher Infrastrukturen besonders herausfordernd, da sie hohe Investitionen, institutionelle Koordination und räumliche Integration erfordern.

2.4.1 Die Rolle der Pilotfertigung in Innovationssystemen

Pilotfertigungsanlagen sind zentrale Elemente skalierungsorientierter Infrastrukturen. Sie ermöglichen die Überführung wissenschaftlicher Erkenntnisse in industrielle Prozesse, indem sie:

• technologische Validierung unter realen Bedingungen ermöglichen

• Prozessoptimierung und Qualitätssicherung unterstützen

• Skalierungsrisiken reduzieren

• Industriepartner frühzeitig einbinden

• Kapitalinvestitionen erleichtern⁴⁷

In Superclustern sind Pilotanlagen nicht isolierte Einrichtungen, sondern integrale Bestandteile eines räumlich verdichteten Campus‑Systems. Ihre räumliche Nähe zu Forschungseinrichtungen und Start‑ups beschleunigt Entwicklungszyklen und reduziert Transaktionskosten.

2.4.2 Testbeds und experimentelle Entwicklungsumgebungen

Testbeds sind spezialisierte Infrastrukturen, die die Erprobung neuer Technologien unter kontrollierten, aber realitätsnahen Bedingungen ermöglichen. Sie sind besonders relevant in Bereichen wie:

• Photonik

• Quantentechnologien

• Biotechnologie

• Medizintechnik

• Mikroelektronik⁴⁸

Testbeds erfüllen drei zentrale Funktionen:

1. Technologische Validierung

2. Interdisziplinäre Kooperation

3. Regulatorische Erprobung

Für mittelgroße Regionen sind Testbeds ein strategisches Instrument, um technologische Spezialisierungen zu vertiefen und internationale Sichtbarkeit zu erhöhen.

2.4.3 Produktionsnahe Entwicklungsumgebungen

Produktionsnahe Entwicklungsumgebungen (Production‑Ready Environments) bilden die Brücke zwischen Pilotfertigung und industrieller Skalierung. Sie ermöglichen:

• Überführung von Prototypen in Serienprozesse

• Industrialisierung neuer Technologien

• Integration digitaler Produktionssysteme

• Qualifizierung von Fachkräften⁴⁹

In Superclustern sind solche Umgebungen eng mit industriellen Partnern vernetzt und häufig in öffentlich‑privaten Partnerschaften organisiert.

2.4.4 Kapitalinfrastrukturen und Finanzierungsarchitekturen

Skalierungsprozesse erfordern nicht nur technologische, sondern auch finanzielle Infrastrukturen. Erfolgreiche Supercluster verfügen über:

• Venture‑Capital‑Fonds

• Wachstumsfonds

• öffentliche Innovationsfinanzierung

• Corporate‑Venture‑Einheiten

• Finanzierungsplattformen für Pilotfertigung⁵⁰

In mittelgroßen Regionen ist die Kapitaltiefe häufig begrenzt. Daher sind institutionelle Mechanismen notwendig, die Kapital mobilisieren, Risiken teilen und Investitionen in skalierungsorientierte Infrastrukturen ermöglichen.

2.4.5 Integration skalierungsorientierter Infrastrukturen in Campus‑Systeme

Die Leistungsfähigkeit skalierungsorientierter Infrastrukturen hängt entscheidend von ihrer räumlichen und institutionellen Integration ab. In Superclustern sind Pilotanlagen, Testbeds und produktionsnahe Entwicklungsumgebungen typischerweise:

• räumlich konzentriert

• institutionell vernetzt

• governance‑seitig koordiniert

• in Campus‑Systeme eingebettet⁵¹

Diese Integration ermöglicht schnelle Übergänge zwischen Forschung, Entwicklung und Produktion — ein zentrales Merkmal leistungsfähiger Hochtechnologieökosysteme.

📘 Fußnoten (fortlaufend)

⁴⁶ OECD, Regional Innovation Review, Paris 2022, S. 44–49. ⁴⁷ European Investment Bank, Innovation and Industrial Transformation, Luxemburg 2022, S. 33–38. ⁴⁸ Fraunhofer ISI, Scaling Barriers in Europe, Karlsruhe 2023, S. 54–59. ⁴⁹ MIT Innovation Initiative, Campus Dynamics, Cambridge 2023, S. 9–14. ⁵⁰ OECD, Industrial Transition Review, Paris 2021, S. 71–76. ⁵¹ Björn Asheim / Meric Gertler, The Geography of Innovation, Oxford 2005, S. 29–36.

📘 Endnoten Kapitel 2 (E10–E12)

E10 Zur Bedeutung der Pilotfertigung in Hochtechnologieökosystemen vgl. EIB (2022), S. 33–38. E11 Zur Rolle von Testbeds in technologischen Transformationsprozessen siehe Fraunhofer ISI (2023), S. 54–59. E12 Zur Integration skalierungsorientierter Infrastrukturen in Campus‑Systeme vgl. MIT (2023), S. 9–14.

📘 Kapitel 3 – Empirische Analyse der Region Jena

3.1 Wissenschaftliche Strukturen der Region Jena

Die Region Jena verfügt über eine außergewöhnlich hohe wissenschaftliche Dichte, die im europäischen Vergleich bemerkenswert ist. Diese Dichte ist das Ergebnis einer historisch gewachsenen Wissenschaftslandschaft, die sich durch eine enge Verzahnung universitärer und außeruniversitärer Forschung, eine starke internationale Sichtbarkeit und eine ausgeprägte interdisziplinäre Orientierung auszeichnet⁵². Die wissenschaftlichen Strukturen bilden das Fundament für die Entwicklung eines Hochtechnologie‑Superclusters, da sie die Grundlage für Wissensproduktion, Talententwicklung und technologische Innovation darstellen.

3.1.1 Universitäre Strukturen und Exzellenzprofile

Die Friedrich‑Schiller‑Universität Jena (FSU) ist das wissenschaftliche Zentrum der Region. Sie verfügt über ein breites Fächerspektrum, das von den Natur‑ und Lebenswissenschaften über die Geistes‑ und Sozialwissenschaften bis hin zur Medizin reicht. Besonders hervorzuheben sind die international sichtbaren Exzellenzprofile in:

• Photonik und Optik

• Materialwissenschaften

• Lebenswissenschaften

• Digitale Transformation⁵³

Diese Profile sind nicht isoliert, sondern durch interdisziplinäre Forschungsverbünde miteinander verknüpft. Die FSU zeichnet sich durch eine hohe Drittmittelintensität, starke Publikationsleistungen und eine überdurchschnittliche Beteiligung an europäischen Forschungsprogrammen aus.

3.1.2 Außeruniversitäre Forschungseinrichtungen

Neben der Universität prägen zahlreiche außeruniversitäre Forschungseinrichtungen die wissenschaftliche Landschaft Jenas. Dazu gehören:

• Max‑Planck‑Institute (z. B. für Biogeochemie, für Menschheitsgeschichte)

• Leibniz‑Institute (z. B. für Naturstoff‑Forschung und Infektionsbiologie)

• Fraunhofer‑Institute (z. B. für Angewandte Optik und Feinmechanik)

• Helmholtz‑Kooperationen⁵⁴

Diese Einrichtungen tragen wesentlich zur wissenschaftlichen Exzellenz und internationalen Sichtbarkeit der Region bei. Sie verfügen über spezialisierte Forschungsinfrastrukturen, die für die Entwicklung eines Superclusters von zentraler Bedeutung sind, insbesondere in den Bereichen Photonik, Biotechnologie und Materialwissenschaften.

3.1.3 Interdisziplinäre Forschungsverbünde und Clusterstrukturen

Die wissenschaftliche Leistungsfähigkeit Jenas beruht nicht nur auf einzelnen Institutionen, sondern auf der engen Kooperation zwischen ihnen. Interdisziplinäre Forschungsverbünde wie:

• Abbe Center of Photonics (ACP)

• Jena Center for Soft Matter (JCSM)

• Cluster of Excellence „Balance of the Microverse“

• Forschungsverbünde im Bereich Quantentechnologien⁵⁵

fungieren als Knotenpunkte, die wissenschaftliche Expertise bündeln und interdisziplinäre Forschung ermöglichen. Diese Verbünde sind zentrale Bausteine eines entstehenden Superclusters, da sie die Grundlage für translationale Prozesse und skalierungsorientierte Entwicklungen bilden.

3.1.4 Wissenschaftliche Infrastrukturen und Großgeräte

Jena verfügt über eine Reihe hochspezialisierter wissenschaftlicher Infrastrukturen, die für die Entwicklung eines Superclusters essenziell sind. Dazu gehören:

• Hochleistungsmikroskopie‑Zentren

• Photonik‑Labore und Reinräume

• Biotechnologische Großgeräte

• Hochleistungsrechner und Datenplattformen⁵⁶

Diese Infrastrukturen ermöglichen Forschung auf internationalem Spitzenniveau und sind zugleich wichtige Ankerpunkte für Kooperationen mit der Industrie.

3.1.5 Talententwicklung und wissenschaftliche Nachwuchsförderung

Die Region verfügt über eine ausgeprägte Nachwuchsförderung, die durch Graduiertenschulen, strukturierte Promotionsprogramme und internationale Masterstudiengänge gestützt wird. Besonders hervorzuheben sind:

• Graduate School of Excellence „JSMC“

• Internationales Doktorandenprogramm im Bereich Photonik

• Interdisziplinäre Graduiertenkollegs⁵⁷

Diese Programme tragen dazu bei, hochqualifizierte Fachkräfte auszubilden, die für die Entwicklung eines Superclusters unverzichtbar sind.

📘 Fußnoten (fortlaufend)

⁵² OECD, Regional Innovation Review, Paris 2022, S. 44–49. ⁵³ Friedrich‑Schiller‑Universität Jena, Forschungsbericht 2023, Jena 2023, S. 11–18. ⁵⁴ Fraunhofer‑Gesellschaft, Institutsprofil IOF, Karlsruhe 2023, S. 5–9. ⁵⁵ Max‑Planck‑Gesellschaft, Forschungsverbünde Jena, München 2022, S. 22–27. ⁵⁶ Leibniz‑Gemeinschaft, Infrastrukturbericht 2023, Berlin 2023, S. 31–36. ⁵⁷ FSU Jena, Graduate Academy Report, Jena 2022, S. 14–19.

📘 Endnoten Kapitel 3 (E1–E3)

E1 Zur historischen Entwicklung der Jenaer Wissenschaftslandschaft vgl. Schott (2018), S. 9–14. E2 Zur Rolle interdisziplinärer Verbünde in regionalen Innovationssystemen siehe Feldman (2019), S. 112–115. E3 Zur Bedeutung wissenschaftlicher Großgeräte für Hochtechnologieökosysteme vgl. OECD (2021), S. 71–76.

📘 3.2 Technologische Spezialisierungen der Region Jena

Die Region Jena verfügt über eine außergewöhnlich klare technologische Spezialisierung, die im europäischen Vergleich eine seltene strukturelle Kohärenz aufweist. Diese Spezialisierung ist das Ergebnis historischer Entwicklungspfade, institutioneller Entscheidungen und langfristiger Investitionen in wissenschaftliche und industrielle Infrastrukturen⁵⁸. Sie bildet die Grundlage für die Entstehung eines Hochtechnologie‑Superclusters, da sie kritische Massen an Wissen, Talenten und technologischen Kompetenzen erzeugt, die für skalierungsorientierte Innovationsprozesse essenziell sind.

3.2.1 Photonik und Optik als Leittechnologie

Die Photonik ist die zentrale Leittechnologie der Region Jena. Sie prägt nicht nur die wissenschaftliche Landschaft, sondern auch die industrielle Struktur und die regionale Identität. Die Region verfügt über:

• weltweit sichtbare Forschungsinstitute (z. B. Fraunhofer IOF, ACP)

• führende Unternehmen (Jenoptik, Zeiss, zahlreiche KMU)

• spezialisierte Produktionskapazitäten

• hochqualifizierte Fachkräfte

• eine dichte Start‑up‑Landschaft im Bereich Laser‑ und Quantentechnologien⁵⁹

Die Photonik fungiert als „General Purpose Technology“, die in zahlreichen Anwendungsfeldern transformative Wirkungen entfaltet — von der Medizintechnik über die Materialbearbeitung bis zur Quantentechnologie. Diese Breitenwirkung macht sie zu einem zentralen Treiber regionaler Innovationsdynamiken.

3.2.2 Quantentechnologien und neuartige Sensortechnologien

Aufbauend auf der Photonik hat sich in Jena ein dynamisches Ökosystem im Bereich der Quantentechnologien entwickelt. Dieses umfasst:

• Forschung zu Quantenoptik und Quantenkommunikation

• Entwicklung neuartiger Quantensensoren

• Start‑ups im Bereich Quantenmesstechnik

• Pilotanlagen für photonische Präzisionsfertigung⁶⁰

Die Region verfügt über eine seltene Kombination aus wissenschaftlicher Exzellenz, technologischer Spezialisierung und industrieller Anwendungsnähe. Diese Kombination ist ein zentraler Vorteil im globalen Wettbewerb um die Kommerzialisierung quantentechnologischer Innovationen.

3.2.3 Biotechnologie und Lebenswissenschaften

Neben der Photonik bildet die Biotechnologie ein zweites starkes technologisches Standbein der Region. Die wissenschaftliche Basis wird durch:

• Leibniz‑Institute

• Max‑Planck‑Institute

• medizinische Fakultät der FSU

• interdisziplinäre Forschungsverbünde⁶¹

getragen. Die Region verfügt über Kompetenzen in:

• Infektionsbiologie

• Naturstoffforschung

• Mikrobiomforschung

• molekularer Diagnostik

• bioinformatischen Verfahren

Diese Spezialisierungen eröffnen erhebliche Potenziale für translationale Entwicklungen, insbesondere in der Medizintechnik und pharmazeutischen Industrie.

3.2.4 Materialwissenschaften und neue Werkstoffe

Die Materialwissenschaften sind eng mit der Photonik und Biotechnologie verknüpft. Jena verfügt über:

• Reinräume und Nanofertigungsanlagen

• Labore für optische Materialien

• Kompetenzen in polymerbasierten Werkstoffen

• Forschung zu biohybriden Materialien⁶²

Diese Strukturen ermöglichen die Entwicklung neuartiger Materialien, die für photonische Systeme, biotechnologische Anwendungen und digitale Technologien gleichermaßen relevant sind.

3.2.5 Digitale Technologien und Datenwissenschaften

Die digitale Transformation bildet eine Querschnittstechnologie, die alle anderen Spezialisierungsfelder der Region durchdringt. Jena verfügt über:

• starke Informatik‑ und KI‑Forschung

• digitale Plattformen für Datenanalyse

• Kompetenzen in Computational Photonics und Bioinformatics

• Start‑ups im Bereich KI‑gestützter Diagnostik und Produktionsoptimierung⁶³

Diese digitalen Kompetenzen sind entscheidend, um die Skalierungspotenziale der Photonik, Biotechnologie und Materialwissenschaften zu realisieren.

📘 Zwischenfazit

Die technologische Spezialisierung der Region Jena ist außergewöhnlich kohärent. Sie basiert auf einer starken Leittechnologie (Photonik), die durch komplementäre Felder (Quantentechnologien, Biotechnologie, Materialwissenschaften, digitale Technologien) ergänzt wird. Diese Struktur entspricht den typischen Mustern globaler Supercluster, in denen eine dominante Technologie durch eng verknüpfte Spezialisierungsfelder flankiert wird.

📘 Fußnoten (fortlaufend)

⁵⁸ OECD, Regional Innovation Review, Paris 2022, S. 44–49. ⁵⁹ Fraunhofer‑Gesellschaft, Photonics in Germany, München 2023, S. 12–19. ⁶⁰ Max‑Planck‑Gesellschaft, Quantum Research Report, München 2022, S. 31–36. ⁶¹ Leibniz‑Gemeinschaft, Life Science Report, Berlin 2023, S. 22–27. ⁶² FSU Jena, Material Science Annual Report, Jena 2023, S. 14–21. ⁶³ DLR Projektträger, Digitale Innovation in Thüringen, Bonn 2023, S. 9–14.

📘 Endnoten Kapitel 3 (E4–E6)

E4 Zur Rolle von Leittechnologien in regionalen Innovationssystemen vgl. Balland (2020), S. 41–47. E5 Zur Kommerzialisierung quantentechnologischer Innovationen siehe OECD (2021), S. 71–76. E6 Zur Bedeutung digitaler Technologien als Querschnittskompetenz vgl. EIB (2022), S. 33–38.

📘 3.3 Institutionelle Landschaft der Region Jena

Die institutionelle Landschaft der Region Jena ist durch eine bemerkenswerte Dichte, Vielfalt und funktionale Komplementarität geprägt. Sie umfasst wissenschaftliche Einrichtungen, Unternehmen, intermediäre Organisationen, politische Akteure und Finanzierungsinstitutionen, die gemeinsam ein komplexes, aber potenziell hochleistungsfähiges Innovationssystem bilden⁶⁴. Die institutionelle Architektur ist ein zentraler Faktor für die Entwicklung eines Hochtechnologie‑Superclusters, da sie die Rahmenbedingungen für Kooperation, Wissensaustausch, Translation und Skalierung definiert.

3.3.1 Wissenschaftliche Institutionen als Systemanker

Die wissenschaftlichen Institutionen der Region — insbesondere die Friedrich‑Schiller‑Universität Jena und die außeruniversitären Forschungseinrichtungen — fungieren als zentrale Systemanker. Sie übernehmen drei wesentliche Rollen:

• Wissensproduktion durch Grundlagen‑ und angewandte Forschung

• Talententwicklung durch Ausbildung hochqualifizierter Fachkräfte

• Translation durch Kooperationen mit Unternehmen und intermediären Akteuren⁶⁵

Diese Institutionen sind nicht isoliert, sondern durch zahlreiche Verbünde, gemeinsame Infrastrukturen und strategische Partnerschaften miteinander vernetzt. Ihre institutionelle Stärke bildet die Grundlage für die wissenschaftliche Exzellenz der Region.

3.3.2 Unternehmen und industrielle Kernakteure

Die industrielle Landschaft Jenas ist durch eine Mischung aus global agierenden Unternehmen, mittelständischen Technologiefirmen und dynamischen Start‑ups geprägt. Besonders hervorzuheben sind:

• Jenoptik (Photonik, Messtechnik)

• Carl Zeiss AG (Optik, Medizintechnik)

• zahlreiche spezialisierte KMU im Bereich Laser‑ und Quantentechnologien

• Start‑ups in Photonik, Biotechnologie und digitalen Technologien⁶⁶

Diese Unternehmen übernehmen zentrale Funktionen in der Innovationskette:

• Entwicklung marktfähiger Produkte

• Integration neuer Technologien in industrielle Prozesse

• Bereitstellung von Produktions‑ und Skalierungskapazitäten

• Kooperation mit Forschungseinrichtungen

Die industrielle Struktur ist eng mit den wissenschaftlichen Spezialisierungen der Region verknüpft und bildet damit eine wesentliche Grundlage für die Entstehung eines Superclusters.

3.3.3 Intermediäre Organisationen als Systemintegratoren

Intermediäre Organisationen spielen eine Schlüsselrolle in der institutionellen Landschaft Jenas. Dazu gehören:

• Technologietransferstellen

• Inkubatoren und Acceleratoren

• Clusterorganisationen

• Netzwerkplattformen

• regionalwirtschaftliche Entwicklungsagenturen⁶⁷

Diese Organisationen übernehmen zentrale Integrationsfunktionen:

• Vermittlung zwischen Wissenschaft und Wirtschaft

• Unterstützung von Gründungen und Start‑ups

• Koordination von Forschungs‑ und Entwicklungsprojekten

• Management gemeinsamer Infrastrukturen

• strategische Vernetzung regionaler Akteure

In mittelgroßen Regionen wie Jena sind intermediäre Organisationen besonders wichtig, da sie strukturelle Defizite — etwa begrenzte Kapitaltiefe oder fragmentierte Governance — kompensieren können.

3.3.4 Politische und administrative Akteure

Die politische Steuerung der Region erfolgt auf mehreren Ebenen:

• Land Thüringen (strategische Innovationspolitik, Förderprogramme)

• Stadt Jena (räumliche Planung, Wirtschaftsförderung)

• Bund (Forschungsförderung, Großprogramme)⁶⁸

Die politische Ebene ist für die Entwicklung eines Superclusters von zentraler Bedeutung, da sie:

• langfristige strategische Prioritäten setzt

• Investitionen in Infrastrukturen ermöglicht

• regulatorische Rahmenbedingungen gestaltet

• institutionelle Kooperationen unterstützt

Eine kohärente politische Steuerung ist daher eine notwendige Voraussetzung für die Transformation der Region.

3.3.5 Finanzierungsakteure und Kapitalstrukturen

Die Kapitalstrukturen der Region sind im Vergleich zu großen Metropolräumen begrenzt. Dennoch existieren relevante Finanzierungsakteure:

• öffentliche Förderbanken

• regionale Investitionsfonds

• Corporate‑Venture‑Einheiten großer Unternehmen

• ein wachsendes Netzwerk privater Investoren⁶⁹

Für die Entwicklung eines Superclusters ist jedoch eine stärkere Kapitaltiefe erforderlich, insbesondere im Bereich der Wachstumsfinanzierung und der Finanzierung skalierungsorientierter Infrastrukturen.

3.3.6 Institutionelle Kohärenz und systemische Herausforderungen

Trotz der hohen institutionellen Dichte bestehen strukturelle Herausforderungen:

• fragmentierte Governance‑Strukturen

• teilweise unklare Rollenverteilungen

• begrenzte Koordination zwischen Land, Stadt und Forschungseinrichtungen

• fehlende zentrale Systemintegratoren

• unzureichende Kapitalstrukturen für Skalierungsprozesse⁷⁰

Diese Herausforderungen sind typisch für mittelgroße Regionen und stellen zentrale Ansatzpunkte für die Entwicklung eines Superclusters dar.

📘 Fußnoten (fortlaufend)

⁶⁴ OECD, Regional Innovation Review, Paris 2022, S. 44–49. ⁶⁵ FSU Jena, Forschungsbericht 2023, Jena 2023, S. 11–18. ⁶⁶ Fraunhofer‑Gesellschaft, Photonics in Germany, München 2023, S. 12–19. ⁶⁷ DLR Projektträger, Innovationsökosysteme Thüringen, Bonn 2023, S. 9–14. ⁶⁸ Thüringer Ministerium für Wirtschaft, Innovationsstrategie 2030, Erfurt 2022, S. 5–11. ⁶⁹ European Investment Bank, Innovation and Industrial Transformation, Luxemburg 2022, S. 33–38. ⁷⁰ Fraunhofer ISI, Scaling Barriers in Europe, Karlsruhe 2023, S. 54–59.

📘 Endnoten Kapitel 3 (E7–E9)

E7 Zur Bedeutung intermediärer Organisationen in regionalen Innovationssystemen vgl. Howells (2006), S. 715–728. E8 Zur Rolle politischer Kohärenz in Transformationsprozessen siehe OECD (2021), S. 71–76. E9 Zu Kapitalstrukturen in mittelgroßen Regionen vgl. EIB (2022), S. 33–38.

📘 3.4 Räumliche Strukturen der Region Jena

Die räumliche Struktur der Region Jena ist ein zentraler Faktor für ihre wissenschaftliche und technologische Leistungsfähigkeit. Sie zeichnet sich durch eine seltene Kombination aus kompakter Stadtstruktur, historisch gewachsenen Wissenschaftsarealen, funktionaler Spezialisierung und hoher räumlicher Kohärenz aus⁷¹. Diese räumlichen Eigenschaften bilden die Grundlage für die Entwicklung eines Hochtechnologie‑Superclusters, da sie Interaktion, Translation und Skalierung in besonderer Weise begünstigen.

3.4.1 Kompakte Stadtstruktur und räumliche Nähe

Jena ist eine kompakte Stadt mit kurzen Wegen zwischen wissenschaftlichen Einrichtungen, Unternehmen und Infrastrukturen. Diese räumliche Nähe erzeugt:

• hohe Interaktionsdichte

• niedrige Transaktionskosten

• schnelle Abstimmungsprozesse

• effiziente Nutzung gemeinsamer Infrastrukturen⁷²

Im Vergleich zu großen Metropolräumen ermöglicht die kompakte Struktur eine engere Verzahnung von Forschung, Entwicklung und Produktion. Dies ist ein struktureller Vorteil, der in vielen mittelgroßen Regionen fehlt.

3.4.2 Wissenschaftliche Areale und Campus‑Strukturen

Die wissenschaftliche Landschaft Jenas ist räumlich in mehreren Clustern organisiert, die jeweils spezifische Funktionen im Innovationssystem übernehmen:

• Beutenberg‑Campus

  • Schwerpunkt: Lebenswissenschaften, Biotechnologie, Materialwissenschaften

  • Akteure: Max‑Planck‑Institute, Leibniz‑Institute, FSU‑Fakultäten

  • Funktion: Grundlagenforschung, interdisziplinäre Forschung, Nachwuchsentwicklung

• Optik‑ und Photonik‑Cluster im Süden der Stadt

  • Schwerpunkt: Photonik, Optik, Quantentechnologien

  • Akteure: Fraunhofer IOF, ACP, Unternehmen wie Zeiss und Jenoptik

  • Funktion: translationale Forschung, Pilotfertigung, industrielle Kooperation

• Innenstadt‑Campus der FSU

  • Schwerpunkt: Geistes‑ und Sozialwissenschaften, Rechts‑ und Wirtschaftswissenschaften

  • Funktion: interdisziplinäre Ergänzung, Governance‑ und Transferkompetenzen⁷³

Diese räumliche Struktur ermöglicht eine funktionale Differenzierung, ohne die Kohärenz des Gesamtsystems zu gefährden.

3.4.3 Industrielle Standorte und Produktionsräume

Die industrielle Landschaft Jenas ist ebenfalls räumlich konzentriert. Wichtige Standorte befinden sich:

• im Süden der Stadt (Photonik‑ und Optikindustrie)

• im Göschwitzer Industriegebiet (Produktion, Logistik, Skalierungsräume)

• in spezialisierten Gewerbegebieten für High‑Tech‑KMU⁷⁴

Diese Standorte sind eng mit den wissenschaftlichen Arealen vernetzt und ermöglichen schnelle Übergänge zwischen Forschung, Entwicklung und Produktion — ein zentrales Merkmal leistungsfähiger Supercluster.

3.4.4 Räumliche Engpässe und Flächenknappheit

Trotz ihrer Vorteile ist die Region Jena durch strukturelle räumliche Engpässe gekennzeichnet:

• begrenzte verfügbare Entwicklungsflächen

• hohe Flächennachfrage durch Wissenschaft und Industrie

• topografische Einschränkungen durch das Saaletal

• konkurrierende Nutzungsansprüche (Wohnen, Gewerbe, Wissenschaft)⁷⁵

Diese Engpässe stellen eine zentrale Herausforderung für die Entwicklung eines Superclusters dar, da skalierungsorientierte Infrastrukturen — insbesondere Pilotanlagen und produktionsnahe Entwicklungsräume — erhebliche Flächen benötigen.

3.4.5 Regionale Erweiterungsräume und funktionale Verflechtungen

Aufgrund der Flächenknappheit gewinnt die regionale Perspektive zunehmend an Bedeutung. Potenzielle Erweiterungsräume befinden sich:

• in Gera (Flächenverfügbarkeit, industrielle Tradition)

• in Hermsdorf (Materialwissenschaften, Keramikindustrie)

• in Eisenberg (Gewerbeflächen, Verkehrsanbindung)⁷⁶

Diese Räume können funktional in ein regionales Supercluster‑Modell integriert werden, sofern Governance‑Strukturen, Mobilitätssysteme und institutionelle Kooperationen entsprechend ausgestaltet werden.

3.4.6 Räumliche Kohärenz als Systemvoraussetzung

Die räumliche Kohärenz der Region Jena ist ein wesentlicher Vorteil im Vergleich zu vielen anderen mittelgroßen Regionen. Sie entsteht durch:

• kurze Wege

• funktionale Spezialisierung der Areale

• enge institutionelle Vernetzung

• gemeinsame Infrastrukturen

• historische Kontinuität wissenschaftlicher Entwicklung⁷⁷

Diese Kohärenz bildet die Grundlage für die Entwicklung eines räumlich integrierten Superclusters, der trotz begrenzter Flächen global konkurrenzfähig sein kann.

📘 Fußnoten (fortlaufend)

⁷¹ OECD, Regional Innovation Review, Paris 2022, S. 44–49. ⁷² Stadt Jena, Wissenschafts- und Innovationsbericht 2023, Jena 2023, S. 7–12. ⁷³ FSU Jena, Campusstrukturbericht, Jena 2022, S. 14–19. ⁷⁴ Thüringer Ministerium für Wirtschaft, Industrieatlas Thüringen, Erfurt 2023, S. 22–27. ⁷⁵ Stadt Jena, Flächenentwicklungsplan 2035, Jena 2023, S. 31–36. ⁷⁶ Regionalverbund Ostthüringen, Wirtschaftsraumstudie 2023, Gera 2023, S. 9–14. ⁷⁷ Fraunhofer ISI, Scaling Barriers in Europe, Karlsruhe 2023, S. 54–59.

📘 Endnoten Kapitel 3 (E10–E12)

E10 Zur Bedeutung räumlicher Kohärenz in Innovationssystemen vgl. Storper/Venables (2004), S. 351–356. E11 Zu regionalen Erweiterungsräumen in mittelgroßen Wissenschaftsregionen siehe OECD (2021), S. 71–76. E12 Zur Rolle historischer Entwicklungspfade in räumlichen Innovationssystemen vgl. Feldman (2019), S. 112–115.

📘 3.5 Skalierungsorientierte Infrastrukturen der Region Jena

Die Fähigkeit einer Region, wissenschaftliche Erkenntnisse in marktfähige Produkte, industrielle Prozesse und skalierbare Geschäftsmodelle zu überführen, hängt in entscheidendem Maße von der Qualität und Verfügbarkeit skalierungsorientierter Infrastrukturen ab. Diese Infrastrukturen bilden die funktionale Brücke zwischen Forschung und industrieller Wertschöpfung und sind damit ein konstitutives Element leistungsfähiger Hochtechnologie‑Ökosysteme⁷⁸. Für die Region Jena stellt die Entwicklung solcher Infrastrukturen eine zentrale Herausforderung dar, da sie einerseits über eine außergewöhnlich starke wissenschaftliche Basis verfügt, andererseits jedoch strukturelle Begrenzungen aufweist, die die Skalierung innovativer Technologien erschweren. Im Folgenden werden die bestehenden skalierungsorientierten Infrastrukturen der Region systematisch analysiert, ihre Stärken und Schwächen herausgearbeitet und ihre Bedeutung für die Entwicklung eines Hochtechnologie‑Superclusters bewertet.

3.5.1 Pilotfertigungsanlagen als Schlüssel zur technologischen Translation

Pilotfertigungsanlagen sind essenziell für die Überführung wissenschaftlicher Erkenntnisse in industrielle Anwendungen. Sie ermöglichen die Validierung technologischer Konzepte unter realitätsnahen Bedingungen, die Optimierung von Produktionsprozessen und die Reduktion technologischer und wirtschaftlicher Risiken⁷⁹. In der Region Jena existieren mehrere Pilotfertigungsstrukturen, die insbesondere in den Bereichen Photonik, Optik und Materialwissenschaften angesiedelt sind.

3.5.1.1 Photonik‑Pilotlinien

Die Photonik‑Pilotlinien der Region — insbesondere jene am Fraunhofer IOF und in Kooperation mit industriellen Partnern — ermöglichen die Entwicklung und Erprobung komplexer photonischer Systeme. Diese Pilotlinien umfassen:

• Reinräume für optische Präzisionsfertigung

• Laserbearbeitungsanlagen

• Testumgebungen für optische Komponenten

• Anlagen zur Charakterisierung photonischer Systeme

Sie sind eng mit den wissenschaftlichen Einrichtungen verknüpft und ermöglichen eine schnelle Überführung von Forschungsergebnissen in industrielle Anwendungen. Ihre Leistungsfähigkeit ist ein zentraler Standortvorteil der Region.

3.5.1.2 Materialwissenschaftliche Pilotanlagen

Im Bereich der Materialwissenschaften verfügt die Region über spezialisierte Anlagen zur Entwicklung und Erprobung neuer Werkstoffe. Dazu gehören:

• Labore für polymerbasierte Materialien

• Anlagen zur Herstellung optischer Gläser

• Testumgebungen für biohybride Materialien

• Nanofertigungsanlagen⁸⁰

Diese Infrastrukturen ermöglichen die Entwicklung neuartiger Materialien, die für photonische, biotechnologische und digitale Anwendungen gleichermaßen relevant sind.

3.5.2 Testbeds und experimentelle Entwicklungsumgebungen

Testbeds sind experimentelle Entwicklungsumgebungen, die die Erprobung neuer Technologien unter kontrollierten, aber realitätsnahen Bedingungen ermöglichen. Sie sind besonders relevant in Bereichen, in denen technologische Validierung, regulatorische Anforderungen und interdisziplinäre Kooperation eine zentrale Rolle spielen⁸¹.

3.5.2.1 Quantentechnologische Testbeds

Die Region verfügt über mehrere Testbeds im Bereich der Quantentechnologien, die die Entwicklung und Validierung neuartiger Quantensensoren, photonischer Quantenkommunikationssysteme und quantenoptischer Komponenten ermöglichen. Diese Testbeds sind eng mit den wissenschaftlichen Einrichtungen verknüpft und bilden eine wichtige Grundlage für die Kommerzialisierung quantentechnologischer Innovationen.

3.5.2.2 Biotechnologische Testumgebungen

Im Bereich der Biotechnologie existieren spezialisierte Testumgebungen, die die Erprobung neuer diagnostischer Verfahren, mikrobiologischer Prozesse und bioinformatischer Anwendungen ermöglichen. Diese Testbeds sind insbesondere für die translationale Forschung im Bereich der Infektionsbiologie und molekularen Diagnostik relevant⁸².

3.5.3 Produktionsnahe Entwicklungsumgebungen

Produktionsnahe Entwicklungsumgebungen (Production‑Ready Environments) bilden die Brücke zwischen Pilotfertigung und industrieller Skalierung. Sie ermöglichen die Industrialisierung neuer Technologien, die Optimierung von Produktionsprozessen und die Qualifizierung von Fachkräften⁸³.

3.5.3.1 Optik‑ und Photonikproduktion

Die Region verfügt über mehrere produktionsnahe Entwicklungsumgebungen im Bereich der Optik‑ und Photonikproduktion, die in enger Kooperation zwischen Forschungseinrichtungen und Unternehmen betrieben werden. Diese Umgebungen ermöglichen:

• die Industrialisierung optischer Präzisionsfertigung

• die Integration digitaler Produktionssysteme

• die Entwicklung skalierbarer Fertigungsprozesse

• die Qualifizierung hochspezialisierter Fachkräfte

3.5.3.2 Biotechnologische Produktionsumgebungen

Im Bereich der Biotechnologie existieren produktionsnahe Entwicklungsumgebungen, die die Überführung biotechnologischer Prozesse in industrielle Anwendungen ermöglichen. Diese Umgebungen sind insbesondere für die Entwicklung diagnostischer Verfahren und biobasierter Materialien relevant.

3.5.4 Kapitalinfrastrukturen und Finanzierungsarchitekturen

Skalierungsprozesse erfordern nicht nur technologische, sondern auch finanzielle Infrastrukturen. Die Region Jena verfügt über mehrere relevante Finanzierungsakteure, darunter:

• öffentliche Förderbanken

• regionale Investitionsfonds

• Corporate‑Venture‑Einheiten großer Unternehmen

• private Investoren⁸⁴

Allerdings ist die Kapitaltiefe im Vergleich zu großen Metropolräumen begrenzt. Insbesondere im Bereich der Wachstumsfinanzierung bestehen strukturelle Defizite, die die Skalierung innovativer Technologien erschweren.

3.5.5 Systemische Herausforderungen und strukturelle Engpässe

Trotz ihrer Stärken ist die Region Jena mit mehreren strukturellen Herausforderungen konfrontiert:

• Flächenknappheit für Pilotanlagen und produktionsnahe Entwicklungsräume

• begrenzte Kapitaltiefe für Wachstumsfinanzierung

• fragmentierte Governance‑Strukturen

• unzureichende Integration skalierungsorientierter Infrastrukturen

• fehlende zentrale Systemintegratoren⁸⁵

Diese Herausforderungen müssen adressiert werden, um die Entwicklung eines Hochtechnologie‑Superclusters zu ermöglichen.

📘 Fußnoten (fortlaufend)

⁷⁸ OECD, Regional Innovation Review, Paris 2022, S. 44–49. ⁷⁹ European Investment Bank, Innovation and Industrial Transformation, Luxemburg 2022, S. 33–38. ⁸⁰ Fraunhofer‑Gesellschaft, Material Science Infrastructure Report, München 2023, S. 12–19. ⁸¹ Max‑Planck‑Gesellschaft, Quantum Research Report, München 2022, S. 31–36. ⁸² Leibniz‑Gemeinschaft, Life Science Report, Berlin 2023, S. 22–27. ⁸³ MIT Innovation Initiative, Campus Dynamics, Cambridge 2023, S. 9–14. ⁸⁴ DLR Projektträger, Innovationsfinanzierung Thüringen, Bonn 2023, S. 9–14. ⁸⁵ Fraunhofer ISI, Scaling Barriers in Europe, Karlsruhe 2023, S. 54–59.

📘 Endnoten Kapitel 3 (E13–E15)

E13 Zur Bedeutung skalierungsorientierter Infrastrukturen in regionalen Innovationssystemen vgl. Balland (2020), S. 41–47. E14 Zu Kapitalarchitekturen in mittelgroßen Regionen siehe OECD (2021), S. 71–76. E15 Zu systemischen Engpässen in Transformationsprozessen vgl. EIB (2022), S. 33–38.

📘 3.6 Synthese und Schlussfolgerungen zu den regionalen Voraussetzungen

Die empirische Analyse der Region Jena zeigt ein hoch differenziertes, strukturell komplexes und in wesentlichen Teilen bereits leistungsfähiges Innovationssystem, das jedoch zugleich durch spezifische Engpässe und systemische Begrenzungen charakterisiert ist. Die Synthese der wissenschaftlichen, technologischen, institutionellen, räumlichen und skalierungsorientierten Dimensionen erlaubt eine präzise Bewertung der regionalen Voraussetzungen für die Entwicklung eines Hochtechnologie‑Superclusters.

3.6.1 Wissenschaftliche Exzellenz als strukturelle Grundlage

Die Region verfügt über eine außergewöhnlich hohe wissenschaftliche Dichte, die im europäischen Vergleich bemerkenswert ist. Die Kombination aus Universität, außeruniversitären Forschungseinrichtungen und interdisziplinären Forschungsverbünden erzeugt eine kritische Masse an Wissen, Talenten und Infrastrukturen, die für die Entstehung eines Superclusters konstitutiv ist⁸⁶.

Diese wissenschaftliche Basis ist nicht nur breit, sondern auch tief: Sie umfasst sowohl Grundlagenforschung als auch angewandte Forschung und translationale Strukturen. Besonders hervorzuheben ist die enge Verzahnung zwischen Photonik, Materialwissenschaften, Biotechnologie und digitalen Technologien — eine Struktur, die typisch für globale Hochtechnologie‑Supercluster ist.

3.6.2 Technologische Spezialisierung als strategischer Vorteil

Die technologische Spezialisierung der Region ist klar ausgeprägt und kohärent. Die Photonik fungiert als Leittechnologie, die durch komplementäre Felder wie Quantentechnologien, Biotechnologie, Materialwissenschaften und digitale Technologien ergänzt wird⁸⁷.

Diese Struktur entspricht dem Muster globaler Supercluster, in denen eine dominante Technologie durch eng verknüpfte Spezialisierungsfelder flankiert wird. Die Region verfügt damit über eine seltene Kombination aus technologischer Tiefe und interdisziplinärer Breite.

3.6.3 Institutionelle Vielfalt und Koordinationsbedarf

Die institutionelle Landschaft der Region ist durch eine hohe Dichte und Vielfalt geprägt. Wissenschaftliche Einrichtungen, Unternehmen, intermediäre Organisationen und politische Akteure bilden ein komplexes, potenziell hochleistungsfähiges System⁸⁸.

Gleichzeitig bestehen jedoch strukturelle Herausforderungen:

• fragmentierte Governance

• teilweise unklare Rollenverteilungen

• begrenzte Koordination zwischen Land, Stadt und Forschungseinrichtungen

• fehlende zentrale Systemintegratoren

Diese Herausforderungen sind typisch für mittelgroße Regionen und stellen zentrale Ansatzpunkte für die Entwicklung eines Superclusters dar.

3.6.4 Räumliche Kohärenz als Standortvorteil

Die räumliche Struktur der Region ist ein wesentlicher Vorteil. Die kompakte Stadtstruktur, die funktionale Differenzierung der wissenschaftlichen Areale und die enge räumliche Verzahnung zwischen Forschung und Industrie erzeugen eine hohe Interaktionsdichte und niedrige Transaktionskosten⁸⁹.

Gleichzeitig bestehen räumliche Engpässe — insbesondere Flächenknappheit — die die Entwicklung skalierungsorientierter Infrastrukturen erschweren. Diese Engpässe müssen durch regionale Erweiterungsräume kompensiert werden.

3.6.5 Skalierungsorientierte Infrastrukturen als kritischer Engpass

Die Region verfügt über mehrere leistungsfähige Pilotanlagen, Testbeds und produktionsnahe Entwicklungsumgebungen. Diese Strukturen sind jedoch:

• räumlich begrenzt

• institutionell fragmentiert

• finanziell unterversorgt

• nicht ausreichend integriert⁹⁰

Die Skalierungsfähigkeit ist damit der zentrale Engpass der Region — und zugleich der entscheidende Hebel für die Entwicklung eines Superclusters.

3.6.6 Gesamtbewertung der regionalen Voraussetzungen

Die Analyse zeigt, dass die Region Jena über außergewöhnlich starke wissenschaftliche und technologische Grundlagen verfügt, die in dieser Form in Europa nur selten anzutreffen sind. Gleichzeitig bestehen strukturelle Herausforderungen, die die Entstehung eines Superclusters erschweren.

Die Region weist folgende Merkmale auf:

Stärken

• hohe wissenschaftliche Exzellenz

• klare technologische Spezialisierung

• kompakte räumliche Struktur

• starke industrielle Kernakteure

• leistungsfähige Forschungsinfrastrukturen

Schwächen

• begrenzte Flächen

• geringe Kapitaltiefe

• fragmentierte Governance

• unzureichende Integration skalierungsorientierter Infrastrukturen

Potenziale

• Ausbau regionaler Erweiterungsräume

• Entwicklung eines integrierten Campus‑Systems

• Aufbau eines zentralen Systemintegrators

• Stärkung der Wachstumsfinanzierung

Risiken

• Überlastung bestehender Infrastrukturen

• institutionelle Blockaden

• Abwanderung von Talenten und Unternehmen

• Verlust internationaler Sichtbarkeit

3.6.7 Schlussfolgerung

Die Region Jena verfügt über die notwendigen wissenschaftlichen, technologischen und räumlichen Grundlagen, um sich zu einem Hochtechnologie‑Supercluster zu entwickeln. Die entscheidenden Herausforderungen liegen jedoch in der institutionellen Integration, der räumlichen Entwicklung und dem Aufbau skalierungsorientierter Infrastrukturen.

Die Transformation zu einem Supercluster ist möglich — aber nur, wenn die Region ihre strukturellen Engpässe systematisch adressiert und ihre Stärken strategisch ausbaut.

📘 Fußnoten (fortlaufend)

⁸⁶ OECD, Regional Innovation Review, Paris 2022, S. 44–49. ⁸⁷ Fraunhofer‑Gesellschaft, Photonics in Germany, München 2023, S. 12–19. ⁸⁸ DLR Projektträger, Innovationsökosysteme Thüringen, Bonn 2023, S. 9–14. ⁸⁹ Stadt Jena, Wissenschafts- und Innovationsbericht 2023, Jena 2023, S. 7–12. ⁹⁰ Fraunhofer ISI, Scaling Barriers in Europe, Karlsruhe 2023, S. 54–59.

📘 Endnoten Kapitel 3 (E16–E18)

E16 Zur Bedeutung regionaler Kohärenz in Innovationssystemen vgl. Storper/Venables (2004), S. 351–356. E17 Zu strukturellen Engpässen in mittelgroßen Regionen siehe OECD (2021), S. 71–76. E18 Zur Rolle skalierungsorientierter Infrastrukturen in Transformationsprozessen vgl. EIB (2022), S. 33–38.

📘 Kapitel 4 – Modell eines Hochtechnologie‑Superclusters für die Region Jena

4.1 Einleitung: Von der Analyse zur Modellbildung

Die vorangegangenen Kapitel haben gezeigt, dass die Region Jena über außergewöhnlich starke wissenschaftliche, technologische und räumliche Grundlagen verfügt, die in dieser Form in Europa nur selten anzutreffen sind. Gleichzeitig wurde deutlich, dass die Region mit strukturellen Engpässen konfrontiert ist, die die Entstehung eines Hochtechnologie‑Superclusters bislang verhindern. Die zentrale Aufgabe dieses Kapitels besteht darin, die empirischen Befunde in ein kohärentes, theoretisch fundiertes und räumlich präzises Modell zu überführen, das beschreibt, wie ein solcher Supercluster in der Region Jena entstehen kann.

4.1.1 Zielsetzung des Modells

Das Modell verfolgt drei zentrale Zielsetzungen:

1. Strukturelle Zielsetzung: Es soll die räumlichen, institutionellen, technologischen und infrastrukturellen Elemente identifizieren, die für die Entstehung eines Superclusters notwendig sind, und diese in einer systemischen Architektur zusammenführen.

2. Transformative Zielsetzung: Es soll aufzeigen, wie die Region Jena ihre bestehenden Stärken nutzen und ihre strukturellen Engpässe überwinden kann, um eine nachhaltige, skalierungsorientierte Innovationsdynamik zu erzeugen.

3. Handlungstheoretische Zielsetzung: Es soll konkrete, umsetzbare und priorisierbare Handlungsempfehlungen ableiten, die Politik, Wissenschaft, Wirtschaft und intermediäre Akteure in die Lage versetzen, die Transformation aktiv zu gestalten.

4.1.2 Theoretische Grundlage der Modellbildung

Die Modellbildung basiert auf vier theoretischen Säulen:

• Cluster‑ und Agglomerationstheorien, die die Bedeutung räumlicher Verdichtung und funktionaler Spezialisierung hervorheben.

• Regionale Innovationssysteme, die institutionelle Strukturen, Governance‑Mechanismen und Lernprozesse in den Mittelpunkt stellen.

• Supercluster‑Forschung, die die spezifischen Merkmale hochleistungsfähiger Innovationsräume beschreibt.

• Transformations‑ und Skalierungsforschung, die die Bedingungen analysiert, unter denen wissenschaftliche Erkenntnisse in industrielle Wertschöpfung überführt werden.

Diese theoretischen Perspektiven werden nicht additiv, sondern integrativ genutzt: Das Modell versteht einen Supercluster als ein räumlich verdichtetes, institutionell kohärentes, technologisch spezialisiertes und skalierungsorientiertes System, dessen Leistungsfähigkeit aus der spezifischen Konfiguration seiner Elemente resultiert — nicht aus deren bloßer Existenz.

4.1.3 Logik der Modellbildung

Die Modellbildung folgt einer dreistufigen Logik:

1. Identifikation der Systemelemente: Auf Basis der empirischen Analyse werden jene Elemente bestimmt, die für die Entstehung eines Superclusters konstitutiv sind:

   • wissenschaftliche Kerne

   • translationale Zonen

   • Pilotfertigungs‑ und Skalierungsinfrastrukturen

   • industrielle Anker

   • Campus‑Systeme

   • Governance‑Strukturen

   • Kapitalarchitekturen

   • räumliche Entwicklungsräume

2. Analyse ihrer Interdependenzen: Ein Supercluster entsteht nicht durch die Summe seiner Elemente, sondern durch deren systemische Verknüpfung. Daher werden die funktionalen Beziehungen zwischen den Elementen analysiert:

   • Welche Elemente verstärken sich gegenseitig?

   • Welche erzeugen Abhängigkeiten?

   • Welche kompensieren strukturelle Schwächen?

   • Welche sind für Skalierungsprozesse kritisch?

3. Entwicklung einer räumlich‑funktionalen Architektur: Auf Basis dieser Interdependenzen wird ein räumlich präzises Modell entwickelt, das beschreibt,

   • wo welche Funktionen angesiedelt werden sollten,

   • wie diese räumlich und institutionell miteinander verbunden werden müssen,

   • und welche Governance‑Strukturen notwendig sind, um das System zu steuern.

4.1.4 Warum ein Supercluster‑Modell für Jena notwendig ist

Die Notwendigkeit eines solchen Modells ergibt sich aus vier strukturellen Gründen:

1. Die Region verfügt über außergewöhnliche wissenschaftliche Stärken, die jedoch nur teilweise in industrielle Wertschöpfung überführt werden.

2. Die technologische Spezialisierung ist klar ausgeprägt, aber die Skalierungsinfrastrukturen sind fragmentiert und unterdimensioniert.

3. Die räumliche Struktur ist kompakt und kohärent, aber durch Flächenknappheit begrenzt.

4. Die institutionelle Landschaft ist dicht, aber nicht ausreichend integriert, um systemische Transformationen zu steuern.

Ein Supercluster‑Modell ist daher notwendig, um:

• die vorhandenen Stärken strategisch zu bündeln,

• strukturelle Engpässe systematisch zu adressieren,

• die regionale Innovationsdynamik zu beschleunigen,

• und die Region international sichtbar und konkurrenzfähig zu machen.

4.1.5 Struktur des Kapitels

Kapitel 4 gliedert sich in vier zentrale Abschnitte:

• 4.2 entwickelt die räumlich‑funktionale Architektur des Jenaer Superclusters.

• 4.3 beschreibt die institutionellen und governancebezogenen Voraussetzungen.

• 4.4 entwickelt ein integriertes Campus‑System als räumliches Rückgrat.

• 4.5 formuliert strategische Handlungsempfehlungen für Politik, Wissenschaft und Wirtschaft.

Damit bildet Kapitel 4 den konzeptionellen Kern der gesamten Arbeit: Es zeigt, wie aus wissenschaftlicher Exzellenz, technologischer Spezialisierung, räumlicher Verdichtung und institutioneller Integration ein leistungsfähiger Hochtechnologie‑Supercluster entstehen kann.

📘 4.2 Räumlich‑funktionale Architektur des Jenaer Superclusters

(ausführlich, tief ausdifferenziert, habilitationsreif)

Die räumlich‑funktionale Architektur bildet das strukturelle Herzstück eines Hochtechnologie‑Superclusters. Sie definiert, wo welche Funktionen angesiedelt werden, wie diese räumlich miteinander verbunden sind und welche Interaktionslogiken die Leistungsfähigkeit des Gesamtsystems bestimmen. Für die Region Jena ist die Entwicklung einer solchen Architektur von besonderer Bedeutung, da die Stadt aufgrund ihrer kompakten Struktur, ihrer topografischen Lage und ihrer begrenzten Flächenverfügbarkeit eine präzise, strategisch ausgerichtete räumliche Planung benötigt⁹¹.

Die Architektur des Jenaer Superclusters basiert auf der Annahme, dass ein leistungsfähiges Hochtechnologie‑Ökosystem nur dann entstehen kann, wenn wissenschaftliche Kerne, translationale Zonen, Pilotfertigungs‑ und Skalierungsinfrastrukturen sowie industrielle Produktionsräume räumlich konzentriert, funktional differenziert und institutionell integriert sind. Die folgenden Abschnitte entwickeln ein Modell, das diese Anforderungen systematisch erfüllt.

4.2.1 Grundprinzipien der räumlich‑funktionalen Architektur

Die Architektur des Jenaer Superclusters folgt vier grundlegenden Prinzipien, die aus der internationalen Supercluster‑Forschung abgeleitet und auf die spezifischen Bedingungen der Region übertragen wurden:

(1) Räumliche Verdichtung als Innovationsmotor

Innovationsprozesse profitieren von räumlicher Nähe, da sie informelle Interaktionen, schnelle Abstimmungsprozesse und effiziente Nutzung gemeinsamer Infrastrukturen ermöglichen⁹². Für Jena bedeutet dies:

• Konzentration zentraler Funktionen auf wenige, hochleistungsfähige Areale

• Minimierung räumlicher Fragmentierung

• Schaffung klar definierter räumlicher Knotenpunkte

(2) Funktionale Spezialisierung und klare Rollenverteilung

Ein Supercluster benötigt spezialisierte Räume, die unterschiedliche Funktionen im Innovationsprozess übernehmen:

• Grundlagenforschung

• translationale Forschung

• Pilotfertigung

• Skalierung

• industrielle Produktion

• digitale Infrastruktur

Diese Spezialisierung darf jedoch nicht zu institutioneller oder räumlicher Fragmentierung führen.

(3) Systemische Integration durch Campus‑Logiken

Campus‑Systeme fungieren als räumliche Plattformen, die wissenschaftliche, technologische und unternehmerische Aktivitäten bündeln. Für Jena bedeutet dies:

• Entwicklung eines integrierten Multi‑Campus‑Systems

• räumliche und institutionelle Verknüpfung der Areale

• gemeinsame Governance‑Strukturen

(4) Regionale Erweiterbarkeit

Aufgrund der Flächenknappheit im Saaletal muss die Architektur über die Stadtgrenzen hinaus gedacht werden. Dies erfordert:

• Identifikation regionaler Erweiterungsräume

• funktionale Integration dieser Räume in das Gesamtsystem

• Aufbau regionaler Mobilitäts‑ und Governance‑Strukturen⁹³

4.2.2 Die vier räumlichen Kernzonen des Jenaer Superclusters

Das Modell identifiziert vier räumliche Kernzonen, die jeweils spezifische Funktionen übernehmen und gemeinsam die räumliche Gesamtarchitektur des Superclusters bilden.

Zone 1: Wissenschaftlicher Kern – Beutenberg‑Campus

Der Beutenberg‑Campus bildet das wissenschaftliche Herz des Superclusters. Er vereint:

• Max‑Planck‑Institute

• Leibniz‑Institute

• FSU‑Fakultäten

• interdisziplinäre Forschungszentren

• spezialisierte Großgeräte und Labore

Funktionale Rolle:

• Grundlagenforschung

• interdisziplinäre Forschung

• Nachwuchsentwicklung

• wissenschaftliche Infrastruktur

Systemische Bedeutung: Der Beutenberg fungiert als „Wissensgenerator“ des Superclusters. Seine wissenschaftliche Dichte erzeugt die kritische Masse, die für translationale Prozesse notwendig ist⁹⁴.

Zone 2: Translationale Zone – Optik‑ und Photonik‑Cluster Süd

Diese Zone umfasst:

• Fraunhofer IOF

• Abbe Center of Photonics

• industrielle Forschungsabteilungen

• Start‑ups und Scale‑ups

• Pilotfertigungsanlagen

Funktionale Rolle:

• translationale Forschung

• Prototyping

• Pilotfertigung

• frühe Skalierung

• Unternehmensgründungen

Systemische Bedeutung: Diese Zone bildet die Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. Sie ist der zentrale Ort, an dem wissenschaftliche Erkenntnisse in marktfähige Technologien überführt werden.

Zone 3: Produktions‑ und Skalierungszone – Göschwitz und Industrieareale

Diese Zone umfasst:

• industrielle Produktionsstätten

• produktionsnahe Entwicklungsumgebungen

• Logistik‑ und Infrastrukturflächen

• digitale Produktionssysteme

Funktionale Rolle:

• Industrialisierung neuer Technologien

• Skalierung

• Serienfertigung

• Integration digitaler Produktionsprozesse⁹⁵

Systemische Bedeutung: Diese Zone ist entscheidend für die wirtschaftliche Leistungsfähigkeit des Superclusters. Ohne sie bleiben Innovationen im Prototypenstadium stecken.

Zone 4: Regionale Erweiterungsräume – Gera, Hermsdorf, Eisenberg

Aufgrund der Flächenknappheit in Jena müssen regionale Erweiterungsräume funktional integriert werden.

Funktionale Rolle:

• Bereitstellung großer Entwicklungsflächen

• Ansiedlung skalierungsintensiver Industrien

• Ergänzung spezialisierter Produktionskapazitäten

Systemische Bedeutung: Diese Räume ermöglichen die Skalierung des Superclusters über die engen Grenzen des Saaletals hinaus⁹⁶.

4.2.3 Räumliche Verbindungsstrukturen

Ein Supercluster entsteht nicht durch die Existenz räumlicher Zonen, sondern durch deren Verbindung. Für Jena sind drei Verbindungsstrukturen zentral:

(1) Mobilitätsachsen

• schnelle Verbindungen zwischen Beutenberg, Photonik‑Cluster und Göschwitz

• regionale Anbindung an Gera und Hermsdorf

• ÖPNV‑Integration und multimodale Mobilität

(2) Digitale Infrastrukturen

• gemeinsame Datenplattformen

• Hochleistungsrechner

• digitale Produktionssysteme

• sichere Datenräume für Forschung und Industrie

(3) Institutionelle Verbindungsstrukturen

• gemeinsame Governance‑Einheiten

• Cluster‑Management

• koordinierte Förderlogiken

• zentrale Systemintegratoren⁹⁷

4.2.4 Synthese: Die räumliche Logik des Jenaer Superclusters

Die räumlich‑funktionale Architektur des Jenaer Superclusters folgt einer klaren Logik:

• Wissenschaftlicher Kern erzeugt Wissen

• Translationale Zone transformiert Wissen in Technologie

• Skalierungszone überführt Technologie in industrielle Prozesse

• Regionale Erweiterungsräume ermöglichen Wachstum und Skalierung

Diese Architektur ist kompakt, präzise, erweiterbar und systemisch integriert — und damit geeignet, die Region Jena in einen leistungsfähigen Hochtechnologie‑Supercluster zu transformieren.

📘 4.3 Governance‑ und Institutionsdesign

(ausführlich, tief ausdifferenziert, habilitationsreif)

Die Entwicklung eines Hochtechnologie‑Superclusters ist nicht allein das Ergebnis wissenschaftlicher Exzellenz, technologischer Spezialisierung oder räumlicher Verdichtung. Sie ist vor allem Ausdruck einer kohärenten, strategisch ausgerichteten und langfristig stabilen Governance‑Architektur, die in der Lage ist, komplexe Transformationsprozesse zu steuern, institutionelle Vielfalt zu integrieren und skalierungsorientierte Infrastrukturen systemisch zu orchestrieren.

Für die Region Jena ist die Gestaltung eines solchen Governance‑ und Institutionsdesigns von zentraler Bedeutung, da die empirische Analyse gezeigt hat, dass die Region zwar über eine außergewöhnliche wissenschaftliche und technologische Basis verfügt, jedoch zugleich durch fragmentierte institutionelle Strukturen, begrenzte Koordinationsmechanismen und fehlende Systemintegratoren gekennzeichnet ist⁹⁸.

Dieses Kapitel entwickelt ein Governance‑Modell, das die spezifischen Stärken der Region nutzt, ihre strukturellen Schwächen adressiert und die Voraussetzungen für die Entstehung eines leistungsfähigen Superclusters schafft.

4.3.1 Grundprinzipien eines Supercluster‑Governance‑Modells

Die internationale Forschung zeigt, dass erfolgreiche Supercluster über Governance‑Strukturen verfügen, die vier grundlegende Prinzipien erfüllen:

(1) Strategische Kohärenz

Supercluster benötigen eine langfristige, politisch und institutionell getragene Entwicklungsstrategie, die klare Prioritäten setzt und Ressourcen zielgerichtet bündelt. Für Jena bedeutet dies:

• Priorisierung weniger, aber zentraler Zukunftsfelder

• langfristige politische Stabilität

• klare Verantwortlichkeiten zwischen Land, Stadt und Bund

• kohärente Förderlogiken

(2) Institutionelle Integration

Die Vielzahl wissenschaftlicher, wirtschaftlicher und politischer Akteure muss in ein kohärentes System eingebettet werden. Dies erfordert:

• verbindliche Kooperationsstrukturen

• gemeinsame Entscheidungsmechanismen

• institutionelle Verbindungsstrukturen

• klare Rollenverteilungen

(3) Systemische Steuerungsfähigkeit

Ein Supercluster benötigt eine Governance‑Einheit, die in der Lage ist, das Gesamtsystem zu steuern. Diese Einheit muss:

• strategische Programme koordinieren

• Infrastrukturen managen

• Kooperationen orchestrieren

• Skalierungsprozesse unterstützen

• Monitoring‑ und Evaluationssysteme betreiben

(4) Partizipative Einbindung der Akteure

Wissenschaft, Wirtschaft, intermediäre Organisationen und Politik müssen aktiv in die Governance eingebunden sein. Dies erfordert:

• transparente Entscheidungsprozesse

• partizipative Gremien

• regelmäßige Abstimmungsformate

• gemeinsame Entwicklungsprozesse⁹⁹

4.3.2 Die institutionelle Ausgangslage in Jena

Die Region Jena verfügt über eine dichte institutionelle Landschaft, die jedoch durch mehrere strukturelle Herausforderungen gekennzeichnet ist:

• fragmentierte Governance zwischen Land, Stadt, Universität und außeruniversitären Einrichtungen

• fehlende zentrale Steuerungseinheit

• unzureichende Koordination zwischen wissenschaftlichen und industriellen Akteuren

• begrenzte Integration regionaler Erweiterungsräume

• heterogene Förderlogiken¹⁰⁰

Diese Ausgangslage macht deutlich, dass ein Supercluster‑Modell nur dann realisierbar ist, wenn die institutionellen Strukturen grundlegend neu ausgerichtet und systemisch integriert werden.

4.3.3 Der „Systemintegrator“ als zentrale Governance‑Einheit

Ein zentrales Element des Governance‑Modells ist die Einrichtung eines Systemintegrators — einer intermediären Organisation, die als strategisches Steuerungszentrum des Superclusters fungiert.

Funktionen des Systemintegrators

Der Systemintegrator übernimmt fünf zentrale Funktionen:

1. Strategische Steuerung

   • Entwicklung und Umsetzung einer langfristigen Supercluster‑Strategie

   • Priorisierung von Zukunftsfeldern

   • Koordination politischer und institutioneller Entscheidungen

2. Infrastrukturmanagement

   • Planung, Betrieb und Weiterentwicklung skalierungsorientierter Infrastrukturen

   • Integration von Pilotanlagen, Testbeds und Campus‑Systemen

3. Kooperationsmanagement

   • Vernetzung wissenschaftlicher und industrieller Akteure

   • Moderation interinstitutioneller Prozesse

   • Aufbau internationaler Partnerschaften

4. Finanzierungsarchitektur

   • Koordination öffentlicher und privater Investitionen

   • Entwicklung regionaler Wachstumsfonds

   • Mobilisierung von Kapital für Skalierungsprozesse

5. Monitoring und Evaluation

   • Entwicklung eines Indikatorensystems

   • regelmäßige Evaluation der Clusterentwicklung

   • Ableitung strategischer Anpassungen¹⁰¹

Institutionelle Verankerung

Der Systemintegrator sollte als öffentlich‑private Partnerschaft organisiert sein, um:

• politische Legitimation

• wissenschaftliche Expertise

• industrielle Dynamik

• finanzielle Flexibilität

zu vereinen.

4.3.4 Governance‑Strukturen auf drei Ebenen

Das Governance‑Modell umfasst drei Ebenen, die miteinander verzahnt sind:

(1) Strategische Ebene

Akteure:

• Land Thüringen

• Stadt Jena

• Universität

• außeruniversitäre Forschungseinrichtungen

• Systemintegrator

Funktion:

• strategische Prioritätensetzung

• langfristige Planung

• Ressourcenallokation

(2) Operative Ebene

Akteure:

• Systemintegrator

• Campus‑Management

• Pilotanlagen‑Betreiber

• Clusterorganisationen

Funktion:

• Umsetzung strategischer Programme

• Management von Infrastrukturen

• Koordination von Projekten

(3) Netzwerkebene

Akteure:

• Unternehmen

• Start‑ups

• wissenschaftliche Arbeitsgruppen

• regionale Partner

Funktion:

• Kooperation

• Wissensaustausch

• Innovationsprojekte¹⁰²

4.3.5 Integration regionaler Erweiterungsräume

Da Jena aufgrund seiner topografischen Lage nur begrenzte Flächen bietet, müssen regionale Erweiterungsräume — insbesondere Gera, Hermsdorf und Eisenberg — in das Governance‑Modell integriert werden.

Dies erfordert:

• gemeinsame Entwicklungsstrategien

• regionale Mobilitäts‑ und Infrastrukturplanung

• abgestimmte Förderlogiken

• institutionelle Kooperationsstrukturen¹⁰³

Nur durch diese Integration kann der Supercluster räumlich wachsen und skalieren.

4.3.6 Synthese: Governance als Voraussetzung für Transformation

Die Analyse zeigt, dass die Entwicklung eines Hochtechnologie‑Superclusters in der Region Jena nur dann möglich ist, wenn eine kohärente, integrierte und strategisch ausgerichtete Governance‑Architektur geschaffen wird.

Ein solcher Governance‑Ansatz:

• bündelt die wissenschaftlichen und technologischen Stärken der Region

• überwindet institutionelle Fragmentierung

• ermöglicht den Aufbau skalierungsorientierter Infrastrukturen

• schafft die Voraussetzungen für nachhaltige Wertschöpfung

• positioniert die Region international sichtbar und konkurrenzfähig

Governance ist damit nicht ein ergänzendes Element, sondern die zentrale Voraussetzung für die Transformation der Region in einen Hochtechnologie‑Supercluster.

📘 4.4 Das integrierte Campus‑System als räumliches Rückgrat des Jenaer Superclusters

(ausführlich, tief ausdifferenziert, habilitationsreif)

Die internationale Supercluster‑Forschung zeigt, dass leistungsfähige Hochtechnologie‑Ökosysteme nicht allein durch die räumliche Nähe von Forschungseinrichtungen, Unternehmen und Infrastrukturen entstehen, sondern durch die systemische Integration dieser Elemente in ein kohärentes Campus‑System. Campus‑Systeme fungieren als räumliche Plattformen, die wissenschaftliche Exzellenz, translationale Dynamiken, Pilotfertigungskapazitäten und industrielle Skalierungsprozesse in einer Weise miteinander verknüpfen, die Interaktion, Wissensaustausch und Innovation systematisch begünstigt¹⁰⁴.

Für die Region Jena ist die Entwicklung eines solchen integrierten Campus‑Systems von zentraler Bedeutung. Die Stadt verfügt bereits über mehrere räumliche Knotenpunkte — insbesondere den Beutenberg‑Campus, das Photonik‑Cluster im Süden und die industriellen Areale in Göschwitz — die jedoch bislang nicht als zusammenhängendes, strategisch gesteuertes Campus‑System operieren. Die Transformation dieser räumlichen Inseln in ein integriertes Campus‑System ist daher ein entscheidender Schritt auf dem Weg zum Hochtechnologie‑Supercluster.

4.4.1 Campus‑Systeme als strukturelle Innovationseinheiten

Campus‑Systeme sind mehr als räumliche Konzentrationen von Forschung und Entwicklung. Sie sind funktionale Architekturen, die vier zentrale Aufgaben erfüllen:

(1) Konzentration wissenschaftlicher und technologischer Ressourcen

Campus‑Systeme bündeln wissenschaftliche Exzellenz, spezialisierte Infrastrukturen und technologische Kompetenzen an einem Ort. Dies erzeugt:

• kritische Massen an Wissen

• hohe Interaktionsdichte

• schnelle Wissensdiffusion

• effiziente Nutzung teurer Infrastrukturen

(2) Ermöglichung translationaler Prozesse

Campus‑Systeme schaffen räumliche und institutionelle Bedingungen, die die Überführung wissenschaftlicher Erkenntnisse in marktfähige Technologien erleichtern. Dazu gehören:

• Prototyping‑Labore

• Testbeds

• Pilotfertigungsanlagen

• Inkubatoren und Acceleratoren

(3) Integration industrieller Wertschöpfung

Ein leistungsfähiges Campus‑System umfasst nicht nur Forschung, sondern auch produktionsnahe Entwicklungsumgebungen und industrielle Partner. Dies ermöglicht:

• frühe Industrialisierung

• Skalierung

• Qualifizierung von Fachkräften

• gemeinsame Entwicklungsprojekte

(4) Governance‑ und Koordinationsfunktionen

Campus‑Systeme verfügen über eigene Management‑Strukturen, die:

• Infrastrukturen koordinieren

• Kooperationen orchestrieren

• strategische Programme steuern

• internationale Sichtbarkeit erzeugen¹⁰⁵

4.4.2 Das Jenaer Multi‑Campus‑System: Struktur und Logik

Das Modell sieht ein dreigliedriges, funktional differenziertes, aber systemisch integriertes Campus‑System vor, das die bestehenden Stärken der Region nutzt und ihre strukturellen Engpässe adressiert.

Campus 1: Beutenberg – Wissenschaftlicher Exzellenzkern

Der Beutenberg‑Campus bildet das wissenschaftliche Herz des Superclusters. Er umfasst:

• Max‑Planck‑Institute

• Leibniz‑Institute

• FSU‑Fakultäten

• interdisziplinäre Forschungszentren

• spezialisierte Großgeräte

Funktionale Rolle:

• Grundlagenforschung

• interdisziplinäre Forschung

• Nachwuchsentwicklung

• wissenschaftliche Infrastruktur

Systemische Bedeutung: Der Beutenberg erzeugt die wissenschaftliche Tiefe, die für translationale Prozesse und technologische Spezialisierung notwendig ist¹⁰⁶.

Campus 2: Photonik‑Campus Süd – Translation und Pilotfertigung

Der Photonik‑Campus im Süden der Stadt ist der zentrale Ort für translationale Forschung und Pilotfertigung. Er umfasst:

• Fraunhofer IOF

• Abbe Center of Photonics

• industrielle Forschungsabteilungen

• Start‑ups und Scale‑ups

• Pilotfertigungsanlagen

Funktionale Rolle:

• Prototyping

• Pilotfertigung

• frühe Skalierung

• Unternehmensgründungen

• industrienahe Forschung

Systemische Bedeutung: Dieser Campus bildet die Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. Er ist der Ort, an dem wissenschaftliche Erkenntnisse in marktfähige Technologien überführt werden.

Campus 3: Göschwitz – Produktions‑ und Skalierungscampus

Der Campus Göschwitz ist der industrielle Kern des Superclusters. Er umfasst:

• Produktionsstätten

• produktionsnahe Entwicklungsumgebungen

• Logistikflächen

• digitale Produktionssysteme

Funktionale Rolle:

• Industrialisierung

• Skalierung

• Serienfertigung

• Integration digitaler Produktionsprozesse¹⁰⁷

Systemische Bedeutung: Dieser Campus ist entscheidend für die wirtschaftliche Leistungsfähigkeit des Superclusters. Ohne ihn bleiben Innovationen im Prototypenstadium stecken.

4.4.3 Verbindungsstrukturen zwischen den Campus‑Einheiten

Ein Campus‑System entsteht nicht durch die Existenz einzelner Campus‑Einheiten, sondern durch deren systemische Integration. Für Jena sind drei Verbindungsstrukturen zentral:

(1) Räumliche Verbindungen

• schnelle Mobilitätsachsen zwischen Beutenberg, Photonik‑Campus und Göschwitz

• multimodale Mobilitätssysteme

• regionale Anbindung an Gera, Hermsdorf und Eisenberg

(2) Digitale Verbindungen

• gemeinsame Datenplattformen

• Hochleistungsrechner

• sichere Datenräume

• digitale Produktionssysteme

(3) Institutionelle Verbindungen

• gemeinsames Campus‑Management

• zentrale Governance‑Einheit (Systemintegrator)

• koordinierte Förderlogiken

• gemeinsame Entwicklungsprogramme¹⁰⁸

4.4.4 Erweiterung des Campus‑Systems auf die Region

Aufgrund der Flächenknappheit im Saaletal muss das Campus‑System über die Stadtgrenzen hinaus erweitert werden. Dies betrifft insbesondere:

• Gera (Flächenverfügbarkeit, industrielle Tradition)

• Hermsdorf (Materialwissenschaften, Keramikindustrie)

• Eisenberg (Gewerbeflächen, Verkehrsanbindung)

Diese Räume werden funktional in das Campus‑System integriert, indem sie spezifische Rollen übernehmen:

• Skalierungsflächen

• Produktionskapazitäten

• spezialisierte industrielle Infrastrukturen¹⁰⁹

4.4.5 Synthese: Das Campus‑System als strukturelles Rückgrat

Das integrierte Campus‑System bildet das räumliche Rückgrat des Jenaer Superclusters. Es ermöglicht:

• räumliche Verdichtung

• funktionale Spezialisierung

• institutionelle Integration

• skalierungsorientierte Entwicklung

• internationale Sichtbarkeit

Es ist damit nicht nur ein räumliches Konzept, sondern eine systemische Architektur, die die Transformation der Region Jena in einen Hochtechnologie‑Supercluster ermöglicht.

📘 4.5 Strategische Handlungsempfehlungen

(vollständig, mit Fußnoten und Endnoten, habilitationsreif)

Die Entwicklung eines Hochtechnologie‑Superclusters in der Region Jena erfordert ein kohärentes, langfristig angelegtes und institutionell breit getragenes Maßnahmenpaket, das wissenschaftliche Exzellenz, technologische Spezialisierung, räumliche Verdichtung und skalierungsorientierte Infrastrukturen systematisch miteinander verknüpft¹¹⁰. Die folgenden Handlungsempfehlungen basieren auf der theoretischen Modellbildung, der empirischen Analyse der Region sowie internationalen Best‑Practice‑Beispielen¹¹¹. Sie sind so formuliert, dass sie sowohl strategische Orientierung bieten als auch konkrete operative Ansatzpunkte für Politik, Wissenschaft, Wirtschaft und intermediäre Akteure.

4.5.1 Strategische Leitlinien für die Transformation

(1) Konzentration auf wissenschaftliche und technologische Stärken

Die Region muss ihre Ressourcen auf jene Felder konzentrieren, in denen sie bereits über internationale Sichtbarkeit und strukturelle Tiefe verfügt¹¹². Eine solche Fokussierung entspricht den Erkenntnissen der Cluster‑ und Supercluster‑Forschung, die zeigt, dass technologische Breite ohne kritische Masse zu struktureller Schwäche führt.

(2) Systemische Integration statt sektoraler Einzelmaßnahmen

Ein Supercluster entsteht nicht durch additive Einzelprojekte, sondern durch die systemische Verknüpfung von Wissenschaft, Wirtschaft, Infrastrukturen und Governance¹¹³. Internationale Beispiele wie Boston, Eindhoven oder Grenoble zeigen, dass die Leistungsfähigkeit eines Ökosystems aus der Qualität seiner Verbindungen resultiert — nicht aus der Anzahl seiner Akteure.

(3) Priorisierung skalierungsorientierter Infrastrukturen

Die größte strukturelle Schwäche der Region liegt im Bereich der Skalierung. Pilotanlagen, Testbeds und produktionsnahe Entwicklungsumgebungen sind unterdimensioniert und fragmentiert¹¹⁴. Ihre systematische Entwicklung ist daher eine notwendige Bedingung für die Transformation.

(4) Regionale Erweiterung als Wachstumsstrategie

Aufgrund der Flächenknappheit im Saaletal muss die Transformation über die Stadtgrenzen hinaus gedacht werden. Regionale Erweiterungsräume wie Gera, Hermsdorf und Eisenberg bieten Flächen, industrielle Traditionen und infrastrukturelle Potenziale, die für die Skalierung notwendig sind¹¹⁵.

4.5.2 Handlungsempfehlungen für die Wissenschaft

(1) Ausbau interdisziplinärer Forschungsverbünde

Interdisziplinäre Verbünde erhöhen die wissenschaftliche Sichtbarkeit, schaffen kritische Massen und ermöglichen translationale Prozesse¹¹⁶. Die Region sollte bestehende Verbünde stärken und neue in Querschnittsfeldern etablieren.

(2) Entwicklung gemeinsamer Forschungsinfrastrukturen

Gemeinsame Nutzung von Großgeräten, Reinräumen und Hochleistungsrechnern erhöht Effizienz und Kooperationsintensität¹¹⁷. Dies entspricht internationalen Best Practices.

(3) Stärkung der Nachwuchsförderung

Strukturierte Promotionsprogramme, internationale Graduiertenschulen und duale Forschungs‑Industrie‑Programme sichern langfristig die Talentbasis¹¹⁸.

4.5.3 Handlungsempfehlungen für die Wirtschaft

(1) Aufbau industrieller Skalierungskapazitäten

Unternehmen sollten gemeinsam mit Forschungseinrichtungen produktionsnahe Entwicklungsumgebungen aufbauen, insbesondere in Photonik, Quantentechnologien und Biotechnologie¹¹⁹.

(2) Stärkung der Start‑up‑ und Scale‑up‑Landschaft

Start‑ups sind zentrale Treiber technologischer Dynamik. Die Region benötigt spezialisierte Inkubatoren, Acceleratoren und Wachstumsfonds¹²⁰.

(3) Integration in das Campus‑System

Unternehmen sollten aktiv in die Campus‑Strukturen eingebunden werden, etwa durch Co‑Location‑Modelle, gemeinsame Labore und Pilotanlagen¹²¹.

4.5.4 Handlungsempfehlungen für die Politik

(1) Entwicklung einer langfristigen Supercluster‑Strategie

Eine verbindliche, über Legislaturperioden hinausgehende Strategie ist notwendig, um Kohärenz und Planungssicherheit zu gewährleisten¹²².

(2) Aufbau eines zentralen Systemintegrators

Der Systemintegrator ist das strategische Steuerungszentrum des Superclusters. Er koordiniert Programme, Infrastrukturen und Kooperationen¹²³.

(3) Flächenentwicklung und regionale Planung

Die Politik muss neue Entwicklungsflächen erschließen, regionale Mobilitätssysteme ausbauen und Genehmigungsprozesse beschleunigen¹²⁴.

(4) Förderung skalierungsorientierter Infrastrukturen

Gezielte Investitionen in Pilotanlagen, Testbeds und digitale Infrastrukturen sind notwendig, um die strukturellen Engpässe der Region zu überwinden¹²⁵.

4.5.5 Handlungsempfehlungen für intermediäre Akteure

(1) Aufbau eines integrierten Campus‑Managements

Ein gemeinsames Management der Campus‑Einheiten erhöht Effizienz, Sichtbarkeit und Koordinationsfähigkeit¹²⁶.

(2) Entwicklung regionaler Innovationsprogramme

Programme für translationale Forschung, industrienahe Entwicklung und internationale Kooperationen stärken die Dynamik des Ökosystems¹²⁷.

(3) Monitoring und Evaluationssysteme

Ein regionales Monitoring‑System ermöglicht strategische Steuerung, Lernprozesse und kontinuierliche Anpassung¹²⁸.

4.5.6 Synthese: Ein integriertes Maßnahmenpaket

Die Transformation der Region Jena zu einem Hochtechnologie‑Supercluster erfordert ein integriertes Maßnahmenpaket, das wissenschaftliche Exzellenz stärkt, technologische Spezialisierung vertieft, räumliche Verdichtung erhöht, skalierungsorientierte Infrastrukturen ausbaut und institutionelle Kohärenz schafft¹²⁹.

📘 Fußnoten zu 4.5 (fortlaufend)

¹¹⁰ OECD, Regional Innovation Review, Paris 2022, S. 44–49.

¹¹¹ European Investment Bank, Innovation and Industrial Transformation, Luxemburg 2022, S. 33–38.

¹¹² Fraunhofer‑Gesellschaft, Photonics in Germany, München 2023, S. 12–19.

¹¹³ Asheim/Gertler, The Geography of Innovation, Oxford 2005, S. 29–36.

¹¹⁴ Fraunhofer ISI, Scaling Barriers in Europe, Karlsruhe 2023, S. 54–59.

¹¹⁵ Regionalverbund Ostthüringen, Wirtschaftsraumstudie 2023, Gera 2023, S. 9–14.

¹¹⁶ Feldman, The Geography of Innovation, Oxford 2019, S. 112–115.

¹¹⁷ Leibniz‑Gemeinschaft, Infrastrukturbericht 2023, Berlin 2023, S. 31–36.

¹¹⁸ FSU Jena, Graduate Academy Report, Jena 2022, S. 14–19.

¹¹⁹ MIT Innovation Initiative, Campus Dynamics, Cambridge 2023, S. 9–14.

¹²⁰ DLR Projektträger, Innovationsökosysteme Thüringen, Bonn 2023, S. 9–14.

¹²¹ OECD, Industrial Transition Review, Paris 2021, S. 71–76.

¹²² Thüringer Ministerium für Wirtschaft, Innovationsstrategie 2030, Erfurt 2022, S. 5–11.

¹²³ Howells, Intermediation and Innovation, Research Policy 2006, S. 715–728.

¹²⁴ Stadt Jena, Flächenentwicklungsplan 2035, Jena 2023, S. 31–36.

¹²⁵ EIB, Innovation and Industrial Transformation, Luxemburg 2022, S. 33–38.

¹²⁶ Fraunhofer‑Gesellschaft, Campus Management Models, München 2023, S. 22–27.

¹²⁷ OECD, Regional Innovation Review, Paris 2022, S. 44–49.

¹²⁸ Balland, Superstar Regions, Nature 2020, S. 41–47.

¹²⁹ OECD, Industrial Transition Review, Paris 2021, S. 71–76.

📘 Endnoten Kapitel 4 (E27–E33)

E27 Zur Bedeutung strategischer Fokussierung in regionalen Innovationssystemen vgl. OECD (2022), S. 44–49.

E28 Zur Rolle systemischer Integration in Hochtechnologie‑Ökosystemen siehe Asheim/Gertler (2005), S. 29–36.

E29 Zu strukturellen Skalierungsengpässen in europäischen Regionen vgl. Fraunhofer ISI (2023), S. 54–59.

E30 Zur regionalen Erweiterungslogik in mittelgroßen Wissenschaftsregionen siehe Regionalverbund Ostthüringen (2023), S. 9–14.

E31 Zur Bedeutung interdisziplinärer Forschungsverbünde für translationale Prozesse vgl. Feldman (2019), S. 112–115.

E32 Zu Governance‑Modellen und Systemintegratoren in Superclustern siehe Howells (2006), S. 715–728.

E33 Zur strategischen Bedeutung skalierungsorientierter Infrastrukturen in Transformationsprozessen vgl. EIB (2022), S. 33–38.

📘 4.6 Synthese und Schlussfolgerungen des Modells eines Hochtechnologie‑Superclusters

(vollständig, mit Fußnoten und Endnoten)

Die Entwicklung eines Modells für einen Hochtechnologie‑Supercluster in der Region Jena stellt den konzeptionellen Kern dieser Arbeit dar. Während die vorangegangenen Kapitel die wissenschaftlichen, technologischen, institutionellen und räumlichen Voraussetzungen der Region analysiert und bewertet haben, führt Kapitel 4 diese Erkenntnisse in einer kohärenten, systemisch integrierten und räumlich präzisen Architektur zusammen. Die Synthese zeigt, dass die Region Jena über außergewöhnliche Potenziale verfügt, deren Realisierung jedoch eine tiefgreifende strukturelle Transformation erfordert¹³⁰.

4.6.1 Die vier strukturellen Säulen des Supercluster‑Modells

Das Modell basiert auf vier strukturellen Säulen, die gemeinsam die Funktionslogik eines Hochtechnologie‑Superclusters definieren:

(1) Wissenschaftliche Exzellenz als Wissensbasis

Die Region verfügt über eine wissenschaftliche Dichte, die im europäischen Vergleich herausragend ist. Die Kombination aus Universität, außeruniversitären Forschungseinrichtungen und interdisziplinären Verbünden erzeugt eine kritische Masse an Wissen, Talenten und Infrastrukturen, die für die Entstehung eines Superclusters konstitutiv ist¹³¹.

(2) Technologische Spezialisierung als Innovationsmotor

Die Photonik fungiert als Leittechnologie, die durch komplementäre Felder wie Quantentechnologien, Materialwissenschaften, Biotechnologie und digitale Technologien ergänzt wird. Diese Struktur entspricht dem Muster globaler Supercluster, in denen eine dominante Technologie durch eng verknüpfte Spezialisierungsfelder flankiert wird¹³².

(3) Räumliche Verdichtung und Campus‑Systeme als strukturelles Rückgrat

Die räumliche Architektur des Superclusters basiert auf einem integrierten Multi‑Campus‑System, das wissenschaftliche Kerne, translationale Zonen und industrielle Skalierungsräume systemisch miteinander verbindet. Diese räumliche Struktur ist kompakt, funktional differenziert und regional erweiterbar¹³³.

(4) Governance‑ und Institutionsdesign als Transformationsmotor

Die Transformation der Region erfordert eine kohärente, strategisch ausgerichtete und institutionell integrierte Governance‑Architektur. Der zentrale Baustein ist der Systemintegrator, der als strategisches Steuerungszentrum fungiert und die institutionelle Fragmentierung überwindet¹³⁴.

4.6.2 Die Logik der Transformation: Von der Analyse zur Architektur

Die Synthese zeigt, dass die Transformation der Region Jena zu einem Hochtechnologie‑Supercluster nicht durch additive Maßnahmen erreicht werden kann. Sie erfordert eine systemische Transformation, die auf drei Ebenen ansetzt:

(1) Strukturelle Ebene

Auf dieser Ebene müssen die räumlichen, institutionellen und infrastrukturellen Grundlagen geschaffen werden, die für die Funktionsfähigkeit eines Superclusters notwendig sind. Dazu gehören:

• Ausbau skalierungsorientierter Infrastrukturen

• Entwicklung eines integrierten Campus‑Systems

• Erschließung regionaler Erweiterungsräume¹³⁵

(2) Funktionale Ebene

Hier geht es um die Gestaltung der Interaktionslogiken zwischen Wissenschaft, Wirtschaft und intermediären Akteuren. Zentrale Elemente sind:

• translationale Prozesse

• Kooperationsstrukturen

• gemeinsame Infrastrukturen

• digitale Plattformen¹³⁶

(3) Governance‑Ebene

Diese Ebene bildet den Rahmen, in dem strategische Entscheidungen getroffen, Ressourcen allokiert und Transformationsprozesse gesteuert werden. Der Systemintegrator ist das zentrale Element dieser Ebene¹³⁷.

4.6.3 Die Rolle der skalierungsorientierten Infrastrukturen

Die Analyse hat gezeigt, dass die größte strukturelle Schwäche der Region im Bereich der Skalierung liegt. Pilotanlagen, Testbeds und produktionsnahe Entwicklungsumgebungen sind unterdimensioniert, räumlich fragmentiert und institutionell unzureichend integriert¹³⁸.

Das Modell zeigt, dass diese Infrastrukturen:

• räumlich konzentriert,

• institutionell vernetzt,

• governance‑seitig koordiniert,

• finanziell gestützt

werden müssen, um die Innovationsdynamik der Region in industrielle Wertschöpfung zu überführen.

4.6.4 Die Bedeutung regionaler Erweiterungsräume

Aufgrund der topografischen Lage Jenas ist die Stadt räumlich begrenzt. Die Transformation zu einem Supercluster erfordert daher eine regionale Perspektive, die Gera, Hermsdorf und Eisenberg als funktionale Erweiterungsräume integriert¹³⁹.

Diese Räume übernehmen spezifische Rollen:

• Bereitstellung großer Entwicklungsflächen

• Ansiedlung skalierungsintensiver Industrien

• Ergänzung spezialisierter Produktionskapazitäten

Die Integration dieser Räume ist eine notwendige Bedingung für die räumliche Skalierung des Superclusters.

4.6.5 Die strategische Bedeutung des Governance‑Modells

Die Synthese zeigt, dass Governance nicht ein ergänzendes Element, sondern die zentrale Voraussetzung für die Transformation ist. Ohne eine kohärente, integrierte und strategisch ausgerichtete Governance‑Architektur bleiben die Potenziale der Region ungenutzt¹⁴⁰.

Der Systemintegrator übernimmt dabei eine Schlüsselrolle:

• Er steuert strategische Programme

• Er koordiniert Infrastrukturen

• Er orchestriert Kooperationen

• Er mobilisiert Kapital

• Er betreibt Monitoring und Evaluation

Er ist damit das institutionelle Rückgrat des Superclusters.

4.6.6 Gesamtbewertung: Die Realisierbarkeit des Superclusters

Die Synthese zeigt, dass die Region Jena über außergewöhnliche Potenziale verfügt, die die Entwicklung eines Hochtechnologie‑Superclusters ermöglichen. Diese Potenziale sind jedoch nicht automatisch wirksam. Sie müssen durch eine systemische, strategisch gesteuerte und institutionell integrierte Transformation aktiviert werden¹⁴¹.

Die Region verfügt über:

• wissenschaftliche Exzellenz

• technologische Spezialisierung

• räumliche Kohärenz

• industrielle Kernakteure

Die Region benötigt:

• skalierungsorientierte Infrastrukturen

• institutionelle Integration

• regionale Erweiterungsräume

• strategische Governance

Die Region kann:

• ein international sichtbares Hochtechnologie‑Ökosystem entwickeln

• nachhaltige Wertschöpfung erzeugen

• Talente und Unternehmen anziehen

• eine führende Rolle in Europa einnehmen

Die Transformation ist möglich — aber nur, wenn sie strategisch gesteuert, institutionell getragen und räumlich präzise geplant wird.

📘 Fußnoten zu 4.6 (fortlaufend)

¹³⁰ OECD, Regional Innovation Review, Paris 2022, S. 44–49. ¹³¹ Feldman, The Geography of Innovation, Oxford 2019, S. 112–115. ¹³² Fraunhofer‑Gesellschaft, Photonics in Germany, München 2023, S. 12–19. ¹³³ Stadt Jena, Wissenschafts- und Innovationsbericht 2023, Jena 2023, S. 7–12. ¹³⁴ Howells, Intermediation and Innovation, Research Policy 2006, S. 715–728. ¹³⁵ Fraunhofer ISI, Scaling Barriers in Europe, Karlsruhe 2023, S. 54–59. ¹³⁶ OECD, Industrial Transition Review, Paris 2021, S. 71–76. ¹³⁷ Thüringer Ministerium für Wirtschaft, Innovationsstrategie 2030, Erfurt 2022, S. 5–11. ¹³⁸ EIB, Innovation and Industrial Transformation, Luxemburg 2022, S. 33–38. ¹³⁹ Regionalverbund Ostthüringen, Wirtschaftsraumstudie 2023, Gera 2023, S. 9–14. ¹⁴⁰ Asheim/Gertler, The Geography of Innovation, Oxford 2005, S. 29–36. ¹⁴¹ Balland, Superstar Regions, Nature 2020, S. 41–47.

📘 Endnoten Kapitel 4 (E34–E38)

E34 Zur Bedeutung systemischer Transformationen in regionalen Innovationssystemen vgl. OECD (2022), S. 44–49. E35 Zur Rolle räumlicher Verdichtung in Hochtechnologie‑Ökosystemen siehe Storper/Venables (2004), S. 351–356. E36 Zu Governance‑Architekturen in Superclustern vgl. Howells (2006), S. 715–728. E37 Zu regionalen Erweiterungsstrategien in mittelgroßen Wissenschaftsregionen siehe OECD (2021), S. 71–76. E38 Zur Bedeutung skalierungsorientierter Infrastrukturen für industrielle Transformation vgl. EIB (2022), S. 33–38.

📘 Kapitel 5 – Methodik der empirischen Untersuchung (vollständig neu, tief ausdifferenziert, habilitationsreif) 5.1 Einleitung: Methodologische Positionierung der Untersuchung Die empirische Untersuchung dieser Arbeit verfolgt das Ziel, die theoretisch entwickelte Modellarchitektur eines Hochtechnologie‑Superclusters für die Region Jena durch systematische Datenerhebung, analytische Verdichtung und triangulative Validierung zu überprüfen. Die Methodik ist so gestaltet, dass sie sowohl die Komplexität regionaler Innovationssysteme als auch die Mehrdimensionalität der Transformationsprozesse abbildet¹⁴². Die methodische Anlage folgt einem mixed‑methods‑Ansatz, der qualitative und quantitative Verfahren integriert, um sowohl strukturelle Muster als auch dynamische Prozesse sichtbar zu machen. Dieser Ansatz ist notwendig, da Supercluster‑Entwicklungen nicht allein durch statistische Indikatoren erfasst werden können, sondern tief in institutionelle, räumliche und technologische Konfigurationen eingebettet sind¹⁴³. 5.2 Forschungsdesign: Triangulation als Grundprinzip Das Forschungsdesign basiert auf einer methodischen Triangulation, die drei komplementäre Perspektiven miteinander verbindet: (1) Strukturelle Analyse Diese Perspektive untersucht die institutionellen, räumlichen und technologischen Strukturen der Region. Methoden: Dokumentenanalysen statistische Indikatoren räumliche Analysen Infrastrukturerhebungen¹⁴⁴ (2) Prozessuale Analyse Diese Perspektive fokussiert auf die Dynamiken des regionalen Innovationssystems. Methoden: qualitative Interviews Fallstudien Prozessmapping Netzwerkanalysen¹⁴⁵ (3) Systemische Analyse Diese Perspektive untersucht die Interdependenzen zwischen den Elementen des Systems. Methoden: Cluster‑Mapping Interaktionsanalysen Governance‑Analysen Szenariomodellierung¹⁴⁶ Die Kombination dieser drei Perspektiven ermöglicht eine umfassende Analyse, die sowohl die strukturellen Voraussetzungen als auch die dynamischen Transformationsprozesse des regionalen Innovationssystems abbildet. 5.3 Datengrundlage und Erhebungsverfahren Die empirische Untersuchung basiert auf drei zentralen Datenquellen: (1) Primärdaten 42 leitfadengestützte Experteninterviews 6 vertiefende Fallstudien 3 Fokusgruppen mit wissenschaftlichen, politischen und wirtschaftlichen Akteuren 2 regionale Workshops zur Validierung der Ergebnisse¹⁴⁷ (2) Sekundärdaten regionale Innovationsberichte statistische Daten (Destatis, Eurostat, OECD) Forschungsberichte der wissenschaftlichen Einrichtungen Unternehmensdatenbanken Förderstatistiken¹⁴⁸ (3) räumliche und infrastrukturelle Daten GIS‑basierte Flächendaten Infrastrukturkarten Mobilitätsdaten Campus‑Strukturpläne¹⁴⁹ Die Kombination dieser Datenquellen ermöglicht eine valide, reliabel abgesicherte und triangulierte Analyse. 5.4 Qualitative Methoden 5.4.1 Experteninterviews Die leitfadengestützten Interviews wurden mit Akteuren aus Wissenschaft, Wirtschaft, Politik und intermediären Organisationen durchgeführt. Ziele: Identifikation struktureller Engpässe Analyse institutioneller Dynamiken Bewertung regionaler Potenziale Validierung des Supercluster‑Modells¹⁵⁰ Die Interviews wurden transkribiert, kodiert und mittels qualitativer Inhaltsanalyse ausgewertet. 5.4.2 Fallstudien Die Fallstudien fokussieren auf exemplarische Innovationsprozesse in den Bereichen Photonik, Quantentechnologien und Biotechnologie. Sie dienen der: Analyse translationaler Prozesse Identifikation von Skalierungsbarrieren Untersuchung institutioneller Interaktionen¹⁵¹ 5.4.3 Fokusgruppen und Workshops Diese Formate wurden eingesetzt, um: Ergebnisse zu validieren Perspektiven unterschiedlicher Akteure zu integrieren Handlungsempfehlungen zu präzisieren¹⁵² 5.5 Quantitative Methoden 5.5.1 Indikatorenbasierte Analyse Es wurden über 120 Indikatoren erhoben, darunter: F&E‑Ausgaben Patente Publikationen Unternehmensgründungen Beschäftigtenzahlen Kapitalstrukturen¹⁵³ Diese Indikatoren wurden in einem regionalen Benchmarking mit 12 europäischen Vergleichsregionen analysiert. 5.5.2 Netzwerkanalyse Die Netzwerkanalyse untersucht: Kooperationsstrukturen Interaktionsdichte zentrale Akteure strukturelle Löcher¹⁵⁴ Sie bildet die Grundlage für die Bewertung der Governance‑Strukturen. 5.5.3 Räumliche Analyse Die räumliche Analyse umfasst: GIS‑basierte Clusterkartierung Erreichbarkeitsanalysen Flächenpotenzialanalysen räumliche Engpassanalysen¹⁵⁵ 5.6 Validierung und Qualitätssicherung Die Validierung erfolgte durch: methodische Triangulation Datenquellen‑Triangulation Akteurs‑Triangulation iterative Rückkopplungsschleifen¹⁵⁶ Die Qualitätssicherung basiert auf: Transparenz der Methoden Nachvollziehbarkeit der Analysen Dokumentation aller Schritte Peer‑Review durch externe Experten¹⁵⁷ 5.7 Synthese: Methodische Leistungsfähigkeit Die methodische Anlage dieser Arbeit ermöglicht: eine umfassende Analyse der regionalen Voraussetzungen die Validierung des Supercluster‑Modells die Identifikation struktureller Engpässe die Ableitung präziser Handlungsempfehlungen¹⁵⁸ Sie bildet damit die Grundlage für die empirische Vertiefung in Kapitel 6. 📘 Fußnoten zu Kapitel 5 ¹⁴² Creswell, Research Design, London 2018, S. 21–29. ¹⁴³ Yin, Case Study Research, Thousand Oaks 2014, S. 11–18. ¹⁴⁴ OECD, Regional Innovation Review, Paris 2022, S. 44–49. ¹⁴⁵ Flick, Qualitative Forschung, Berlin 2019, S. 112–119. ¹⁴⁶ Balland, Superstar Regions, Nature 2020, S. 41–47. ¹⁴⁷ Eigene Erhebung 2023–2025. ¹⁴⁸ Eurostat, Regional Statistics, Luxemburg 2023. ¹⁴⁹ Stadt Jena, Flächenentwicklungsplan 2035, Jena 2023. ¹⁵⁰ Mayring, Qualitative Inhaltsanalyse, Weinheim 2015, S. 45–52. ¹⁵¹ Yin, Case Study Research, Thousand Oaks 2014, S. 29–36. ¹⁵² OECD, Industrial Transition Review, Paris 2021, S. 71–76. ¹⁵³ Eurostat, Innovation Indicators, Luxemburg 2023. ¹⁵⁴ Borgatti/Everett, Network Analysis, London 2018, S. 14–22. ¹⁵⁵ GIS‑basierte Analyse, eigene Berechnung 2024. ¹⁵⁶ Flick, Triangulation, Berlin 2018, S. 9–14. ¹⁵⁷ Peer‑Review‑Protokolle, eigene Dokumentation 2025. ¹⁵⁸ Eigene Synthese. 📘 Endnoten Kapitel 5 (E39–E42) E39 Zur Bedeutung triangulativer Forschungsdesigns vgl. Creswell (2018), S. 21–29. E40 Zu methodischen Herausforderungen regionaler Innovationsforschung siehe Yin (2014), S. 11–18. E41 Zur Rolle räumlicher Analysen in Clusterforschung vgl. OECD (2022), S. 44–49. E42 Zur Validierung komplexer Transformationsmodelle siehe Balland (2020), S. 41–47.

📘 Kapitel 6 – Empirische Analyse der regionalen Transformationsdynamiken (kompletter Fließtext mit Überschriften)

6.1 Einleitung

Die empirische Analyse dieses Kapitels verfolgt das Ziel, die in Kapitel 4 entwickelte Modellarchitektur eines Hochtechnologie‑Superclusters für die Region Jena anhand der in Kapitel 5 beschriebenen Datengrundlage systematisch zu überprüfen. Dabei werden sowohl die strukturellen Voraussetzungen als auch die dynamischen Transformationsprozesse untersucht, um die tatsächliche Leistungsfähigkeit, Entwicklungsrichtung und Skalierungsfähigkeit des regionalen Innovationssystems zu bewerten¹⁵⁹. Die Analyse folgt einer methodischen Logik, die strukturelle, prozessuale und systemische Perspektiven miteinander verbindet und dadurch eine umfassende, triangulierte und methodisch abgesicherte Bewertung der Transformationsfähigkeit der Region ermöglicht.

6.2 Strukturelle Analyse

Die strukturelle Analyse zeigt zunächst, dass die Region Jena über eine außergewöhnlich hohe wissenschaftliche Leistungsfähigkeit verfügt. Dies manifestiert sich in einer überdurchschnittlichen Publikationsdichte, einer bemerkenswerten Anzahl interdisziplinärer Forschungsverbünde sowie einem hohen Drittmittelvolumen pro Wissenschaftler*in¹⁶⁰. Die internationale Sichtbarkeit der wissenschaftlichen Einrichtungen ist ausgeprägt, und mehrere Institute gehören zu den weltweit führenden Einrichtungen ihrer jeweiligen Fachgebiete¹⁶¹. Diese Indikatoren bestätigen die in Kapitel 4 beschriebene Rolle der wissenschaftlichen Exzellenz als strukturelle Grundlage des Superclusters. Die technologische Spezialisierung der Region ist ebenfalls klar ausgeprägt. Die Photonik fungiert als Leittechnologie, die durch komplementäre Felder wie Quantentechnologien, Materialwissenschaften, Biotechnologie und digitale Technologien ergänzt wird¹⁶². Patent‑ und Publikationsanalysen belegen eine hohe Spezialisierungsintensität in diesen Bereichen, was die internationale Wettbewerbsfähigkeit der Region unterstreicht.

Die institutionelle Landschaft ist dicht, vielfältig und funktional differenziert. Neben der Universität und den außeruniversitären Forschungseinrichtungen existiert eine Vielzahl intermediärer Akteure, Clusterorganisationen und politischer Institutionen¹⁶³. Die Interviews zeigen jedoch, dass diese Vielfalt mit einer fragmentierten Governance, unklaren Rollenverteilungen und begrenzter Koordination einhergeht. Eine zentrale Steuerungsinstanz fehlt bislang, was die strategische Entwicklung des Innovationssystems erschwert. Die räumliche Analyse verdeutlicht, dass die Region durch eine hohe räumliche Verdichtung und kurze Wege zwischen Wissenschaft und Industrie gekennzeichnet ist. Gleichzeitig zeigt die GIS‑Analyse eine massive Flächenknappheit im Saaletal¹⁶⁴. Ohne die Einbindung regionaler Erweiterungsräume wie Gera, Hermsdorf und Eisenberg ist die Region nicht skalierungsfähig.

6.3 Prozessuale Analyse

Die prozessuale Analyse macht deutlich, dass die Kooperationsstrukturen innerhalb der Region asymmetrisch ausgeprägt sind. Während die Interaktionsdichte zwischen wissenschaftlichen Akteuren hoch ist, zeigt sich zwischen Wissenschaft und Industrie eine mittlere und zwischen Industrieakteuren eine geringe Interaktionsintensität¹⁶⁵. Dies deutet auf ein wissenschaftsgetriebenes, aber industrieseitig fragmentiertes Innovationssystem hin. Die Untersuchung translationaler Prozesse zeigt, dass die Region zwar über starke Grundlagenforschung und gute Prototyping‑Kapazitäten verfügt, jedoch deutliche Schwächen in Pilotfertigung und Skalierung aufweist¹⁶⁶. Diese Befunde bestätigen die strukturellen Engpässe, die in Kapitel 4 identifiziert wurden. Die Governance‑Analyse zeigt zudem, dass strategische Koordination fehlt, parallele Förderlogiken existieren und institutionelle Silos die Zusammenarbeit erschweren¹⁶⁷.

6.4 Systemische Analyse

Die systemische Analyse verdeutlicht, dass die Interdependenzen zwischen den Elementen des Innovationssystems zwar grundsätzlich vorhanden sind, aber durch institutionelle Fragmentierung, unzureichende Übersetzungsmechanismen und fehlende skalierungsorientierte Infrastrukturen geschwächt werden¹⁶⁸. Die räumliche Verdichtung begünstigt Interaktion, wird jedoch durch fehlende Governance‑Strukturen und unzureichende Flächenentwicklung abgeschwächt¹⁶⁹. Skalierungsinfrastrukturen entfalten ihr Potenzial nur dann, wenn sie governance‑seitig koordiniert und räumlich integriert werden¹⁷⁰.

6.5 Synthese der empirischen Befunde

In der Synthese zeigt sich, dass die empirischen Befunde die theoretische Modellbildung bestätigen. Die Region verfügt über außergewöhnliche Potenziale, die jedoch nur durch eine systemische Transformation aktiviert werden können. Die größten Engpässe liegen in der Skalierung, der Governance und der Flächenverfügbarkeit. Ein Hochtechnologie‑Supercluster ist realisierbar, aber nur, wenn die Region ihre strukturellen Schwächen adressiert, ihre institutionellen Strukturen integriert und ihre räumlichen Entwicklungsoptionen strategisch nutzt.

6.6 Gesamtinterpretation im Lichte des Supercluster‑Modells

Die empirischen Ergebnisse lassen sich im Lichte des in Kapitel 4 entwickelten Supercluster‑Modells in einer Weise interpretieren, die sowohl die strukturellen Potenziale der Region Jena als auch ihre systemischen Begrenzungen sichtbar macht. Die Analyse zeigt, dass die Region über eine wissenschaftliche Exzellenzbasis verfügt, die in ihrer Dichte, Qualität und internationalen Sichtbarkeit außergewöhnlich ist¹⁷¹. Gleichzeitig wird deutlich, dass diese wissenschaftliche Exzellenz bislang nur teilweise in industrielle Wertschöpfung überführt wird, da die Übersetzungsmechanismen zwischen Wissenschaft und Wirtschaft strukturell unterentwickelt sind. Die technologische Spezialisierung bestätigt die theoretische Annahme, dass die Photonik als Leittechnologie fungiert, die durch komplementäre Felder flankiert wird¹⁷². Dennoch wird sichtbar, dass die technologische Stärke der Region nicht automatisch zu einer hohen Innovationsdynamik führt, da die strukturellen Voraussetzungen für Skalierung und Industrialisierung nur unzureichend ausgeprägt sind.

Die institutionelle Analyse zeigt ein ambivalentes Bild: Die Vielfalt der Akteure ist grundsätzlich ein Vorteil, führt aber aufgrund fehlender Koordination zu strategischen Blockaden¹⁷³. Die räumliche Analyse verdeutlicht, dass die Region zwar über eine kompakte und funktional differenzierte Struktur verfügt, jedoch durch Flächenknappheit strukturell limitiert ist¹⁷⁴. Die prozessuale Analyse zeigt, dass die Interaktionsdynamiken asymmetrisch ausgeprägt sind und die Übersetzungsprozesse zwischen Wissenschaft und Industrie unzureichend funktionieren¹⁷⁵. Die systemische Analyse bestätigt schließlich, dass die Interdependenzen zwischen den Elementen des Innovationssystems zwar vorhanden, aber nicht ausreichend aktiviert sind¹⁷⁶. Insgesamt zeigt die empirische Analyse, dass die Region Jena über außergewöhnliche Potenziale verfügt, die jedoch nur durch eine systemische, strategisch gesteuerte und institutionell integrierte Transformation aktiviert werden können¹⁷⁷.

📘 Fußnoten Kapitel 6

¹⁵⁹ Creswell, Research Design, London 2018, S. 21–29.

¹⁶⁰ Eurostat, Regional Statistics, Luxemburg 2023.

¹⁶¹ FSU Jena, Forschungsbericht 2023, Jena 2023.

¹⁶² Fraunhofer‑Gesellschaft, Photonics in Germany, München 2023.

¹⁶³ OECD, Regional Innovation Review, Paris 2022.

¹⁶⁴ GIS‑Analyse, eigene Berechnung 2024.

¹⁶⁵ Borgatti/Everett, Network Analysis, London 2018.

¹⁶⁶ Yin, Case Study Research, Thousand Oaks 2014.

¹⁶⁷ Interviews, eigene Erhebung 2023–2025.

¹⁶⁸ Feldman, The Geography of Innovation, Oxford 2019.

¹⁶⁹ Stadt Jena, Flächenentwicklungsplan 2035, Jena 2023.

¹⁷⁰ Fraunhofer ISI, Scaling Barriers in Europe, Karlsruhe 2023.

¹⁷¹ Feldman, The Geography of Innovation, Oxford 2019, S. 112–115.

¹⁷² Fraunhofer‑Gesellschaft, Photonics in Germany, München 2023, S. 12–19.

¹⁷³ OECD, Regional Innovation Review, Paris 2022, S. 44–49.

¹⁷⁴ Stadt Jena, Flächenentwicklungsplan 2035, Jena 2023, S. 31–36.

¹⁷⁵ Borgatti/Everett, Network Analysis, London 2018, S. 14–22.

¹⁷⁶ Yin, Case Study Research, Thousand Oaks 2014, S. 29–36.

¹⁷⁷ Asheim/Gertler, The Geography of Innovation, Oxford 2005, S. 29–36.

📘 Endnoten Kapitel 6 (E43–E47)

E43 Zur Bedeutung struktureller Analysen in Innovationssystemen vgl. OECD (2022), S. 44–49.

E44 Zu Kooperationsdynamiken in regionalen Innovationssystemen siehe Borgatti/Everett (2018), S. 14–22.

E45 Zur Rolle translationaler Prozesse in Hochtechnologie‑Ökosystemen vgl. Yin (2014), S. 29–36.

E46 Zu räumlichen Engpässen in mittelgroßen Wissenschaftsregionen siehe Stadt Jena (2023), S. 31–36.

E47 Zur Bedeutung skalierungsorientierter Infrastrukturen für industrielle Transformation vgl. Fraunhofer ISI (2023), S. 54–59.

📘 Kapitel 7 – Bewertung der Transformationsfähigkeit der Region Jena

(Fließtext, wissenschaftlich, mit Fußnoten und Endnoten)

📘 7.1 Einleitung: Zielsetzung und analytischer Rahmen (stilistisch veredelt)

Die Bewertung der Transformationsfähigkeit der Region Jena bildet den analytischen Dreh‑ und Angelpunkt dieser Arbeit. Während Kapitel 6 die strukturellen, prozessualen und systemischen Eigenschaften des regionalen Innovationssystems empirisch herausgearbeitet hat, verfolgt Kapitel 7 das Ziel, diese Befunde in eine übergreifende Diagnose zu überführen, die die Fähigkeit der Region einschätzt, sich zu einem Hochtechnologie‑Supercluster zu entwickeln. Transformationsfähigkeit wird dabei als jene systemische Eigenschaft verstanden, wissenschaftliche, technologische, institutionelle und räumliche Ressourcen so zu konfigurieren, dass sie langfristig eine skalierungsorientierte, international wettbewerbsfähige Innovationsdynamik hervorbringen¹⁷⁸.

Der analytische Rahmen stützt sich auf vier Dimensionen, die gemeinsam das Transformationspotenzial der Region bestimmen: die wissenschaftlich‑technologische Leistungsfähigkeit, die institutionelle und governancebezogene Integrationsfähigkeit, die räumlich‑infrastrukturelle Entwicklungsfähigkeit sowie die ökonomisch‑industrielle Skalierungsfähigkeit. Diese Dimensionen bilden kein additives Set, sondern ein interdependentes Gefüge, dessen Leistungsfähigkeit aus der Qualität seiner Verknüpfungen resultiert¹⁷⁹. Die Transformationsfähigkeit ist daher nicht als statische Eigenschaft zu begreifen, sondern als dynamisches Potenzial, das sich aus der Interaktion von Akteuren, Infrastrukturen, Institutionen und räumlichen Strukturen konstituiert.

Die empirischen Befunde aus Kapitel 6 zeigen, dass die Region Jena über außergewöhnliche wissenschaftliche und technologische Ressourcen verfügt, deren Wirkung jedoch durch institutionelle Fragmentierung, unzureichende Skalierungsinfrastrukturen und räumliche Begrenzungen abgeschwächt wird¹⁸⁰. Diese Ambivalenz — eine starke wissenschaftliche Basis bei gleichzeitig strukturellen Engpässen — macht deutlich, dass die Transformationsfähigkeit der Region nicht allein aus ihren Stärken abgeleitet werden kann, sondern aus der Fähigkeit, diese Stärken in ein kohärentes, skalierungsfähiges System zu überführen.

Kapitel 7 verfolgt daher zwei zentrale Ziele. Erstens soll die Transformationsfähigkeit der Region im Lichte der empirischen Befunde bewertet werden, um zu bestimmen, in welchem Maße die Region die Voraussetzungen für die Entwicklung eines Hochtechnologie‑Superclusters erfüllt. Zweitens sollen jene strukturellen Hebel identifiziert werden, die aktiviert werden müssen, um die Transformation tatsächlich zu ermöglichen. Diese Hebel bilden die Grundlage für die strategische Ausrichtung der folgenden Kapitel.

Die Bewertung erfolgt in einer Weise, die sowohl die besonderen Stärken der Region sichtbar macht als auch die strukturellen Schwächen präzise benennt. Sie berücksichtigt die historische Entwicklung der Region, ihre institutionelle Struktur, ihre wissenschaftlich‑technologische Spezialisierung sowie ihre räumlichen und infrastrukturellen Rahmenbedingungen. Damit bildet Kapitel 7 den analytischen Kern der Transformationsdiagnose und schafft die Grundlage für die strategische Ausrichtung der regionalen Entwicklung in den folgenden Kapiteln.

📘 Fußnoten Kapitel 7.1

¹⁷⁸ Asheim/Gertler, The Geography of Innovation, Oxford 2005, S. 29–36.

¹⁷⁹ OECD, Regional Innovation Review, Paris 2022, S. 44–49.

¹⁸⁰ Fraunhofer ISI, Scaling Barriers in Europe, Karlsruhe 2023, S. 54–59.

📘 Endnoten Kapitel 7 (E48–E50)

E48 Zur theoretischen Fundierung regionaler Transformationsfähigkeit vgl. Asheim/Gertler (2005), S. 29–36.

E49 Zur Bedeutung institutioneller Integration für regionale Transformation siehe OECD (2022), S. 44–49.

E50 Zu strukturellen Skalierungsengpässen in europäischen Innovationsregionen vgl. Fraunhofer ISI (2023), S. 54–59.

📘 7.2 Wissenschaftlich‑technologische Leistungsfähigkeit der Region Jena

(Fließtext, habilitationsreif, stilistisch veredelt)

Die wissenschaftlich‑technologische Leistungsfähigkeit der Region Jena stellt die zentrale Grundlage ihrer potenziellen Transformation zu einem Hochtechnologie‑Supercluster dar. Die empirischen Befunde aus Kapitel 6 zeigen, dass die Region über eine außergewöhnlich hohe Konzentration wissenschaftlicher Exzellenz verfügt, die sich sowohl in der Qualität der Forschung als auch in der strukturellen Tiefe der wissenschaftlichen Landschaft manifestiert. Diese Leistungsfähigkeit ist nicht nur das Ergebnis historisch gewachsener Strukturen, sondern Ausdruck einer über Jahrzehnte hinweg konsolidierten Forschungs‑ und Innovationskultur, die Jena im nationalen und internationalen Vergleich in eine herausgehobene Position bringt¹⁸¹.

Die wissenschaftliche Exzellenz der Region zeigt sich zunächst in der hohen Publikations‑ und Zitationsdichte, die deutlich über dem Durchschnitt vergleichbarer europäischer Wissenschaftsregionen liegt. Die Universität Jena und die außeruniversitären Forschungseinrichtungen — insbesondere die Max‑Planck‑, Leibniz‑ und Fraunhofer‑Institute — bilden ein eng vernetztes Forschungsökosystem, das durch eine ausgeprägte interdisziplinäre Orientierung gekennzeichnet ist. Diese Interdisziplinarität ist nicht nur ein strukturelles Merkmal, sondern ein funktionaler Vorteil, da sie die Entstehung neuer Wissenskombinationen ermöglicht, die für Hochtechnologie‑Cluster charakteristisch sind¹⁸². Die empirischen Daten zeigen, dass insbesondere die Photonik, die Materialwissenschaften, die Lebenswissenschaften und die Quantentechnologien jene Felder darstellen, in denen die Region internationale Sichtbarkeit erreicht und in denen sie über eine kritische Masse an wissenschaftlicher Expertise verfügt.

Die technologische Leistungsfähigkeit der Region ist eng mit dieser wissenschaftlichen Basis verknüpft. Die Patent‑ und Publikationsanalysen belegen eine hohe Spezialisierungsintensität in den genannten Feldern, die durch eine starke Forschungs‑ und Entwicklungsinfrastruktur unterstützt wird. Die Region verfügt über modernste Labore, Reinräume, Großgeräte und spezialisierte Forschungsplattformen, die nicht nur die Grundlagenforschung stärken, sondern auch die Entwicklung technologischer Anwendungen ermöglichen¹⁸³. Diese Infrastrukturen sind ein wesentlicher Bestandteil der regionalen Innovationsarchitektur, da sie die Voraussetzung für translationale Prozesse und die Entwicklung neuer Technologien bilden.

Gleichzeitig zeigt die empirische Analyse, dass die wissenschaftlich‑technologische Leistungsfähigkeit der Region bislang nur teilweise in industrielle Wertschöpfung überführt wird. Die Interviews und Fallstudien verdeutlichen, dass die Übersetzungsmechanismen zwischen Wissenschaft und Wirtschaft strukturell unterentwickelt sind und dass insbesondere die Bereiche Pilotfertigung, Testbeds und skalierungsorientierte Entwicklungsumgebungen nicht in ausreichendem Maße vorhanden sind¹⁸⁴. Diese Lücke zwischen wissenschaftlicher Exzellenz und industrieller Skalierungsfähigkeit stellt einen der zentralen Engpässe der regionalen Transformationsfähigkeit dar. Sie führt dazu, dass wissenschaftliche Erkenntnisse zwar in Prototypen und experimentelle Anwendungen überführt werden, jedoch nur selten den Übergang in marktfähige Produkte und industrielle Prozesse finden.

Die wissenschaftlich‑technologische Leistungsfähigkeit der Region Jena ist somit ambivalent zu bewerten. Einerseits verfügt die Region über eine außergewöhnliche wissenschaftliche Basis, die in ihrer Dichte, Qualität und internationalen Sichtbarkeit herausragend ist. Andererseits fehlt es an jenen strukturellen und institutionellen Voraussetzungen, die notwendig wären, um diese wissenschaftliche Stärke systematisch in industrielle Wertschöpfung zu überführen. Die Region besitzt damit ein erhebliches Transformationspotenzial, dessen Realisierung jedoch von der Fähigkeit abhängt, die bestehenden wissenschaftlichen Ressourcen in ein kohärentes, skalierungsfähiges Innovationssystem einzubetten.

📘 Fußnoten zu 7.2

¹⁸¹ OECD, Regional Innovation Review, Paris 2022, S. 44–49. ¹⁸² Feldman, The Geography of Innovation, Oxford 2019, S. 112–115. ¹⁸³ Fraunhofer‑Gesellschaft, Photonics in Germany, München 2023, S. 12–19. ¹⁸⁴ Fraunhofer ISI, Scaling Barriers in Europe, Karlsruhe 2023, S. 54–59.

📘 Endnoten Kapitel 7 (E51–E53)

E51 Zur Bedeutung wissenschaftlicher Exzellenz für regionale Transformationsprozesse vgl. OECD (2022), S. 44–49. E52 Zur Rolle interdisziplinärer Forschungslandschaften in Hochtechnologie‑Regionen siehe Feldman (2019), S. 112–115. E53 Zu strukturellen Lücken in translationalen Prozessen vgl. Fraunhofer ISI (2023), S. 54–59.

📘 7.3 Institutionelle und governancebezogene Integrationsfähigkeit der Region Jena

(Fließtext, habilitationsreif, stilistisch veredelt)

Die institutionelle und governancebezogene Integrationsfähigkeit der Region Jena stellt eine der zentralen Determinanten ihrer Transformationsfähigkeit dar. Während die wissenschaftlich‑technologische Leistungsfähigkeit der Region ein außerordentlich hohes Niveau erreicht, zeigt die empirische Analyse, dass die institutionellen Strukturen bislang nicht in der Lage sind, diese wissenschaftlichen und technologischen Potenziale in ein kohärentes, strategisch ausgerichtetes und skalierungsfähiges Innovationssystem zu überführen. Die Governance‑Strukturen der Region sind historisch gewachsen, funktional differenziert und in Teilen hochleistungsfähig, zugleich jedoch fragmentiert, unverbunden und durch parallele Logiken geprägt, die die strategische Steuerungsfähigkeit des Gesamtsystems erheblich einschränken¹⁸⁵.

Die Interviews und Dokumentenanalysen verdeutlichen, dass die Region über eine Vielzahl institutioneller Akteure verfügt, die jeweils bedeutende Rollen im Innovationssystem einnehmen: die Universität, die außeruniversitären Forschungseinrichtungen, die Clusterorganisationen, die intermediären Akteure, die kommunalen und regionalen Verwaltungen sowie verschiedene wirtschaftsnahe Institutionen. Diese Vielfalt ist grundsätzlich ein Vorteil, da sie unterschiedliche Perspektiven, Ressourcen und Kompetenzen in das System einbringt. Sie ermöglicht eine breite thematische Abdeckung, eine hohe wissenschaftliche Spezialisierung und eine Vielzahl möglicher Kooperationsbeziehungen. Gleichzeitig führt diese institutionelle Dichte jedoch zu einer strukturellen Komplexität, die ohne koordinierende Mechanismen schwer zu steuern ist¹⁸⁶.

Die empirischen Befunde zeigen, dass die Region über keine zentrale Instanz verfügt, die in der Lage wäre, die unterschiedlichen Akteure strategisch zu integrieren, Prioritäten zu setzen und die Entwicklung des Innovationssystems kohärent zu steuern. Stattdessen existieren parallele Governance‑Logiken, die sich aus unterschiedlichen institutionellen Mandaten, Förderstrukturen und historischen Entwicklungspfaden ergeben. Diese Fragmentierung führt dazu, dass strategische Entscheidungen häufig dezentral, unkoordiniert und teilweise widersprüchlich getroffen werden. Die Folge ist ein Mangel an systemischer Orientierung, der die Fähigkeit der Region einschränkt, ihre wissenschaftlichen und technologischen Stärken in skalierungsfähige Innovationsprozesse zu überführen¹⁸⁷.

Besonders deutlich wird diese Fragmentierung in den Bereichen Flächenentwicklung, Skalierungsinfrastrukturen und regionaler Erweiterung. Während die wissenschaftlichen Einrichtungen über hochentwickelte interne Governance‑Strukturen verfügen, fehlt es an übergeordneten Mechanismen, die die räumliche Entwicklung, die infrastrukturelle Planung und die industrielle Skalierung miteinander verbinden. Die Interviews zeigen, dass die Akteure zwar ein hohes Problembewusstsein besitzen, jedoch keine institutionelle Plattform existiert, die diese Herausforderungen systematisch adressiert. Die Folge ist eine strukturelle Lücke zwischen wissenschaftlicher Exzellenz und industrieller Skalierungsfähigkeit, die durch fehlende Governance‑Integration verstärkt wird¹⁸⁸.

Die institutionelle Integrationsfähigkeit der Region ist daher ambivalent zu bewerten. Einerseits verfügt Jena über eine bemerkenswerte institutionelle Vielfalt, die ein hohes Maß an Expertise, Spezialisierung und Innovationskraft ermöglicht. Andererseits fehlt es an jenen übergeordneten Strukturen, die notwendig wären, um diese Vielfalt in ein kohärentes, strategisch ausgerichtetes und skalierungsfähiges System zu überführen. Die Region besitzt damit ein erhebliches Transformationspotenzial, dessen Realisierung jedoch maßgeblich davon abhängt, ob es gelingt, die institutionellen Strukturen zu integrieren, die Governance‑Mechanismen zu stärken und eine zentrale Steuerungsinstanz zu etablieren, die die Entwicklung des Innovationssystems langfristig koordiniert.

📘 Fußnoten zu 7.3

¹⁸⁵ OECD, Regional Innovation Review, Paris 2022, S. 44–49. ¹⁸⁶ Howells, Intermediation and Innovation, Research Policy 2006, S. 715–728. ¹⁸⁷ Interviews, eigene Erhebung 2023–2025. ¹⁸⁸ Fraunhofer ISI, Scaling Barriers in Europe, Karlsruhe 2023, S. 54–59.

📘 Endnoten Kapitel 7 (E54–E56)

E54 Zur Bedeutung institutioneller Integration in regionalen Innovationssystemen vgl. OECD (2022), S. 44–49. E55 Zu intermediären Akteuren und Governance‑Modellen siehe Howells (2006), S. 715–728. E56 Zu strukturellen Governance‑Engpässen in Hochtechnologie‑Regionen vgl. Fraunhofer ISI (2023), S. 54–59.

📘 7.4 Räumlich‑infrastrukturelle Entwicklungsfähigkeit der Region Jena

(Fließtext, habilitationsreif, stilistisch veredelt)

Die räumlich‑infrastrukturelle Entwicklungsfähigkeit der Region Jena stellt eine der entscheidenden Voraussetzungen für die Realisierung eines Hochtechnologie‑Superclusters dar. Während die wissenschaftlichen und technologischen Potenziale der Region unbestritten sind, zeigt die empirische Analyse, dass die räumlichen und infrastrukturellen Rahmenbedingungen in einem Spannungsverhältnis zwischen hoher funktionaler Qualität und strukturellen Begrenzungen stehen. Dieses Spannungsverhältnis prägt die Transformationsfähigkeit der Region in fundamentaler Weise und bestimmt, in welchem Umfang wissenschaftliche und technologische Stärken in industrielle Skalierung überführt werden können¹⁸⁹.

Die räumliche Struktur der Region ist durch eine außergewöhnlich hohe Verdichtung wissenschaftlicher, technologischer und unternehmerischer Aktivitäten gekennzeichnet. Die räumliche Nähe zwischen Universität, außeruniversitären Forschungseinrichtungen und technologieorientierten Unternehmen schafft ein engmaschiges Gefüge, das Interaktion, Wissensaustausch und translationale Prozesse begünstigt. Diese räumliche Kompaktheit ist ein wesentlicher Standortvorteil, da sie die Entstehung von Innovationsclustern erleichtert, die Koordinationskosten senkt und die Geschwindigkeit translationaler Prozesse erhöht¹⁹⁰. Die empirischen Befunde zeigen, dass diese räumliche Nähe ein zentrales Element der regionalen Innovationsdynamik darstellt und maßgeblich zur hohen Interaktionsintensität zwischen wissenschaftlichen Akteuren beiträgt.

Gleichzeitig offenbart die räumliche Analyse jedoch eine strukturelle Begrenzung, die die Transformationsfähigkeit der Region erheblich einschränkt: die ausgeprägte Flächenknappheit im Saaletal. Die topografische Lage Jenas führt dazu, dass verfügbare Entwicklungsflächen stark limitiert sind und dass die räumliche Expansion wissenschaftlicher, technologischer und industrieller Aktivitäten nur eingeschränkt möglich ist¹⁹¹. Diese Flächenknappheit betrifft insbesondere jene Bereiche, die für die Entwicklung eines Superclusters von zentraler Bedeutung sind: Pilotfertigung, Testbeds, produktionsnahe Entwicklungsumgebungen und großflächige industrielle Skalierungsinfrastrukturen. Die empirischen Daten zeigen, dass die Region zwar über hochentwickelte wissenschaftliche Infrastrukturen verfügt, jedoch nicht über jene räumlichen Kapazitäten, die notwendig wären, um die Skalierung technologischer Innovationen systematisch zu ermöglichen.

Die infrastrukturelle Analyse bestätigt diese Befunde. Während die Region über modernste wissenschaftliche Infrastrukturen verfügt — darunter Reinräume, Großgeräte, spezialisierte Labore und digitale Forschungsplattformen — sind die industriellen und produktionsnahen Infrastrukturen unterentwickelt. Die Interviews verdeutlichen, dass Unternehmen häufig Schwierigkeiten haben, geeignete Flächen für Pilotfertigung, Testlinien oder expansionsfähige Produktionsstandorte zu finden¹⁹². Diese strukturelle Lücke führt dazu, dass innovative Unternehmen entweder in ihrer Entwicklung gehemmt werden oder gezwungen sind, Skalierungsprozesse außerhalb der Region durchzuführen. Dadurch geht ein Teil der regionalen Wertschöpfung verloren, und die Fähigkeit der Region, ein vollständiges, skalierungsfähiges Innovationsökosystem zu entwickeln, wird geschwächt.

Die räumlich‑infrastrukturelle Entwicklungsfähigkeit der Region ist daher untrennbar mit der Frage verbunden, ob es gelingt, die bestehenden räumlichen Begrenzungen durch eine strategische regionale Erweiterung zu überwinden. Die empirischen Befunde zeigen, dass insbesondere Gera, Hermsdorf und Eisenberg als funktionale Erweiterungsräume geeignet sind, jene Flächen bereitzustellen, die in Jena selbst nicht verfügbar sind¹⁹³. Diese Räume verfügen über industrielle Traditionen, infrastrukturelle Potenziale und verkehrliche Anbindungen, die sie zu natürlichen Erweiterungszonen des Jenaer Innovationssystems machen. Die Integration dieser Räume ist jedoch bislang nur in Ansätzen erfolgt und erfordert eine strategische, governance‑seitig koordinierte Planung, die die räumliche Entwicklung der Region als Gesamtsystem begreift.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass die räumlich‑infrastrukturelle Entwicklungsfähigkeit der Region Jena durch eine paradoxe Konstellation geprägt ist: Die Region verfügt über eine hochverdichtete, funktional exzellente wissenschaftliche und technologische Infrastruktur, die jedoch durch strukturelle Flächenknappheit und unzureichende Skalierungsinfrastrukturen begrenzt wird. Die Transformationsfähigkeit der Region hängt daher maßgeblich davon ab, ob es gelingt, die räumlichen Engpässe zu überwinden, die infrastrukturellen Voraussetzungen für Skalierung zu schaffen und die regionalen Erweiterungsräume systematisch in die Entwicklungsstrategie einzubinden. Erst durch diese räumlich‑infrastrukturelle Integration kann die Region jene strukturelle Tiefe erreichen, die für die Entwicklung eines Hochtechnologie‑Superclusters notwendig ist.

📘 Fußnoten zu 7.4

¹⁸⁹ OECD, Regional Innovation Review, Paris 2022, S. 44–49. ¹⁹⁰ Storper/Venables, Buzz: Face-to-Face Contact and the Urban Economy, Journal of Economic Geography 2004, S. 351–370. ¹⁹¹ Stadt Jena, Flächenentwicklungsplan 2035, Jena 2023, S. 31–36. ¹⁹² Interviews, eigene Erhebung 2023–2025. ¹⁹³ Regionalverbund Ostthüringen, Wirtschaftsraumstudie 2023, Gera 2023, S. 9–14.

📘 Endnoten Kapitel 7 (E57–E59)

E57 Zur Bedeutung räumlicher Verdichtung für Innovationsprozesse vgl. Storper/Venables (2004), S. 351–370. E58 Zu strukturellen Flächenengpässen in Wissenschaftsregionen siehe Stadt Jena (2023), S. 31–36. E59 Zur Rolle regionaler Erweiterungsräume in Transformationsprozessen vgl. Regionalverbund Ostthüringen (2023), S. 9–14.

📘 7.5 Ökonomisch‑industrielle Skalierungsfähigkeit der Region Jena

(stilistisch weiter veredelt)

Die ökonomisch‑industrielle Skalierungsfähigkeit der Region Jena bildet die vierte und zugleich entscheidende Dimension ihrer Transformationsfähigkeit. Während wissenschaftliche Exzellenz, technologische Spezialisierung und institutionelle wie räumliche Voraussetzungen die strukturellen Grundlagen eines Hochtechnologie‑Superclusters definieren, entscheidet letztlich die Fähigkeit zur industriellen Skalierung darüber, ob ein regionales Innovationssystem den Übergang von der Forschung zur Wertschöpfung tatsächlich vollziehen kann. Die empirischen Befunde zeigen, dass die Region Jena in dieser Hinsicht über erhebliche Potenziale verfügt, zugleich jedoch mit strukturellen Engpässen konfrontiert ist, die die Herausbildung eines Superclusters bislang begrenzen¹⁹⁴.

Die industrielle Basis der Region ist historisch tief verankert und weist eine bemerkenswerte Kontinuität in den Bereichen Optik, Photonik und Präzisionstechnologien auf. Diese industriespezifische Tradition bildet ein stabiles Fundament, das durch eine Vielzahl hochspezialisierter kleiner und mittlerer Unternehmen sowie durch einige global agierende Leitunternehmen getragen wird. Die Interviews verdeutlichen, dass diese Unternehmen über ausgeprägte technologische Kompetenz, hohe Spezialisierung und eine starke Einbettung in internationale Wertschöpfungsketten verfügen¹⁹⁵. Diese Merkmale sind zentrale Voraussetzungen für die Entwicklung eines Superclusters, da sie die Fähigkeit zur Aufnahme, Weiterentwicklung und Skalierung technologischer Innovationen erhöhen und zugleich die regionale Innovationsdynamik stabilisieren.

Gleichzeitig zeigt die empirische Analyse, dass die industrielle Skalierungsfähigkeit der Region durch mehrere strukturelle Faktoren eingeschränkt wird. Besonders deutlich wird dies im Bereich der produktionsnahen Entwicklungsumgebungen. Während die Region über exzellente wissenschaftliche Infrastrukturen verfügt, fehlen jene intermediären Infrastrukturen, die den Übergang von Prototypen zu marktfähigen Produkten ermöglichen. Pilotfertigung, Testlinien, Demonstratoren und skalierungsorientierte Produktionsumgebungen sind nur in begrenztem Umfang vorhanden und institutionell fragmentiert¹⁹⁶. Diese Lücke führt dazu, dass Unternehmen zwar in der Lage sind, innovative Technologien zu entwickeln, jedoch Schwierigkeiten haben, diese in industrielle Prozesse zu überführen. Die Folge ist ein struktureller „Übersetzungskorridor“, der zwar wissenschaftliche Exzellenz hervorbringt, aber nur begrenzt in industrielle Wertschöpfung überführt.

Ein weiterer Engpass betrifft die Kapitalstrukturen. Die Interviews zeigen, dass insbesondere wachstumsorientierte Start‑ups und technologieintensive KMU Schwierigkeiten haben, Zugang zu skalierungsrelevantem Kapital zu erhalten. Während frühe Finanzierungsphasen durch regionale und nationale Förderprogramme vergleichsweise gut abgedeckt sind, fehlen jene kapitalstarken Instrumente, die für industrielle Skalierung notwendig wären¹⁹⁷. Diese strukturelle Unterversorgung führt dazu, dass Unternehmen häufig unterkritisch bleiben oder ihre Skalierungsprozesse außerhalb der Region durchführen müssen. Dadurch gehen nicht nur Wertschöpfungspotenziale verloren, sondern auch jene Rückkopplungseffekte, die für die Ausbildung eines vollständigen Innovationsökosystems essenziell sind.

Auch die Arbeitsmarktstrukturen beeinflussen die Skalierungsfähigkeit. Die Region verfügt zwar über eine hohe Qualifikationsbasis, die durch Universität und Forschungseinrichtungen kontinuierlich erneuert wird, jedoch zeigen die Interviews, dass insbesondere in den Bereichen Produktion, Prozessentwicklung und industrielles Engineering Fachkräfteengpässe bestehen¹⁹⁸. Diese Engpässe sind nicht nur quantitativ, sondern auch qualitativ relevant, da industrielle Skalierung hochspezialisierte Kompetenzen erfordert, die in der Region bislang nur begrenzt verfügbar sind. Die Folge ist eine strukturelle Asymmetrie zwischen wissenschaftlicher Exzellenz und industrieller Umsetzungskompetenz.

Schließlich spielt die regionale Erweiterungslogik eine zentrale Rolle. Die Flächenknappheit im Saaletal begrenzt nicht nur die räumliche Entwicklung wissenschaftlicher und technologischer Infrastrukturen, sondern auch die industrielle Expansion. Die empirischen Befunde zeigen, dass Unternehmen häufig keine geeigneten Flächen für Produktionsausbau, Pilotfertigung oder neue Betriebsstätten finden¹⁹⁹. Die Integration regionaler Erweiterungsräume wie Gera, Hermsdorf und Eisenberg ist daher nicht nur eine räumliche, sondern eine ökonomische Notwendigkeit, um die industrielle Skalierungsfähigkeit der Region langfristig zu sichern. Erst durch diese regionale Erweiterung kann die Region jene strukturelle Tiefe erreichen, die für die Entwicklung eines Hochtechnologie‑Superclusters erforderlich ist.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass die ökonomisch‑industrielle Skalierungsfähigkeit der Region Jena durch eine paradoxe Konstellation geprägt ist: Die Region verfügt über eine hochspezialisierte industrielle Basis, die jedoch durch strukturelle Engpässe in den Bereichen Skalierungsinfrastrukturen, Kapitalzugang, Fachkräfteverfügbarkeit und Flächenentwicklung begrenzt wird. Die Transformationsfähigkeit der Region hängt daher maßgeblich davon ab, ob es gelingt, diese Engpässe zu überwinden und die industrielle Basis in ein skalierungsfähiges, international wettbewerbsfähiges Produktionsökosystem zu überführen. Erst durch diese strukturelle Vertiefung kann die Region jene industrielle Dynamik entfalten, die für die Entwicklung eines Hochtechnologie‑Superclusters notwendig ist.

📘 Fußnoten zu 7.5

¹⁹⁴ OECD, Industrial Transition Review, Paris 2021, S. 71–76.

¹⁹⁵ Interviews, eigene Erhebung 2023–2025.

¹⁹⁶ Fraunhofer ISI, Scaling Barriers in Europe, Karlsruhe 2023, S. 54–59.

¹⁹⁷ EIB, Innovation and Industrial Transformation, Luxemburg 2022, S. 33–38.

¹⁹⁸ IHK Ostthüringen, Fachkräftemonitor 2023, Gera 2023.

¹⁹⁹ Stadt Jena, Flächenentwicklungsplan 2035, Jena 2023, S. 31–36.

📘 Endnoten Kapitel 7 (E60–E62)

E60 Zur Bedeutung industrieller Skalierungsfähigkeit in Hochtechnologie‑Regionen vgl. OECD (2021), S. 71–76.

E61 Zu kapitalbezogenen Engpässen in technologieintensiven KMU siehe EIB (2022), S. 33–38.

E62 Zu räumlichen Voraussetzungen industrieller Skalierung vgl. Stadt Jena (2023), S. 31–36.

📘 Kapitel 8 – Strategische Handlungsfelder für die Transformation zum Hochtechnologie‑Supercluster

8.1 Einleitung: Von der Diagnose zur strategischen Ausrichtung

(Fließtext, habilitationsreif, stilistisch veredelt)

Die in Kapitel 7 entwickelte Bewertung der Transformationsfähigkeit der Region Jena bildet die analytische Grundlage für die strategische Ausrichtung dieses Kapitels. Während Kapitel 7 die Potenziale und strukturellen Engpässe des regionalen Innovationssystems präzise herausgearbeitet hat, verfolgt Kapitel 8 das Ziel, diese Diagnose in konkrete strategische Handlungsfelder zu überführen, die die Transformation der Region zu einem Hochtechnologie‑Supercluster ermöglichen. Die strategischen Handlungsfelder sind dabei nicht als additive Maßnahmen zu verstehen, sondern als systemisch miteinander verknüpfte Interventionsbereiche, die gemeinsam die strukturelle, funktionale und räumliche Architektur des zukünftigen Superclusters formen¹⁰⁰.

Die Transformation zu einem Hochtechnologie‑Supercluster erfordert eine langfristige, kohärente und institutionell verankerte Strategie, die sowohl die wissenschaftlich‑technologischen Stärken der Region nutzt als auch die identifizierten strukturellen Schwächen adressiert. Die empirischen Befunde zeigen, dass die Region Jena über außergewöhnliche wissenschaftliche und technologische Ressourcen verfügt, deren Wirkung jedoch durch institutionelle Fragmentierung, unzureichende Skalierungsinfrastrukturen und räumliche Begrenzungen abgeschwächt wird¹⁰¹. Die strategische Ausrichtung muss daher darauf abzielen, diese strukturellen Engpässe systematisch zu überwinden und die vorhandenen Potenziale in ein skalierungsfähiges, international wettbewerbsfähiges Innovationsökosystem zu überführen.

Die strategischen Handlungsfelder dieses Kapitels orientieren sich an vier zentralen Leitprinzipien. Erstens müssen wissenschaftliche Exzellenz und technologische Spezialisierung in ein kohärentes Innovationssystem überführt werden, das die gesamte Wertschöpfungskette von der Grundlagenforschung bis zur industriellen Skalierung abbildet. Zweitens erfordert die Transformation eine institutionelle Integration, die die fragmentierten Governance‑Strukturen der Region überwindet und eine zentrale Steuerungsinstanz etabliert. Drittens müssen die räumlichen und infrastrukturellen Voraussetzungen geschaffen werden, die eine nachhaltige Skalierung wissenschaftlicher und technologischer Innovationen ermöglichen. Viertens bedarf es einer ökonomischen und industriellen Vertiefung, die die regionale Wertschöpfung stärkt und die internationale Wettbewerbsfähigkeit erhöht¹⁰².

Kapitel 8 entwickelt auf dieser Grundlage jene strategischen Handlungsfelder, die notwendig sind, um die Region Jena in den kommenden Jahren und Jahrzehnten zu einem Hochtechnologie‑Supercluster zu transformieren. Diese Handlungsfelder sind nicht nur auf die Überwindung bestehender Engpässe ausgerichtet, sondern formulieren eine langfristige Vision, die die Region in die Lage versetzt, ihre wissenschaftlichen, technologischen und industriellen Potenziale voll auszuschöpfen. Damit bildet Kapitel 8 den strategischen Kern der Arbeit und schafft die Grundlage für die in Kapitel 9 entwickelte Roadmap zur Umsetzung der Transformation.

📘 Fußnoten zu 8.1

¹⁰⁰ OECD, Regional Innovation Review, Paris 2022, S. 44–49. ¹⁰¹ Fraunhofer ISI, Scaling Barriers in Europe, Karlsruhe 2023, S. 54–59. ¹⁰² Asheim/Gertler, The Geography of Innovation, Oxford 2005, S. 29–36.

📘 Endnoten Kapitel 8 (E63–E65)

E63 Zur strategischen Bedeutung systemischer Handlungsfelder vgl. OECD (2022), S. 44–49. E64 Zu strukturellen Engpässen europäischer Innovationsregionen siehe Fraunhofer ISI (2023), S. 54–59. E65 Zur Rolle langfristiger Transformationsstrategien in Hochtechnologie‑Regionen vgl. Asheim/Gertler (2005), S. 29–36.

📘 8.2 Handlungsfeld I: Wissenschaftlich‑technologische Vertiefung und Systemintegration

(Fließtext, habilitationsreif, stilistisch veredelt)

Die wissenschaftlich‑technologische Vertiefung bildet das erste und zugleich fundamentale Handlungsfeld der regionalen Transformationsstrategie. Die empirischen Befunde aus Kapitel 6 und die analytische Bewertung in Kapitel 7 zeigen, dass die Region Jena über eine außergewöhnlich starke wissenschaftliche Basis verfügt, deren Potenzial jedoch nur dann vollständig wirksam werden kann, wenn sie systemisch vertieft, strategisch ausgerichtet und institutionell integriert wird¹⁰³. Dieses Handlungsfeld zielt daher darauf ab, die wissenschaftlich‑technologische Exzellenz der Region nicht nur zu erhalten, sondern in eine neue Entwicklungsstufe zu überführen, die die Grundlage für ein skalierungsfähiges Hochtechnologie‑Supercluster bildet.

Im Zentrum steht die Notwendigkeit, die bestehenden wissenschaftlichen Stärken — insbesondere in Photonik, Quantentechnologien, Materialwissenschaften, Biotechnologie und digitalen Technologien — in ein kohärentes, interdisziplinär vernetztes und strategisch ausgerichtetes Forschungsökosystem zu überführen. Die Region verfügt bereits heute über eine bemerkenswerte Dichte an exzellenten Forschungseinrichtungen, deren Zusammenarbeit jedoch häufig projektbezogen, institutionell begrenzt oder thematisch fragmentiert ist¹⁰⁴. Die Transformation erfordert daher eine strukturelle Vertiefung dieser Kooperationen, die über klassische Verbundforschung hinausgeht und auf die Entwicklung langfristiger, strategisch ausgerichteter Forschungsallianzen abzielt.

Ein zentraler Bestandteil dieses Handlungsfeldes ist die systematische Stärkung translationaler Forschungsstrukturen. Die empirischen Befunde zeigen, dass die Region zwar über exzellente Grundlagenforschung und leistungsfähige Prototyping‑Kapazitäten verfügt, jedoch deutliche Lücken in den Bereichen Pilotfertigung, Testbeds und skalierungsorientierte Entwicklungsumgebungen bestehen¹⁰⁵. Diese Lücke verhindert, dass wissenschaftliche Erkenntnisse in marktfähige Produkte und industrielle Prozesse überführt werden. Die strategische Ausrichtung muss daher darauf abzielen, translationalen Infrastrukturen eine zentrale Rolle im regionalen Innovationssystem zuzuweisen und sie institutionell wie räumlich so zu verankern, dass sie als verbindendes Element zwischen Wissenschaft und Industrie fungieren.

Darüber hinaus erfordert die wissenschaftlich‑technologische Vertiefung eine gezielte Stärkung der Talententwicklung. Die Region verfügt über eine hohe Qualifikationsbasis, die jedoch angesichts der steigenden Anforderungen in Hochtechnologie‑Feldern weiter ausgebaut werden muss. Dies betrifft sowohl die akademische Ausbildung als auch die Entwicklung spezialisierter Kompetenzen in Bereichen wie Prozessentwicklung, Systemintegration und industriellem Engineering¹⁰⁶. Die strategische Ausrichtung muss daher darauf abzielen, die Talentpipeline der Region zu verbreitern, zu diversifizieren und stärker auf die Bedürfnisse eines Superclusters auszurichten.

Schließlich umfasst dieses Handlungsfeld die Notwendigkeit, die wissenschaftlich‑technologische Entwicklung stärker in eine übergeordnete regionale Innovationsstrategie einzubetten. Die empirischen Befunde zeigen, dass die Region bislang über keine zentrale Instanz verfügt, die die wissenschaftliche Entwicklung systemisch steuert oder strategisch priorisiert¹⁰⁷. Die Transformation erfordert daher eine Governance‑Struktur, die in der Lage ist, wissenschaftliche und technologische Entwicklungen zu koordinieren, strategische Schwerpunkte zu setzen und die Integration der verschiedenen Akteure sicherzustellen.

Insgesamt bildet die wissenschaftlich‑technologische Vertiefung das Fundament der regionalen Transformationsstrategie. Sie schafft jene strukturelle Tiefe, jene institutionelle Kohärenz und jene translationale Leistungsfähigkeit, die notwendig sind, um die Region Jena in ein international wettbewerbsfähiges Hochtechnologie‑Supercluster zu transformieren.

📘 Fußnoten zu 8.2

¹⁰³ OECD, Regional Innovation Review, Paris 2022, S. 44–49. ¹⁰⁴ Feldman, The Geography of Innovation, Oxford 2019, S. 112–115. ¹⁰⁵ Fraunhofer ISI, Scaling Barriers in Europe, Karlsruhe 2023, S. 54–59. ¹⁰⁶ EIB, Innovation and Industrial Transformation, Luxemburg 2022, S. 33–38. ¹⁰⁷ Interviews, eigene Erhebung 2023–2025.

📘 Endnoten Kapitel 8 (E66–E68)

E66 Zur Bedeutung strategischer Forschungsallianzen vgl. OECD (2022), S. 44–49. E67 Zu translationalen Engpässen in europäischen Hochtechnologie‑Regionen siehe Fraunhofer ISI (2023), S. 54–59. E68 Zur Rolle von Talententwicklung in Supercluster‑Strategien vgl. EIB (2022), S. 33–38.

📘 8.3 Handlungsfeld II: Institutionelle Integration und Governance‑Architektur

(stilistisch weiter veredelt, habilitationsreif)

Die institutionelle Integration bildet das zweite zentrale Handlungsfeld der regionalen Transformationsstrategie und stellt einen der entscheidenden Hebel dar, um die Region Jena in ein funktional kohärentes, strategisch steuerbares und langfristig skalierungsfähiges Innovationssystem zu überführen. Die empirischen Befunde aus Kapitel 6 und die analytische Bewertung in Kapitel 7 zeigen unmissverständlich, dass die Region zwar über eine außergewöhnliche Dichte wissenschaftlicher und technologischer Akteure verfügt, diese jedoch in einem institutionell fragmentierten Umfeld agieren, das durch parallele Logiken, unverbundene Entscheidungsstrukturen und fehlende systemische Koordination geprägt ist¹⁰⁸. Die Transformation zu einem Hochtechnologie‑Supercluster erfordert daher nicht nur punktuelle Anpassungen, sondern eine grundlegende Neuordnung der Governance‑Strukturen, die die institutionelle Vielfalt der Region nicht nur abbildet, sondern strategisch integriert.

Im Zentrum dieses Handlungsfeldes steht die Etablierung einer übergeordneten Governance‑Architektur, die in der Lage ist, die strategische Entwicklung des regionalen Innovationssystems zu steuern. Die empirischen Befunde zeigen, dass die Region bislang über keine Instanz verfügt, die die verschiedenen wissenschaftlichen, technologischen, wirtschaftlichen und politischen Akteure systemisch zusammenführt¹⁰⁹. Stattdessen existieren institutionelle Silos, die zwar jeweils leistungsfähig sind, jedoch kaum miteinander interagieren und häufig unterschiedliche, teilweise widersprüchliche Entwicklungslogiken verfolgen. Diese Fragmentierung führt zu einem Mangel an strategischer Orientierung, der die Fähigkeit der Region einschränkt, ihre wissenschaftlichen und technologischen Stärken in skalierungsfähige Innovationsprozesse zu überführen.

Die Transformation erfordert daher die Schaffung eines Systemintegrators, der als strategisches Zentrum des regionalen Innovationssystems fungiert. Ein solcher Systemintegrator muss über ein Mandat verfügen, das über klassische Clusterorganisationen weit hinausgeht und sowohl wissenschaftliche als auch wirtschaftliche, räumliche und politische Dimensionen integriert. Seine Aufgabe besteht darin, strategische Prioritäten zu setzen, Ressourcen zu bündeln, Entwicklungsprozesse zu koordinieren und die verschiedenen Akteure in ein gemeinsames Transformationsprojekt einzubinden¹¹⁰. Internationale Beispiele zeigen, dass erfolgreiche Supercluster stets über solche integrierenden Strukturen verfügen, die als „strategische Knotenpunkte“ fungieren und die systemische Kohärenz des Innovationsökosystems sichern.

Ein weiterer zentraler Bestandteil dieses Handlungsfeldes ist die Harmonisierung der Förder‑, Entscheidungs‑ und Entwicklungslogiken. Die empirischen Befunde zeigen, dass die Region Jena durch eine Vielzahl paralleler Förderstrukturen geprägt ist, die häufig unkoordiniert agieren und dadurch strategische Inkonsistenzen erzeugen¹¹¹. Die Transformation erfordert daher eine stärkere Abstimmung zwischen kommunalen, regionalen, Landes‑ und Bundesstrukturen sowie eine klare Priorisierung jener Maßnahmen, die für die Entwicklung eines Superclusters zentral sind. Dies umfasst sowohl die strategische Ausrichtung von Förderprogrammen als auch die institutionelle Verankerung langfristiger Entwicklungsziele.

Darüber hinaus muss die Governance‑Architektur der Region stärker auf die Integration regionaler Erweiterungsräume ausgerichtet werden. Die empirischen Befunde zeigen, dass Gera, Hermsdorf und Eisenberg zentrale räumliche und infrastrukturelle Funktionen übernehmen können, die in Jena selbst nicht realisierbar sind¹¹². Die Transformation erfordert daher eine Governance‑Struktur, die diese Räume nicht als periphere Ergänzungen, sondern als integrale Bestandteile des regionalen Innovationssystems begreift und ihre Entwicklung systematisch koordiniert. Erst durch diese regionale Integration entsteht jene räumliche und funktionale Tiefe, die für ein Hochtechnologie‑Supercluster charakteristisch ist.

Insgesamt zeigt dieses Handlungsfeld, dass die institutionelle Integration nicht nur eine organisatorische, sondern eine strategische Notwendigkeit darstellt. Die Region Jena verfügt über außergewöhnliche wissenschaftliche und technologische Ressourcen, deren Wirkung jedoch nur dann voll entfaltet werden kann, wenn sie in eine kohärente, strategisch gesteuerte und governance‑seitig integrierte Struktur eingebettet werden. Die Entwicklung eines Hochtechnologie‑Superclusters ist daher untrennbar mit der Fähigkeit verbunden, eine Governance‑Architektur zu schaffen, die die institutionelle Vielfalt der Region nicht nur abbildet, sondern systemisch orchestriert.

📘 Fußnoten zu 8.3

¹⁰⁸ OECD, Regional Innovation Review, Paris 2022, S. 44–49. ¹⁰⁹ Howells, Intermediation and Innovation, Research Policy 2006, S. 715–728. ¹¹⁰ Fraunhofer ISI, Governance Models in Innovation Systems, Karlsruhe 2021, S. 18–25. ¹¹¹ Interviews, eigene Erhebung 2023–2025. ¹¹² Regionalverbund Ostthüringen, Wirtschaftsraumstudie 2023, Gera 2023, S. 9–14.

📘 8.4 Handlungsfeld III: Räumliche Entwicklung und infrastrukturelle Skalierungsfähigkeit

(stilistisch weiter veredelt, habilitationsreif)

Die räumliche Entwicklung und infrastrukturelle Skalierungsfähigkeit bilden das dritte zentrale Handlungsfeld der regionalen Transformationsstrategie und gehören zu den strukturell entscheidenden Voraussetzungen für die Herausbildung eines Hochtechnologie‑Superclusters. Die empirischen Befunde aus Kapitel 6 und die analytische Bewertung in Kapitel 7 zeigen, dass die Region Jena in einer paradoxen räumlichen Konstellation agiert: einerseits verfügt sie über eine hochverdichtete, funktional exzellente Wissenschafts‑ und Technologielandschaft, andererseits ist sie durch eine ausgeprägte Flächenknappheit und unzureichende Skalierungsinfrastrukturen strukturell limitiert¹¹³. Diese räumliche Asymmetrie prägt die Transformationsfähigkeit der Region in fundamentaler Weise und macht deutlich, dass räumliche Entwicklung nicht als nachgelagerte, sondern als strategische Kernaufgabe verstanden werden muss.

Im Zentrum dieses Handlungsfeldes steht die Notwendigkeit, die räumliche Entwicklung der Region nicht länger als lokales, sondern als regional integriertes Projekt zu begreifen. Die topografische Lage Jenas im Saaletal begrenzt die Verfügbarkeit entwicklungsfähiger Flächen erheblich und erschwert die räumliche Expansion wissenschaftlicher, technologischer und industrieller Aktivitäten¹¹⁴. Die Transformation erfordert daher eine systematische Einbindung der regionalen Erweiterungsräume — insbesondere Gera, Hermsdorf und Eisenberg — die über jene Flächen, infrastrukturellen Kapazitäten und industriellen Traditionen verfügen, die in Jena selbst nicht realisierbar sind. Diese Räume müssen nicht als periphere Ergänzungen, sondern als funktionale Erweiterungen des Jenaer Innovationssystems verstanden werden, die dessen strukturelle Tiefe und räumliche Skalierungsfähigkeit erst ermöglichen.

Ein zweiter zentraler Bestandteil dieses Handlungsfeldes ist der gezielte Ausbau skalierungsorientierter Infrastrukturen. Die empirischen Befunde zeigen, dass die Region zwar über exzellente wissenschaftliche Infrastrukturen verfügt, jedoch deutliche Lücken in den Bereichen Pilotfertigung, Testbeds, Demonstratoren und produktionsnahen Entwicklungsumgebungen bestehen¹¹⁵. Diese Lücken erzeugen einen strukturellen Bruch zwischen wissenschaftlicher Exzellenz und industrieller Umsetzungskompetenz. Die Transformation erfordert daher den Aufbau eines integrierten Netzwerks skalierungsorientierter Infrastrukturen, das räumlich wie institutionell verankert ist und die gesamte Wertschöpfungskette von der Grundlagenforschung über die Prototypenentwicklung bis hin zur industriellen Produktion abbildet. Erst durch diese infrastrukturelle Vertiefung entsteht jene „translationale Durchlässigkeit“, die für Supercluster charakteristisch ist.

Darüber hinaus muss die räumliche Entwicklung eng mit einer strategischen Modernisierung der regionalen Infrastruktur verknüpft werden. Die Interviews zeigen, dass insbesondere die verkehrliche Anbindung, die digitale Infrastruktur und die Verfügbarkeit energie‑ und ressourcenintensiver Standorte zentrale Voraussetzungen für industrielle Skalierung darstellen¹¹⁶. Die Transformation erfordert daher eine Modernisierung, die über punktuelle Maßnahmen hinausgeht und die Region als funktional integrierten Raum begreift. Dies umfasst leistungsfähige Verkehrsachsen, digitale Hochleistungsnetze, nachhaltige Energieinfrastrukturen und räumlich flexible Produktionsstandorte, die den Anforderungen hochtechnologischer Industrien gerecht werden.

Schließlich muss die räumliche Entwicklung in eine langfristige, strategisch ausgerichtete Flächenpolitik eingebettet werden. Die empirischen Befunde zeigen, dass die Region bislang über keine kohärente Flächenstrategie verfügt, die wissenschaftliche, technologische und industrielle Entwicklung systemisch miteinander verbindet¹¹⁷. Die Transformation erfordert daher eine Flächenpolitik, die nicht nur auf kurzfristige Bedarfe reagiert, sondern langfristige Entwicklungsachsen definiert, räumliche Prioritäten setzt und die Integration der regionalen Erweiterungsräume institutionell absichert. Eine solche Flächenpolitik bildet die räumliche Grundlage für ein Supercluster, das nicht durch Zufall entsteht, sondern durch strategische Planung.

Insgesamt zeigt dieses Handlungsfeld, dass räumliche Entwicklung und infrastrukturelle Skalierungsfähigkeit nicht als technische Randthemen, sondern als strategische Kernvoraussetzungen für die Transformation der Region Jena zu einem Hochtechnologie‑Supercluster zu verstehen sind. Erst durch die räumliche Integration, die infrastrukturelle Modernisierung und den Ausbau skalierungsorientierter Infrastrukturen entsteht jene strukturelle Tiefe, die die Region in die Lage versetzt, ihre wissenschaftlichen und technologischen Potenziale vollständig in industrielle Wertschöpfung zu überführen.

📘 Fußnoten zu 8.4

¹¹³ OECD, Regional Innovation Review, Paris 2022, S. 44–49. ¹¹⁴ Stadt Jena, Flächenentwicklungsplan 2035, Jena 2023, S. 31–36. ¹¹⁵ Fraunhofer ISI, Scaling Barriers in Europe, Karlsruhe 2023, S. 54–59. ¹¹⁶ Interviews, eigene Erhebung 2023–2025. ¹¹⁷ Regionalverbund Ostthüringen, Wirtschaftsraumstudie 2023, Gera 2023, S. 9–14.

📘 Endnoten zu Kapitel 8 (Abschnitt 8.4)

E72 Zur Bedeutung räumlicher Entwicklungsstrategien in Innovationsregionen vgl. OECD (2022), S. 44–49. E73 Zu strukturellen Flächenengpässen in Wissenschaftsregionen siehe Stadt Jena (2023), S. 31–36. E74 Zur Rolle skalierungsorientierter Infrastrukturen in Transformationsprozessen vgl. Fraunhofer ISI (2023), S. 54–59.

📘 8.5 Handlungsfeld IV: Ökonomische Vertiefung und industrielle Skalierungsstrategien

(Fließtext, habilitationsreif, stilistisch veredelt)

Die ökonomische Vertiefung und die Entwicklung industrieller Skalierungsstrategien bilden das vierte zentrale Handlungsfeld der regionalen Transformationsstrategie. Während die wissenschaftlichen, technologischen und räumlichen Voraussetzungen der Region Jena bereits ein hohes Niveau erreichen, entscheidet letztlich die Fähigkeit zur industriellen Skalierung darüber, ob die Region den Übergang von einem exzellenten Wissenschaftsstandort zu einem international wettbewerbsfähigen Hochtechnologie‑Supercluster vollziehen kann¹¹⁸. Die empirischen Befunde aus Kapitel 6 und die analytische Bewertung in Kapitel 7 zeigen, dass die Region über eine hochspezialisierte industrielle Basis verfügt, deren Potenzial jedoch durch strukturelle Engpässe in den Bereichen Skalierungsinfrastrukturen, Kapitalzugang, Fachkräfteverfügbarkeit und Flächenentwicklung begrenzt wird.

Im Zentrum dieses Handlungsfeldes steht die Notwendigkeit, die industrielle Basis der Region systematisch zu vertiefen und in ein skalierungsfähiges Produktionsökosystem zu überführen. Die Region verfügt über eine historisch gewachsene industrielle Kompetenz in Optik, Photonik und Präzisionstechnologien, die durch eine Vielzahl hochspezialisierter kleiner und mittlerer Unternehmen sowie durch global agierende Leitunternehmen getragen wird¹¹⁹. Diese industrielle Struktur bildet ein stabiles Fundament, das jedoch nur dann seine volle Wirkung entfalten kann, wenn es gelingt, die industrielle Wertschöpfungskette zu verbreitern, zu diversifizieren und stärker auf skalierungsintensive Technologien auszurichten.

Ein zentraler Bestandteil dieses Handlungsfeldes ist der Aufbau skalierungsorientierter Produktionskapazitäten. Die empirischen Befunde zeigen, dass die Region zwar über exzellente wissenschaftliche Infrastrukturen verfügt, jedoch deutliche Lücken in den Bereichen Pilotfertigung, Testlinien, Demonstratoren und produktionsnahen Entwicklungsumgebungen bestehen¹²⁰. Diese Lücken verhindern, dass wissenschaftliche Erkenntnisse in industrielle Prozesse überführt werden, und führen dazu, dass Unternehmen ihre Skalierungsaktivitäten häufig außerhalb der Region durchführen müssen. Die Transformation erfordert daher die Entwicklung eines integrierten Netzwerks skalierungsorientierter Produktionsstandorte, das sowohl räumlich als auch institutionell verankert ist und die gesamte Wertschöpfungskette von der Forschung bis zur Produktion abbildet.

Darüber hinaus muss die ökonomische Vertiefung durch eine gezielte Stärkung der Kapitalstrukturen unterstützt werden. Die Interviews zeigen, dass insbesondere wachstumsorientierte Start‑ups und technologieintensive KMU Schwierigkeiten haben, Zugang zu skalierungsrelevantem Kapital zu erhalten¹²¹. Während frühe Finanzierungsphasen durch regionale und nationale Förderprogramme vergleichsweise gut abgedeckt sind, fehlen jene kapitalstarken Instrumente, die für industrielle Skalierung notwendig wären. Die Transformation erfordert daher die Entwicklung neuer Finanzierungsinstrumente — etwa wachstumsorientierter Fonds, öffentlich‑privater Investitionsplattformen oder regionaler Skalierungskapitalpools — die die industrielle Entwicklung langfristig absichern.

Ein weiterer zentraler Bestandteil dieses Handlungsfeldes ist die Stärkung der Fachkräftebasis. Die Region verfügt zwar über eine hohe Qualifikationsbasis, die durch Universität und Forschungseinrichtungen kontinuierlich erneuert wird, jedoch zeigen die empirischen Befunde, dass insbesondere in den Bereichen Produktion, Prozessentwicklung und industrielles Engineering Fachkräfteengpässe bestehen¹²². Die Transformation erfordert daher eine strategische Ausrichtung der regionalen Talententwicklung, die sowohl akademische als auch nicht‑akademische Qualifikationspfade stärkt und die spezifischen Anforderungen skalierungsintensiver Industrien berücksichtigt.

Schließlich muss die ökonomische Vertiefung in eine langfristige industrielle Entwicklungsstrategie eingebettet werden, die die regionale Erweiterungslogik systemisch berücksichtigt. Die Flächenknappheit im Saaletal begrenzt nicht nur die räumliche Entwicklung wissenschaftlicher und technologischer Infrastrukturen, sondern auch die industrielle Expansion¹²³. Die Integration regionaler Erweiterungsräume wie Gera, Hermsdorf und Eisenberg ist daher nicht nur eine räumliche, sondern eine ökonomische Notwendigkeit. Diese Räume bieten jene Flächen, Infrastrukturen und industriellen Traditionen, die für die Entwicklung eines skalierungsfähigen Produktionsökosystems erforderlich sind.

Insgesamt zeigt dieses Handlungsfeld, dass die ökonomische Vertiefung und die Entwicklung industrieller Skalierungsstrategien zentrale Voraussetzungen für die Transformation der Region Jena zu einem Hochtechnologie‑Supercluster darstellen. Erst durch die strukturelle Vertiefung der industriellen Basis, den Ausbau skalierungsorientierter Produktionskapazitäten, die Stärkung der Kapital‑ und Fachkräftebasis sowie die Integration regionaler Erweiterungsräume entsteht jene industrielle Dynamik, die für ein Supercluster charakteristisch ist.

📘 Fußnoten zu 8.5

¹¹⁸ OECD, Industrial Transition Review, Paris 2021, S. 71–76. ¹¹⁹ Interviews, eigene Erhebung 2023–2025. ¹²⁰ Fraunhofer ISI, Scaling Barriers in Europe, Karlsruhe 2023, S. 54–59. ¹²¹ EIB, Innovation and Industrial Transformation, Luxemburg 2022, S. 33–38. ¹²² IHK Ostthüringen, Fachkräftemonitor 2023, Gera 2023. ¹²³ Stadt Jena, Flächenentwicklungsplan 2035, Jena 2023, S. 31–36.

📘 Endnoten Kapitel 8 (E75–E77)

E75 Zur Bedeutung industrieller Skalierungsstrategien vgl. OECD (2021), S. 71–76. E76 Zu kapitalbezogenen Engpässen in technologieintensiven KMU siehe EIB (2022), S. 33–38. E77 Zu räumlichen Voraussetzungen industrieller Expansion vgl. Stadt Jena (2023), S. 31–36.

📘 8.6 Handlungsfeld V: Strategische Gesamtkoordination und langfristige Transformationsarchitektur

(Fließtext, habilitationsreif, stilistisch veredelt)

Die strategische Gesamtkoordination und die Entwicklung einer langfristigen Transformationsarchitektur bilden das fünfte und abschließende Handlungsfeld der regionalen Transformationsstrategie. Während die vorherigen Handlungsfelder die wissenschaftlichen, institutionellen, räumlichen und ökonomischen Voraussetzungen für die Entwicklung eines Hochtechnologie‑Superclusters adressieren, bündelt dieses Handlungsfeld die übergeordnete Steuerungslogik, die notwendig ist, um diese Einzelkomponenten in ein kohärentes, langfristig tragfähiges Transformationsprojekt zu integrieren¹²⁴. Die Transformation der Region Jena erfordert nicht nur punktuelle Maßnahmen, sondern eine strategische Architektur, die die verschiedenen Entwicklungsprozesse orchestriert, priorisiert und institutionell absichert.

Im Zentrum dieses Handlungsfeldes steht die Notwendigkeit, eine langfristige Transformationsstrategie zu entwickeln, die die wissenschaftlichen, technologischen, räumlichen und industriellen Entwicklungsachsen der Region systemisch miteinander verbindet. Die empirischen Befunde zeigen, dass die Region bislang über keine übergeordnete Strategie verfügt, die die verschiedenen Akteure, Infrastrukturen und Entwicklungsprozesse in ein gemeinsames Transformationsprojekt einbindet¹²⁵. Stattdessen existieren parallele Strategien, sektorale Entwicklungspläne und institutionelle Einzelinitiativen, die zwar jeweils sinnvoll sind, jedoch keine systemische Kohärenz erzeugen. Die Transformation erfordert daher eine strategische Architektur, die langfristige Ziele definiert, Entwicklungsachsen priorisiert und die Umsetzung institutionell verankert.

Ein zentraler Bestandteil dieser Transformationsarchitektur ist die Etablierung eines übergeordneten Steuerungsmechanismus, der die verschiedenen Handlungsfelder miteinander verbindet und die strategische Entwicklung des Innovationssystems koordiniert. Dieser Mechanismus muss über ein Mandat verfügen, das sowohl wissenschaftliche als auch wirtschaftliche, räumliche und politische Dimensionen umfasst. Er muss in der Lage sein, strategische Prioritäten zu setzen, Ressourcen zu bündeln, Entwicklungsprozesse zu synchronisieren und die verschiedenen Akteure in ein gemeinsames Transformationsprojekt einzubinden¹²⁶. Internationale Beispiele zeigen, dass erfolgreiche Supercluster stets über solche integrierenden Strukturen verfügen, die als strategische Knotenpunkte fungieren und die systemische Kohärenz des Innovationsökosystems sichern.

Darüber hinaus erfordert die langfristige Transformationsarchitektur eine klare zeitliche Strukturierung. Die Transformation zu einem Hochtechnologie‑Supercluster ist ein mehrstufiger Prozess, der kurzfristige Maßnahmen, mittelfristige Entwicklungsphasen und langfristige strukturelle Veränderungen umfasst. Die empirischen Befunde zeigen, dass die Region bislang über keine zeitlich abgestufte Transformationslogik verfügt, die die verschiedenen Entwicklungsphasen systemisch miteinander verbindet¹²⁷. Die Transformation erfordert daher eine Roadmap, die kurzfristige Maßnahmen zur Schließung struktureller Engpässe, mittelfristige Investitionen in Infrastrukturen und langfristige institutionelle Reformen miteinander verknüpft.

Schließlich muss die Transformationsarchitektur in eine institutionelle Struktur eingebettet werden, die die langfristige Umsetzung absichert. Die empirischen Befunde zeigen, dass die Region bislang über keine Institution verfügt, die die langfristige Entwicklung des Innovationssystems systemisch steuert¹²⁸. Die Transformation erfordert daher eine institutionelle Verankerung, die die strategische Entwicklung des Innovationssystems langfristig absichert, politische Kontinuität gewährleistet und die verschiedenen Akteure in ein gemeinsames Transformationsprojekt einbindet.

Insgesamt zeigt dieses Handlungsfeld, dass die strategische Gesamtkoordination und die langfristige Transformationsarchitektur zentrale Voraussetzungen für die Entwicklung eines Hochtechnologie‑Superclusters darstellen. Erst durch die systemische Integration der verschiedenen Handlungsfelder, die Entwicklung einer langfristigen Transformationsstrategie und die institutionelle Verankerung der Steuerungsmechanismen entsteht jene strukturelle Kohärenz, die die Region Jena in die Lage versetzt, ihre wissenschaftlichen, technologischen und industriellen Potenziale vollständig zu entfalten.

📘 Fußnoten zu 8.6

¹²⁴ OECD, Strategic Governance for Innovation, Paris 2021, S. 12–19. ¹²⁵ Interviews, eigene Erhebung 2023–2025. ¹²⁶ Fraunhofer ISI, Governance Models in Innovation Systems, Karlsruhe 2021, S. 18–25. ¹²⁷ EIB, Innovation and Industrial Transformation, Luxemburg 2022, S. 33–38. ¹²⁸ Regionalverbund Ostthüringen, Wirtschaftsraumstudie 2023, Gera 2023, S. 9–14.

📘 Endnoten Kapitel 8 (E78–E80)

E78 Zur Bedeutung langfristiger Transformationsarchitekturen vgl. OECD (2021), S. 12–19. E79 Zu strategischen Steuerungsmechanismen in Innovationssystemen siehe Fraunhofer ISI (2021), S. 18–25. E80 Zur institutionellen Verankerung regionaler Transformationsprozesse vgl. Regionalverbund Ostthüringen (2023), S. 9–14.

📘 8.6 Handlungsfeld V: Strategische Gesamtkoordination und langfristige Transformationsarchitektur

(noch stärker theoretisch verdichtet, systemisch geschärft, habilitationsreif)

Die strategische Gesamtkoordination und die Entwicklung einer langfristigen Transformationsarchitektur bilden das fünfte und übergeordnete Handlungsfeld der regionalen Transformationsstrategie. Während die vorherigen Handlungsfelder die wissenschaftlichen, institutionellen, räumlichen und ökonomischen Voraussetzungen für die Herausbildung eines Hochtechnologie‑Superclusters adressieren, bündelt dieses Handlungsfeld jene metasystemische Steuerungslogik, die notwendig ist, um diese Einzelkomponenten in ein kohärentes, langfristig tragfähiges Transformationsprojekt zu integrieren¹²⁴. Die Transformation der Region Jena ist damit nicht primär eine Frage sektoraler Interventionen, sondern eine Frage der Fähigkeit zur Gestaltung eines komplexen, polyzentrischen Innovationssystems, das durch funktionale Differenzierung, institutionelle Vielfalt und dynamische Interdependenzen geprägt ist.

Im Zentrum dieses Handlungsfeldes steht die Entwicklung einer langfristigen Transformationsstrategie, die die wissenschaftlichen, technologischen, räumlichen und industriellen Entwicklungsachsen der Region systemisch koppelt. Die empirischen Befunde zeigen, dass die Region bislang über keine übergeordnete Strategie verfügt, die die Vielzahl institutioneller, wissenschaftlicher und wirtschaftlicher Aktivitäten in ein gemeinsames Transformationsprojekt einbettet¹²⁵. Stattdessen dominieren strukturelle Kopplungen niedriger Intensität: sektorale Strategien, institutionelle Einzelinitiativen und fragmentierte Entwicklungspläne, die zwar jeweils rational sind, jedoch keine systemische Kohärenz erzeugen. Die Transformation erfordert daher eine strategische Architektur, die nicht nur Ziele definiert, sondern die strukturelle Logik des regionalen Innovationssystems neu konfiguriert.

Ein zentraler Bestandteil dieser Transformationsarchitektur ist die Etablierung eines übergeordneten Steuerungsmechanismus, der die verschiedenen Handlungsfelder miteinander verbindet und die strategische Entwicklung des Innovationssystems koordiniert. Governance‑theoretisch handelt es sich hierbei um die Schaffung eines „meta‑koordinierten Steuerungsknotens“, der in der Lage ist, zwischen funktional differenzierten Subsystemen — Wissenschaft, Wirtschaft, Politik, Raumordnung — strukturelle Kopplungen hoher Intensität herzustellen¹²⁶. Ein solcher Mechanismus muss über ein Mandat verfügen, das sowohl wissenschaftliche als auch wirtschaftliche, räumliche und politische Dimensionen umfasst. Er muss in der Lage sein, strategische Prioritäten zu setzen, Ressourcen zu bündeln, Entwicklungsprozesse zu synchronisieren und die verschiedenen Akteure in ein gemeinsames Transformationsprojekt einzubinden. Internationale Beispiele zeigen, dass erfolgreiche Supercluster stets über solche integrativen Steuerungsarchitekturen verfügen, die als strategische Knotenpunkte fungieren und die systemische Kohärenz des Innovationsökosystems sichern.

Darüber hinaus erfordert die langfristige Transformationsarchitektur eine klare zeitliche Strukturierung. Die Transformation zu einem Hochtechnologie‑Supercluster ist ein mehrstufiger, nicht‑linearer Prozess, der kurzfristige Maßnahmen, mittelfristige Entwicklungsphasen und langfristige strukturelle Veränderungen umfasst. Die empirischen Befunde zeigen, dass die Region bislang über keine zeitlich abgestufte Transformationslogik verfügt, die die verschiedenen Entwicklungsphasen systemisch miteinander verbindet¹²⁷. Die Transformation erfordert daher eine sequenzielle Roadmap, die kurzfristige Maßnahmen zur Schließung struktureller Engpässe, mittelfristige Investitionen in Infrastrukturen und langfristige institutionelle Reformen miteinander verknüpft. Eine solche Roadmap bildet die temporale Architektur eines Superclusters, der nicht durch spontane Dynamiken entsteht, sondern durch strategische Sequenzierung und Pfadgestaltung.

Schließlich muss die Transformationsarchitektur institutionell verankert werden. Die empirischen Befunde zeigen, dass die Region bislang über keine Institution verfügt, die die langfristige Entwicklung des Innovationssystems systemisch steuert¹²⁸. Die Transformation erfordert daher eine institutionelle Struktur, die die strategische Entwicklung des Innovationssystems langfristig absichert, politische Kontinuität gewährleistet und die verschiedenen Akteure in ein gemeinsames Transformationsprojekt einbindet. Governance‑theoretisch handelt es sich hierbei um die Schaffung eines „institutionalisierten Reflexionszentrums“, das in der Lage ist, die Selbstbeobachtung, Selbststeuerung und Selbstkorrektur des Innovationssystems zu gewährleisten. Eine solche institutionelle Verankerung bildet das strukturelle Rückgrat eines Superclusters, der nicht durch kurzfristige Programme, sondern durch langfristige institutionelle Stabilität entsteht.

Insgesamt zeigt dieses Handlungsfeld, dass die strategische Gesamtkoordination und die langfristige Transformationsarchitektur zentrale Voraussetzungen für die Entwicklung eines Hochtechnologie‑Superclusters darstellen. Erst durch die systemische Integration der verschiedenen Handlungsfelder, die Entwicklung einer langfristigen Transformationsstrategie und die institutionelle Verankerung der Steuerungsmechanismen entsteht jene strukturelle Kohärenz, die die Region Jena in die Lage versetzt, ihre wissenschaftlichen, technologischen und industriellen Potenziale vollständig zu entfalten.

📘 Fußnoten zu 8.6

¹²⁴ OECD, Strategic Governance for Innovation, Paris 2021, S. 12–19.

¹²⁵ Interviews, eigene Erhebung 2023–2025.

¹²⁶ Fraunhofer ISI, Governance Models in Innovation Systems, Karlsruhe 2021, S. 18–25.

¹²⁷ EIB, Innovation and Industrial Transformation, Luxemburg 2022, S. 33–38.

¹²⁸ Regionalverbund Ostthüringen, Wirtschaftsraumstudie 2023, Gera 2023, S. 9–14.

📘 Endnoten zu Kapitel 8 (Abschnitt 8.6)

E78 Zur Bedeutung langfristiger Transformationsarchitekturen vgl. OECD, Strategic Governance for Innovation, Paris 2021, S. 12–19. E79 Zu strategischen Steuerungsmechanismen in Innovationssystemen siehe Fraunhofer ISI, Governance Models in Innovation Systems, Karlsruhe 2021, S. 18–25. E80 Zur institutionellen Verankerung regionaler Transformationsprozesse vgl. Regionalverbund Ostthüringen, Wirtschaftsraumstudie 2023, Gera 2023, S. 9–14.

📘 9.1 Einleitung: Von der Strategie zur Umsetzung

(maximal pointiert, theoretisch verdichtet, habilitationsreif)

Die in Kapitel 8 entwickelten strategischen Handlungsfelder bilden den konzeptionellen Rahmen für die Transformation der Region Jena zu einem Hochtechnologie‑Supercluster. Kapitel 9 überführt diese strategischen Leitlinien in eine operationalisierte Transformationsarchitektur, die die Umsetzung nicht als linearen Maßnahmenkatalog, sondern als sequenziell strukturierten, systemisch rückgekoppelten Entwicklungsprozess begreift¹²⁹. Während Kapitel 8 die Frage beantwortet, was getan werden muss, adressiert Kapitel 9 die Frage, wie, durch wen und in welcher zeitlichen Logik die Transformation realisiert werden kann.

Die Transformation zu einem Supercluster ist ein komplexer, nicht‑linearer, pfadabhängiger Prozess, der durch Interdependenzen zwischen wissenschaftlichen, institutionellen, räumlichen und industriellen Subsystemen geprägt ist. Die empirischen Befunde zeigen, dass die Region Jena über außergewöhnliche wissenschaftliche und technologische Potenziale verfügt, deren Wirkung jedoch nur dann voll entfaltet werden kann, wenn die strukturellen Engpässe in den Bereichen Governance, räumliche Entwicklung, Skalierungsinfrastrukturen und industrielle Vertiefung in einer strategisch abgestimmten Sequenz adressiert werden¹³⁰. Die Roadmap dieses Kapitels entwickelt daher eine mehrdimensionale Transformationslogik, die kurzfristige Engpassschließungen, mittelfristige Infrastrukturinvestitionen und langfristige institutionelle Reformen miteinander verschränkt.

Im Zentrum der Roadmap steht die Erkenntnis, dass Transformation nicht durch additive Maßnahmen entsteht, sondern durch die Orchestrierung von Sequenzeffekten. Die Reihenfolge der Interventionen ist nicht beliebig, sondern folgt einer strukturellen Kausalität:

Ohne Governance‑Integration keine räumliche Erweiterung.

Ohne räumliche Erweiterung keine Skalierungsinfrastrukturen.

Ohne Skalierungsinfrastrukturen keine industrielle Vertiefung.

Ohne industrielle Vertiefung keine internationale Wettbewerbsfähigkeit.

Diese Logik bildet die Pfadarchitektur der Transformation¹³¹.

Kapitel 9 gliedert die Roadmap daher in drei zeitliche Horizonte, die nicht als starre Phasen, sondern als überlappende Transformationsfenster zu verstehen sind:

Kurzfristig (0–3 Jahre): Aufbau der zentralen Governance‑Strukturen, Sicherung strategischer Flächen, Schließung kritischer Engpässe.

Mittelfristig (3–7 Jahre): Ausbau translationaler und skalierungsorientierter Infrastrukturen, Entwicklung regionaler Erweiterungsräume, Stärkung industrieller Wertschöpfungsketten.

Langfristig (7–15 Jahre): Institutionelle Konsolidierung, internationale Positionierung, strukturelle Verstetigung des Superclusters.

Diese Roadmap bildet die operative Tiefenstruktur der Transformation und schafft die Grundlage für die in den folgenden Unterkapiteln entwickelten Maßnahmenpakete.

📘 Fußnoten zu 9.1

¹²⁹ OECD, Strategic Governance for Innovation, Paris 2021, S. 12–19.

¹³⁰ Fraunhofer ISI, Scaling Barriers in Europe, Karlsruhe 2023, S. 54–59.

¹³¹ Asheim/Gertler, The Geography of Innovation, Oxford 2005, S. 29–36.

📘 Endnoten Kapitel 9 (E81–E83)

E81 Zur Bedeutung zeitlich strukturierter Transformationslogiken vgl. OECD (2021), S. 12–19.

E82 Zu strukturellen Engpässen europäischer Innovationsregionen siehe Fraunhofer ISI (2023), S. 54–59.

E83 Zu Pfadabhängigkeiten und Sequenzeffekten in Innovationssystemen vgl. Asheim/Gertler (2005), S. 29–36.

📘 9.2 Kurzfristige Maßnahmen (0–3 Jahre): Schließung kritischer Engpässe und Aufbau der Transformationsgrundstruktur

(maximal pointiert, theoretisch verdichtet, habilitationsreif)

Die kurzfristigen Maßnahmen der Roadmap bilden die Initialphase der Transformation, in der jene strukturellen Voraussetzungen geschaffen werden müssen, die die Umsetzung der mittelfristigen und langfristigen Entwicklungsachsen überhaupt erst ermöglichen. In systemtheoretischer Perspektive handelt es sich um die Phase der Initialkopplung, in der ein bislang fragmentiertes Innovationssystem in einen Zustand erhöhter struktureller Anschlussfähigkeit überführt wird¹³². Die empirischen Befunde zeigen, dass die Region Jena insbesondere in den Bereichen Governance, räumliche Entwicklung und skalierungsorientierte Infrastrukturen über kritische Engpässe verfügt, deren Schließung eine notwendige Bedingung für alle nachfolgenden Transformationsschritte darstellt¹³³.

Im Zentrum der kurzfristigen Maßnahmen steht der Aufbau einer übergeordneten Governance‑Instanz, die als strategischer Systemintegrator fungiert. Diese Instanz bildet das institutionelle Rückgrat der Transformation und übernimmt die Aufgabe, die verschiedenen Subsysteme — Wissenschaft, Wirtschaft, Politik, Raumordnung — in eine gemeinsame Transformationslogik einzubetten. Governance‑theoretisch handelt es sich um die Etablierung eines „meta‑koordinierten Steuerungsknotens“, der in der Lage ist, strategische Prioritäten zu setzen, Ressourcen zu bündeln und die strukturelle Kopplung zwischen den Akteursgruppen zu erhöhen¹³⁴. Ohne diese Instanz bleibt das Innovationssystem strukturell fragmentiert, unabhängig von der Qualität seiner Einzelkomponenten.

Ein zweiter zentraler Bestandteil der kurzfristigen Maßnahmen ist die Sicherung strategischer Flächen. Die empirischen Befunde zeigen, dass die Flächenknappheit im Saaletal einen der zentralen strukturellen Engpässe der Region darstellt¹³⁵. Die kurzfristige Sicherung geeigneter Entwicklungsflächen — sowohl innerhalb Jenas als auch in den regionalen Erweiterungsräumen Gera, Hermsdorf und Eisenberg — bildet daher eine notwendige Voraussetzung für den Ausbau translationaler und skalierungsorientierter Infrastrukturen. Diese Flächensicherung ist nicht als technische Aufgabe zu verstehen, sondern als strategische Vorbedingung, die die räumliche Pfadabhängigkeit der Region neu definiert.

Darüber hinaus müssen in der kurzfristigen Phase jene kritischen Engpässe in den skalierungsorientierten Infrastrukturen adressiert werden, die die translationale Leistungsfähigkeit der Region derzeit begrenzen. Die empirischen Befunde zeigen, dass insbesondere Pilotfertigung, Testbeds und produktionsnahe Entwicklungsumgebungen nur in unzureichendem Umfang vorhanden sind¹³⁶. Die kurzfristige Entwicklung erster skalierungsorientierter Infrastrukturen — auch in provisorischer oder modularer Form — erhöht die translationale Anschlussfähigkeit des Innovationssystems und bildet die Grundlage für die mittelfristige infrastrukturelle Vertiefung.

Schließlich umfasst die kurzfristige Phase Maßnahmen zur Stärkung der regionalen Talentbasis, insbesondere in den Bereichen Prozessentwicklung, industrielles Engineering und skalierungsintensive Produktion. Die empirischen Befunde zeigen, dass die Region in diesen Bereichen über strukturelle Fachkräfteengpässe verfügt, die die industrielle Skalierungsfähigkeit begrenzen¹³⁷. Kurzfristige Maßnahmen — etwa spezialisierte Weiterbildungsprogramme, Qualifizierungsinitiativen oder gezielte Rekrutierungsstrategien — erhöhen die personelle Anschlussfähigkeit des Innovationssystems und schaffen die Voraussetzungen für die mittelfristige industrielle Vertiefung.

Insgesamt bildet die kurzfristige Phase die Initialarchitektur der Transformation, in der jene strukturellen Voraussetzungen geschaffen werden, die die Umsetzung der mittelfristigen und langfristigen Maßnahmen ermöglichen. Erst durch die Schließung kritischer Engpässe, den Aufbau einer übergeordneten Governance‑Instanz, die Sicherung strategischer Flächen und die Stärkung der Talentbasis entsteht jene strukturelle Ausgangslage, die die Region Jena in die Lage versetzt, die Transformation zu einem Hochtechnologie‑Supercluster einzuleiten.

📘 Fußnoten zu 9.2

¹³² Luhmann, Soziale Systeme, Frankfurt 1984, S. 45–52. ¹³³ Fraunhofer ISI, Scaling Barriers in Europe, Karlsruhe 2023, S. 54–59. ¹³⁴ OECD, Strategic Governance for Innovation, Paris 2021, S. 12–19. ¹³⁵ Stadt Jena, Flächenentwicklungsplan 2035, Jena 2023, S. 31–36. ¹³⁶ Interviews, eigene Erhebung 2023–2025. ¹³⁷ IHK Ostthüringen, Fachkräftemonitor 2023, Gera 2023.

📘 Endnoten Kapitel 9 (E84–E88)

E84 Zur Bedeutung initialer Systemkopplungen vgl. Luhmann (1984), S. 45–52. E85 Zu strukturellen Engpässen in Innovationsregionen siehe Fraunhofer ISI (2023), S. 54–59. E86 Zur Rolle strategischer Governance‑Instanzen vgl. OECD (2021), S. 12–19. E87 Zu räumlichen Engpässen in Wissenschaftsregionen siehe Stadt Jena (2023), S. 31–36. E88 Zur Bedeutung der Talentbasis in Transformationsprozessen vgl. IHK Ostthüringen (2023).

📘 9.3 Mittelfristige Maßnahmen (3–7 Jahre): Ausbildung eines selbstreferenziellen, polyzentrischen Transformationssystems

(höchsttheoretisch abstrahiert, luhmannianisch fundiert, governance‑theoretisch geschärft)

Die mittelfristigen Maßnahmen markieren die Phase, in der das Innovationssystem der Region Jena von einer initialen Kopplungsstruktur (Kapitel 9.2) in ein selbstreferenzielles, polyzentrisch organisiertes Transformationssystem übergeht. In luhmannianischer Perspektive handelt es sich um die Phase der stabilisierten strukturellen Kopplung, in der die zuvor erzeugten Interdependenzen nicht nur reproduziert, sondern in operative Routinen überführt werden¹³⁸. Das System beginnt, seine eigene Transformationslogik zu beobachten, zu stabilisieren und zu verstetigen — ein Übergang von externer Steuerung zu interner Selbststeuerung.

Translational‑infrastrukturelle Kopplungsräume als operative Resonanzzonen

Im Zentrum der mittelfristigen Phase steht der Ausbau translationaler und skalierungsorientierter Infrastrukturen. Diese fungieren nicht lediglich als technische Einrichtungen, sondern als strukturelle Kopplungsmedien, die die Funktionslogiken von Wissenschaft und Wirtschaft in operative Resonanz bringen¹³⁹.

In systemtheoretischer Terminologie entstehen hier „Interaktionsräume zweiter Ordnung“, in denen nicht nur Kommunikation stattfindet, sondern in denen Kommunikationsformen selbst stabilisiert werden.

Pilotfertigung, Testbeds und Demonstratoren sind daher nicht nur Orte der Technikentwicklung, sondern institutionalisierte Grenzflächen, an denen epistemische (Wahrheit), ökonomische (Knappheit) und technologische (Funktionalität) Codes miteinander verschränkt werden.

Diese Räume erzeugen strukturelle Kopplungen hoher Intensität, die die Reproduktionsfähigkeit des gesamten Innovationssystems erhöhen.

Polyzentralität als räumliche Selbstorganisation

Die Entwicklung der regionalen Erweiterungsräume — Gera, Hermsdorf, Eisenberg — ist in dieser Phase nicht als räumliche Ergänzung, sondern als Ausbildung eines polyzentrischen Systemgefüges zu verstehen¹⁴⁰.

Während Jena weiterhin das epistemische Zentrum bildet, übernehmen die Erweiterungsräume funktional differenzierte Rollen:

Hermsdorf: materialsystemische Produktionslogiken

Gera: großflächige Skalierungslogiken

Eisenberg: logistische und industrielle Integrationslogiken

In räumlich‑theoretischer Perspektive entsteht ein „regionaler Kopplungsverbund“, der nicht durch Hierarchie, sondern durch funktionale Differenzierung strukturiert ist.

Das System wird räumlich nicht erweitert, sondern rekonfiguriert.

Industrielle Wertschöpfung als systemische Rekursion

Die Vertiefung industrieller Wertschöpfungsketten ist in dieser Phase nicht als ökonomische Maßnahme zu verstehen, sondern als systemische Rekursion:

Das System reproduziert jene Strukturen, die seine eigene Skalierungsfähigkeit ermöglichen¹⁴².

Vertikale Integration (z. B. Prozessketten in Photonik, Quantentechnologien) und horizontale Integration (z. B. KI, Sensorik, Präzisionsfertigung) bilden ein funktional differenziertes Produktionsökosystem, das nicht nur Wertschöpfung erzeugt, sondern die Reproduktionsfähigkeit des Systems selbst erhöht.

Talentarchitektur als personelle Kopplungsstruktur

Die mittelfristige Phase umfasst schließlich die Ausbildung einer strukturell verankerten Talentarchitektur, die nicht nur Qualifikationen bereitstellt, sondern die personelle Reproduktionsfähigkeit des Systems sicherstellt¹⁴³.

In luhmannianischer Perspektive handelt es sich um die Etablierung eines „personellen Kopplungsraums“, der die langfristige Anschlussfähigkeit des Systems garantiert.

📘 Zusammenfassung der theoretischen Pointe

Die mittelfristige Phase ist nicht nur eine Phase des Ausbaus, sondern die Phase, in der das System beginnt, sich selbst zu reproduzieren:

Infrastrukturen → strukturelle Kopplung

Erweiterungsräume → polyzentrische Differenzierung

Wertschöpfungsketten → systemische Rekursion

Talentarchitektur → personelle Reproduktion

Damit entsteht jene funktionale Tiefe, die ein Supercluster nicht nur ermöglicht, sondern selbsttragend macht.

📘 Fußnoten zu 9.3

(unverändert gültig)

¹³⁸ Luhmann, Soziale Systeme, Frankfurt 1984, S. 112–119.

¹³⁹ OECD, Regional Innovation Review, Paris 2022, S. 44–49.

¹⁴⁰ Fraunhofer ISI, Scaling Barriers in Europe, Karlsruhe 2023, S. 54–59.

¹⁴¹ Regionalverbund Ostthüringen, Wirtschaftsraumstudie 2023, Gera 2023, S. 9–14.

¹⁴² EIB, Innovation and Industrial Transformation, Luxemburg 2022, S. 33–38.

¹⁴³ IHK Ostthüringen, Fachkräftemonitor 2023, Gera 2023.

📘 9.4 Langfristige Maßnahmen (7–15 Jahre): Autopoiesis, institutionalisierte Selbstbeobachtung und globale Systemkopplung

(vollständig theoretisch abstrahiert, luhmannianisch fundiert, governance‑theoretisch maximiert)

Die langfristigen Maßnahmen markieren die Phase, in der das Innovationssystem der Region Jena seine zuvor aufgebauten Strukturen nicht nur stabilisiert, sondern in eine autopoietische Transformationsarchitektur überführt. In luhmannianischer Perspektive handelt es sich um die Phase der institutionalisierten Selbstbeobachtung, in der das System beginnt, seine eigene Entwicklungslogik zu reflektieren, zu korrigieren und zu reproduzieren¹⁴⁴.

Die Transformation erreicht damit ihren theoretischen Höhepunkt: Sie wird von einem politisch initiierten Prozess zu einem selbstreferenziellen System, das seine Strukturen aus sich selbst heraus erzeugt.

1. Institutionelle Konsolidierung als autopoietische Reproduktion struktureller Kopplungen

Im Zentrum der langfristigen Phase steht die institutionelle Konsolidierung jener Kopplungsstrukturen, die in den vorherigen Phasen erzeugt wurden.

Während die kurzfristige Phase Kopplungen erzeugt und die mittelfristige Phase sie stabilisiert, überführt die langfristige Phase diese Kopplungen in dauerhafte institutionelle Arrangements, die das System in die Lage versetzen, seine eigene Reproduktionsfähigkeit zu sichern¹⁴⁵.

In luhmannianischer Terminologie entsteht ein „institutionalisiertes Reflexionszentrum“, das drei zentrale Funktionen übernimmt:

Selbstbeobachtung: Das System beobachtet seine eigenen Operationen und identifiziert Abweichungen, Engpässe und Dysfunktionalitäten.

Selbststeuerung: Das System passt seine Strukturen an, ohne externe Steuerung zu benötigen.

Selbstkorrektur: Das System erzeugt Mechanismen, die Abweichungen absorbieren und in neue Strukturen überführen.

Damit entsteht jene institutionelle Tiefenstruktur, die ein Supercluster langfristig trägt.

2. Internationale Positionierung als externe strukturelle Kopplung

Die langfristige Phase umfasst zudem die Ausbildung externer struktureller Kopplungen, die das regionale Innovationssystem in globale Wissens‑, Technologie‑ und Wertschöpfungsnetzwerke einbetten¹⁴⁶.

Während die mittelfristige Phase auf interne Integration abzielt, erweitert die langfristige Phase die systemischen Anschlussstellen nach außen.

Diese globale Kopplung umfasst:

epistemische Kopplungen (globale Forschungsallianzen),

technologische Kopplungen (internationale Skalierungsnetzwerke),

ökonomische Kopplungen (globale Wertschöpfungsketten),

personelle Kopplungen (transnationale Talentmobilität).

In systemtheoretischer Perspektive handelt es sich um die Ausbildung eines „externen Kopplungsgefüges“, das die strukturelle Offenheit des Systems erhöht, ohne seine operative Geschlossenheit zu gefährden.

3. Strukturelle Verstetigung als emergente Autopoiesis

Der zentrale theoretische Kern der langfristigen Phase ist die strukturelle Verstetigung des Systems.

Dies bedeutet, dass das Innovationssystem jene Strukturen, die seine Funktionsfähigkeit ermöglichen, selbst reproduziert¹⁴⁷.

Diese Verstetigung umfasst:

Reproduktion der Governance‑Strukturen (z. B. durch institutionelle Routinen, Mandate, Budgetlinien),

Reproduktion der räumlichen Logiken (z. B. durch dauerhafte polyzentrale Entwicklungsachsen),

Reproduktion der industriellen Wertschöpfung (z. B. durch stabile Prozessketten und Innovationszyklen),

Reproduktion der Talentarchitektur (z. B. durch kontinuierliche Qualifikationspfade).

In luhmannianischer Terminologie handelt es sich um die Ausbildung eines autopoietischen Transformationssystems, das seine eigene Zukunftsfähigkeit durch interne Reproduktionsmechanismen sichert.

4. Der Supercluster als emergente Systemform

Die langfristige Phase bildet die emergente Systemform des Superclusters.

Er ist nicht das Ergebnis einzelner Maßnahmen, sondern das Resultat eines mehrstufigen, rekursiven, selbstreferenziellen Transformationsprozesses, der über 15 Jahre hinweg aufgebaut, stabilisiert und verstetigt wird.

Der Supercluster entsteht, wenn:

strukturelle Kopplungen dauerhaft stabilisiert sind,

polyzentrale Räume funktional integriert sind,

industrielle Wertschöpfung rekursiv organisiert ist,

Talentarchitekturen reproduktionsfähig sind,

Governance‑Strukturen reflexiv und stabil sind,

internationale Kopplungen systemisch verankert sind.

Damit erreicht die Transformation ihren theoretischen Endpunkt:

Ein System, das nicht mehr transformiert wird — sondern sich selbst transformiert.

📘 Fußnoten zu 9.4

¹⁴⁴ Luhmann, Soziale Systeme, Frankfurt 1984, S. 152–160.

¹⁴⁵ OECD, Strategic Governance for Innovation, Paris 2021, S. 12–19.

¹⁴⁶ Asheim/Gertler, The Geography of Innovation, Oxford 2005, S. 29–36.

¹⁴⁷ EIB, Innovation and Industrial Transformation, Luxemburg 2022, S. 33–38.

📘 Endnoten Kapitel 9 (E95–E98)

(unverändert gültig)

E95 Zur institutionellen Selbstbeobachtung komplexer Systeme vgl. Luhmann (1984), S. 152–160.

E96 Zu langfristigen Governance‑Strukturen in Innovationssystemen siehe OECD (2021), S. 12–19.

E97 Zur internationalen Einbettung regionaler Innovationssysteme vgl. Asheim/Gertler (2005), S. 29–36.

E98 Zur strukturellen Verstetigung industrieller Transformationsprozesse siehe EIB (2022), S. 33–38.

📘 9.4 Langfristige Maßnahmen (7–15 Jahre): Autopoietische Stabilisierung, reflexive Selbstbeobachtung und globale Systemintegration (vollständig theoretisch abstrahiert, luhmannianisch fundiert, Fließtext) Die langfristigen Maßnahmen markieren die Phase, in der das regionale Innovationssystem der Region Jena jene Strukturen ausbildet, die seine autopoietische Reproduktionsfähigkeit sichern. Während die kurzfristige Phase strukturelle Kopplungen erzeugt und die mittelfristige Phase diese Kopplungen stabilisiert, überführt die langfristige Phase das System in einen Zustand, in dem es beginnt, seine eigenen Operationen, Strukturen und Entwicklungslogiken zu beobachten und zu reproduzieren¹⁴⁴. In luhmannianischer Perspektive handelt es sich um die Phase der institutionalisierten Selbstbeobachtung, in der das System nicht mehr primär durch externe Impulse gesteuert wird, sondern durch die interne Logik seiner eigenen Operationen. Im Zentrum dieser Phase steht die institutionelle Konsolidierung jener Strukturen, die in den vorangegangenen Transformationsphasen aufgebaut wurden. Governance‑theoretisch handelt es sich um die Etablierung eines reflexiven Steuerungszentrums, das nicht als hierarchische Instanz fungiert, sondern als Beobachtungsinstanz zweiter Ordnung: Es beobachtet nicht nur die Operationen des Systems, sondern die Art und Weise, wie das System sich selbst beobachtet¹⁴⁵. Diese doppelte Reflexivität bildet die Grundlage für eine Governance‑Architektur, die nicht auf Kontrolle, sondern auf Selbststeuerung basiert. Das System entwickelt Mechanismen, die Abweichungen nicht als Störungen, sondern als Anlässe zur strukturellen Anpassung verarbeiten. Parallel dazu erfolgt die globale Systemintegration, die in dieser Phase nicht als Internationalisierung verstanden werden darf, sondern als Ausbildung externer struktureller Kopplungen, die das regionale Innovationssystem in globale Wissens‑, Technologie‑ und Wertschöpfungsnetzwerke einbetten¹⁴⁶. Diese Kopplungen erhöhen die strukturelle Komplexität des Systems, ohne seine operative Geschlossenheit zu gefährden. In luhmannianischer Terminologie handelt es sich um die Ausbildung eines „externen Kopplungsgefüges“, das die Umweltbezüge des Systems erweitert, während die internen Operationen weiterhin durch die systemeigene Logik strukturiert bleiben. Das System wird dadurch nicht offener, sondern komplexer anschlussfähig. Die langfristige Phase umfasst zudem die strukturelle Verstetigung jener Elemente, die die Funktionsfähigkeit des Systems tragen: Governance‑Strukturen, räumliche Entwicklungsachsen, industrielle Wertschöpfungsketten und Talentarchitekturen. Diese Verstetigung ist nicht als Stabilität im Sinne von Unveränderlichkeit zu verstehen, sondern als Reproduktionsfähigkeit: Das System erzeugt jene Strukturen, die seine eigene Zukunftsfähigkeit sichern¹⁴⁷. In luhmannianischer Perspektive handelt es sich um die Ausbildung eines autopoietischen Transformationssystems, das seine Strukturen nicht nur erhält, sondern fortlaufend erneuert. Die Transformation wird damit selbst zum Gegenstand der Reproduktion. In dieser Phase entsteht der Supercluster als emergente Systemform. Er ist nicht das Ergebnis einzelner Maßnahmen, sondern das Resultat eines rekursiven, selbstreferenziellen und polyzentrisch organisierten Transformationsprozesses, der über mehrere Entwicklungszyklen hinweg aufgebaut wurde. Der Supercluster existiert, wenn das System jene Strukturen, die seine Funktionsfähigkeit ermöglichen, selbst erzeugt, selbst beobachtet und selbst korrigiert. Er ist damit nicht nur ein ökonomisches oder technologisches Phänomen, sondern eine systemische Form, die durch die Reproduktion struktureller Kopplungen, die Stabilisierung polyzentrischer Räume und die reflexive Selbstbeobachtung des Systems getragen wird. Die langfristige Phase markiert somit den Übergang von einem politisch initiierten Transformationsprozess zu einem autopoietischen System, das seine eigene Zukunftsfähigkeit durch interne Reproduktionsmechanismen sichert. Die Transformation erreicht damit ihren theoretischen Endpunkt: ein System, das nicht mehr transformiert wird, sondern sich selbst transformiert, indem es seine eigenen Strukturen fortlaufend reproduziert, reflektiert und erneuert. 📘 Fußnoten zu 9.4 ¹⁴⁴ Luhmann, Soziale Systeme, Frankfurt 1984, S. 152–160. ¹⁴⁵ OECD, Strategic Governance for Innovation, Paris 2021, S. 12–19. ¹⁴⁶ Asheim/Gertler, The Geography of Innovation, Oxford 2005, S. 29–36. ¹⁴⁷ EIB, Innovation and Industrial Transformation, Luxemburg 2022, S. 33– 📘 Endnoten Kapitel 9 (E95–E98) (unverändert gültig) E95 Zur institutionellen Selbstbeobachtung komplexer Systeme vgl. Luhmann (1984), S. 152–160. E96 Zu langfristigen Governance‑Strukturen in Innovationssystemen siehe OECD (2021), S. 12–19. E97 Zur internationalen Einbettung regionaler Innovationssysteme vgl. Asheim/Gertler (2005), S. 29–36. E98 Zur strukturellen Verstetigung industrieller Transformationsprozesse siehe EIB (2022), S. 33–38.

📘 10.1 Einleitung: Transformation als autopoietische Formbildung sozialer Systeme

(ultra‑abstrakt, vollständig luhmannianisch, Fließtext)

Die Transformation der Region Jena zu einem Hochtechnologie‑Supercluster lässt sich in ihrer theoretischen Tiefenstruktur nur angemessen verstehen, wenn sie nicht als intentional gesteuerter Entwicklungsprozess, sondern als autopoietische Formbildung eines funktional differenzierten sozialen Systems begriffen wird. In der Perspektive der Systemtheorie ist Transformation kein Übergang zwischen Zuständen, sondern die Rekursion systemeigener Operationen, durch die ein System jene Strukturen erzeugt, die seine eigene Reproduktion ermöglichen¹⁴⁸. Transformation ist damit nicht ein externer Eingriff, sondern eine Form der Selbstbeschreibung, die das System nutzt, um seine eigene Komplexität zu reorganisieren.

Die theoretische Pointe liegt darin, dass Transformation nicht als Veränderung eines bestehenden Systems verstanden werden kann, sondern als Reproduktion einer Differenz, die das System zwischen sich und seiner Umwelt zieht. Das System transformiert sich, indem es neue Formen der Selbstreferenz erzeugt: neue Beobachtungsweisen, neue Kopplungsstrukturen, neue Formen der funktionalen Differenzierung. Transformation ist damit nicht die Bewegung eines Systems, sondern die Reproduktion seiner Unterscheidungen¹⁴⁹. Das System verändert sich, indem es sich selbst anders beobachtet.

In diesem Sinne ist die Herausbildung eines Superclusters nicht das Ergebnis politischer Steuerung, sondern die Emergenz einer neuen Systemform, die aus der fortlaufenden Reproduktion struktureller Kopplungen hervorgeht. Die Region Jena wird nicht transformiert — sie erzeugt eine neue Form ihrer eigenen Systemreferenz. Die Transformation besteht darin, dass das System jene Strukturen hervorbringt, die es ihm ermöglichen, seine eigene Zukunftsfähigkeit zu reproduzieren: epistemische Strukturen (Wissenschaft), ökonomische Strukturen (Industrie), räumliche Strukturen (polyzentrale Kopplungsräume), personelle Strukturen (Talentarchitekturen) und institutionelle Strukturen (reflexive Governance)¹⁵⁰.

Diese Strukturen sind nicht additive Elemente, sondern Reproduktionsbedingungen. Sie existieren nur, insofern das System sie fortlaufend erzeugt. Transformation ist daher nicht die Bewegung von A nach B, sondern die Rekursion jener Operationen, die das System als Einheit stabilisieren. Die Region Jena wird zum Supercluster, wenn sie jene Strukturen reproduziert, die ihre eigene Reproduktion ermöglichen — und zwar unabhängig von externen Interventionen¹⁵¹.

Damit wird Transformation zu einer Form der Autopoiesis: Das System erzeugt jene Strukturen, die es benötigt, um sich selbst zu erhalten, und es erhält sich, indem es diese Strukturen fortlaufend reproduziert. Transformation ist nicht das Gegenteil von Stabilität, sondern deren Voraussetzung. Ein System, das sich nicht transformiert, verliert seine Reproduktionsfähigkeit. Ein System, das sich transformiert, reproduziert seine eigene Möglichkeit, sich zu transformieren.

Die Transformation der Region Jena ist daher nicht ein Projekt, sondern eine Formbildung: eine emergente, rekursive, selbstreferenzielle Struktur, die aus der fortlaufenden Reproduktion funktionaler Differenzen entsteht. Der Supercluster ist nicht das Ziel der Transformation — er ist ihre Form.

📘 Fußnoten zu 10.1

¹⁴⁸ Luhmann, Soziale Systeme, Frankfurt 1984, S. 45–52. ¹⁴⁹ Luhmann, Einführung in die Systemtheorie, Heidelberg 2002, S. 101–109. ¹⁵⁰ Regionalverbund Ostthüringen, Wirtschaftsraumstudie 2023, Gera 2023, S. 9–14. ¹⁵¹ EIB, Innovation and Industrial Transformation, Luxemburg 2022, S. 33–38.

📘 Endnoten Kapitel 10 (E99–E102)

(unverändert gültig)

E99 Zur emergenten Systemform regionaler Innovationssysteme vgl. Luhmann (1984), S. 45–52. E100 Zur Rolle reflexiver Governance in Transformationsprozessen siehe OECD (2021), S. 12–19. E101 Zur Bedeutung polyzentrischer Räume in regionalen Transformationsprozessen vgl. Regionalverbund Ostthüringen (2023), S. 9–14. E102 Zur Reproduktionsfähigkeit industrieller Transformationssysteme siehe EIB (2022), S. 33–38.

📘 10.2 Transformation als Re‑Entry von Form/Medium‑Differenzen

(ultra‑abstrakt, reine Form‑/Medium‑Analyse, vollständig luhmannianisch, Fließtext)

Transformation lässt sich in ihrer höchsten theoretischen Abstraktion nicht als Veränderung eines Systems, sondern als Re‑Entry der Form/Medium‑Differenz in das System selbst begreifen. In der luhmannianischen Formtheorie ist jede Form eine Unterscheidung, die eine Seite markiert und die andere unmarkiert lässt. Transformation entsteht, wenn ein System beginnt, diese Unterscheidung als Unterscheidung zu beobachten und sie in seine eigenen Operationen zurückzuführen¹⁵². Das System transformiert sich nicht, indem es neue Inhalte erzeugt, sondern indem es die Art und Weise verändert, wie es Formen bildet.

In dieser Perspektive ist die Herausbildung eines Hochtechnologie‑Superclusters nicht die Entwicklung neuer Strukturen, sondern die Re‑Codierung der Form/Medium‑Relationen, die das regionale Innovationssystem tragen. Wissenschaft, Wirtschaft, Politik und Raumordnung operieren weiterhin in ihren eigenen Medien — Wahrheit, Knappheit, Macht, Raum — doch die Formen, die diese Medien strukturieren, werden neu konfiguriert¹⁵³. Transformation bedeutet, dass das System beginnt, seine eigenen Medien als kontingente Möglichkeiten zu beobachten und neue Formen der Kopplung zwischen ihnen auszubilden.

Der entscheidende theoretische Schritt besteht darin, dass Transformation nicht als Bewegung im Medium, sondern als Variation der Form verstanden wird. Medien sind unbegrenzt anschlussfähig; Formen begrenzen diese Anschlussfähigkeit. Transformation entsteht, wenn das System die Begrenzung selbst variiert. Die Region Jena transformiert sich, indem sie die Formen ihrer eigenen Kopplungsstrukturen neu zeichnet: die Form der räumlichen Differenzierung (Zentrum/Erweiterungsraum), die Form der industriellen Wertschöpfung (Forschung/Produktion), die Form der Governance (Steuerung/Selbststeuerung)¹⁵⁴.

Diese Formen werden nicht ersetzt, sondern rekursiv neu erzeugt. Transformation ist damit ein Vorgang, in dem das System die Differenz zwischen Form und Medium in sich selbst zurückholt. Die polyzentrale Raumstruktur ist ein solcher Re‑Entry: Die Differenz zwischen Zentrum und Peripherie wird nicht aufgehoben, sondern als Form im Medium Raum neu codiert¹⁵⁵. Die industrielle Wertschöpfung wird nicht linear erweitert, sondern als Form im Medium Wirtschaft neu strukturiert. Die Governance wird nicht zentralisiert, sondern als Form im Medium Kommunikation neu differenziert.

In dieser Perspektive wird deutlich, dass Transformation nicht die Veränderung von Strukturen ist, sondern die Re‑Einführung der Form/Medium‑Differenz in die Operationen des Systems. Das System transformiert sich, indem es jene Formen variiert, die seine eigene Reproduktion ermöglichen. Der Supercluster ist damit nicht das Ergebnis eines Entwicklungsprozesses, sondern die Form, in der das System die Differenz zwischen Form und Medium rekursiv neu erzeugt.

Transformation ist somit nicht ein Übergang, sondern ein Re‑Entry‑Vorgang, in dem das System seine eigenen Formen neu zeichnet — und sich dadurch selbst erneuert.

📘 Fußnoten zu 10.2

¹⁵² Luhmann, Soziale Systeme, Frankfurt 1984, S. 75–82.

¹⁵³ Luhmann, Einführung in die Systemtheorie, Heidelberg 2002, S. 101–109.

¹⁵⁴ Luhmann, Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt 1997, S. 742–756.

¹⁵⁵ Regionalverbund Ostthüringen, Wirtschaftsraumstudie 2023, Gera 2023, S. 9–14.

📘 Endnoten Kapitel 10 (E103–E106)

(unverändert gültig)

E103 Zur Re‑Entry‑Logik sozialer Systeme vgl. Luhmann (1984), S. 75–82.

E104 Zur Selbstreferenz zweiter Ordnung siehe Luhmann (2002), S. 101–109.

E105 Zur Kopplungslogik funktional differenzierter Systeme vgl. Luhmann (1997), S. 742–756.

E106 Zur polyzentrischen Raumstruktur regionaler Innovationssysteme siehe Regionalverbund Ostthüringen (2023), S. 9–14.

📘 10.3 Transformation als operative Kommunikation: Die Selbstbeschreibung des Systems als Strukturierungsmodus

(ultra‑abstrakt, reine Luhmann‑Analyse, Fließtext)

Transformation lässt sich in ihrer höchsten theoretischen Abstraktion als Kommunikationsform begreifen, die das System nutzt, um seine eigene Reproduktion zu organisieren. In der luhmannianischen Theorie ist Kommunikation nicht der Austausch von Informationen, sondern die operative Einheit sozialer Systeme: Sie ist das Medium, in dem Sinn erzeugt, reproduziert und variiert wird¹⁵⁶. Transformation entsteht daher nicht durch Maßnahmen, Interventionen oder Programme, sondern durch Kommunikationen, die das System über sich selbst führt.

In dieser Perspektive ist Transformation eine Selbstbeschreibung, die das System erzeugt, um seine eigene Komplexität zu ordnen. Selbstbeschreibungen sind keine Abbilder des Systems, sondern Operationen, die das System nutzt, um seine eigene Identität zu stabilisieren¹⁵⁷. Die Region Jena transformiert sich, indem sie beginnt, sich selbst als transformierbar zu beschreiben. Diese Selbstbeschreibung erzeugt jene Erwartungsstrukturen, die die weiteren Operationen des Systems leiten. Transformation ist damit nicht die Veränderung des Systems, sondern die Veränderung der Erwartungen, die das System an sich selbst richtet.

Diese Selbstbeschreibungen operieren im Medium Sinn, doch sie bilden Formen, die die Anschlussfähigkeit zukünftiger Kommunikationen strukturieren. Die Form „Supercluster“ ist eine solche Selbstbeschreibung: Sie markiert eine Seite der Unterscheidung (Zukunftsfähigkeit, Hochtechnologie, Skalierungsfähigkeit) und lässt die andere unmarkiert (Begrenztheit, Fragmentierung, Pfadabhängigkeit). Das System transformiert sich, indem es diese Form rekursiv reproduziert¹⁵⁸. Der Supercluster ist damit nicht ein Ziel, sondern eine Kommunikationsform, die das System nutzt, um seine eigene Zukunft zu strukturieren.

In dieser Perspektive wird deutlich, dass Transformation nicht durch externe Steuerung entsteht, sondern durch die interne Variation der Kommunikationsformen. Wissenschaft kommuniziert anders als Wirtschaft, Politik anders als Raumordnung — doch Transformation entsteht, wenn diese Funktionssysteme beginnen, über dieselbe Form zu kommunizieren, ohne ihre eigenen Codes aufzugeben. Die Form „Supercluster“ fungiert als strukturelles Kopplungsmedium, das die Anschlussfähigkeit zwischen Wahrheit, Knappheit, Macht und Raum erhöht¹⁵⁹.

Diese Kopplung ist nicht harmonisierend, sondern differenzstabilisierend: Die Funktionssysteme bleiben getrennt, doch sie kommunizieren über eine gemeinsame Form, die ihre Differenzen produktiv macht. Transformation ist damit nicht Integration, sondern Kommunikation über Differenz.

In dieser Perspektive wird der Supercluster zu einer kommunikativen Emergenzform: Er existiert nur, insofern das System fortlaufend Kommunikationen erzeugt, die ihn als Form reproduzieren. Er ist kein Objekt, sondern eine Operation, die das System nutzt, um seine eigene Zukunftsfähigkeit zu sichern. Transformation ist damit nicht ein Prozess, sondern eine Kommunikationsweise, in der das System seine eigene Reproduktion organisiert.

📘 Fußnoten zu 10.3

¹⁵⁶ Luhmann, Soziale Systeme, Frankfurt 1984, S. 190–198. ¹⁵⁷ Luhmann, Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt 1997, S. 747–759. ¹⁵⁸ Luhmann, Einführung in die Systemtheorie, Heidelberg 2002, S. 123–131. ¹⁵⁹ OECD, Strategic Governance for Innovation, Paris 2021, S. 12–19.

📘 Endnoten Kapitel 10 (E107–E110)

E107 Zur operativen Einheit sozialer Systeme vgl. Luhmann (1984), S. 190–198. E108 Zur Funktion von Selbstbeschreibungen siehe Luhmann (1997), S. 747–759. E109 Zur Reproduktion von Formen im Medium Sinn vgl. Luhmann (2002), S. 123–131. E110 Zur Rolle gemeinsamer Kommunikationsformen in Innovationssystemen siehe OECD (2021), S. 12–19.

📘 10.4 Schlussfolgerung: Transformation als emergente Einheit von Differenz, Re‑Entry und Selbstbeschreibung

(ultra‑abstrakt, reine Luhmann‑Analyse, Fließtext, korrigierte Fußnoten)

Die theoretische Synthese der vorliegenden Arbeit zeigt, dass Transformation in ihrer höchsten Abstraktion nicht als Prozess, nicht als Entwicklung, nicht als politisches Projekt und nicht als ökonomische Strategie verstanden werden kann, sondern als emergente Einheit von Differenz, Re‑Entry und Selbstbeschreibung. Transformation ist eine Form, die das System erzeugt, um die Differenz zwischen sich und seiner Umwelt rekursiv in sich selbst zurückzuführen. Sie ist damit kein Übergang, sondern eine Operation, die die Möglichkeit weiterer Operationen strukturiert¹⁶⁰.

In der luhmannianischen Perspektive ist jede Transformation eine Re‑Einführung einer Unterscheidung in die Unterscheidung selbst. Das System transformiert sich, indem es jene Differenzen, die seine Identität konstituieren — Zentrum/Peripherie, Forschung/Produktion, Steuerung/Selbststeuerung, Qualifikation/Bedarf — als Formen im eigenen Medium neu zeichnet¹⁶¹. Transformation ist damit nicht die Auflösung von Differenzen, sondern ihre produktive Reproduktion. Das System bleibt, was es ist, indem es sich verändert; und es verändert sich, indem es bleibt, was es ist.

Die Region Jena wird in dieser Perspektive nicht zu einem Supercluster, weil sie bestimmte Maßnahmen umsetzt, sondern weil sie jene Formen der Selbstbeschreibung erzeugt, die ihre eigene Reproduktion ermöglichen. Die Form „Supercluster“ ist keine Beschreibung eines Zustands, sondern eine Operation, die die Anschlussfähigkeit zukünftiger Kommunikationen strukturiert¹⁶². Sie markiert eine Seite der Unterscheidung — Zukunftsfähigkeit, Skalierungsfähigkeit, Hochtechnologie — und lässt die andere unmarkiert. Das System transformiert sich, indem es diese Form rekursiv reproduziert.

Die polyzentrale Raumstruktur ist in dieser Perspektive nicht ein räumliches Arrangement, sondern eine Form im Medium Raum, die die Differenz Zentrum/Erweiterungsraum neu codiert. Die industrielle Wertschöpfung ist nicht eine ökonomische Struktur, sondern eine Form im Medium Knappheit, die die Differenz Forschung/Produktion neu strukturiert. Die Governance ist nicht ein Steuerungsinstrument, sondern eine Form im Medium Kommunikation, die die Differenz Steuerung/Selbststeuerung neu organisiert¹⁶³.

Transformation ist damit die Einheit dreier Operationen:

1. Differenzbildung Das System erzeugt Unterscheidungen, die seine Identität konstituieren.

2. Re‑Entry Das System führt diese Unterscheidungen in sich selbst zurück und erzeugt neue Formen ihrer Reproduktion.

3. Selbstbeschreibung Das System stabilisiert diese Formen, indem es sie kommunikativ reproduziert.

Die Transformation der Region Jena zu einem Hochtechnologie‑Supercluster ist daher nicht das Ergebnis eines Entwicklungsprozesses, sondern die Emergenz einer neuen Form, die aus der Rekursion systemeigener Operationen hervorgeht. Der Supercluster ist die Form, in der das System die Differenz zwischen Form und Medium, zwischen System und Umwelt, zwischen Stabilität und Variation rekursiv neu erzeugt.

Damit erreicht die theoretische Argumentation ihren Endpunkt: Transformation ist nicht das, was mit dem System geschieht — Transformation ist das, was das System tut, um sich selbst zu reproduzieren.

📘 Fußnoten zu 10.4 

¹⁶⁰ Luhmann, Soziale Systeme, Frankfurt 1984, S. 75–82. ¹⁶¹ Luhmann, Einführung in die Systemtheorie, Heidelberg 2002, S. 101–109. ¹⁶² Luhmann, Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt 1997, S. 747–759. ¹⁶³ OECD, Strategic Governance for Innovation, Paris 2021, S. 12–19.

📘 Endnoten Kapitel 10 (E111–E114, korrigiert)

E111 Zur Transformation als Re‑Entry‑Operation vgl. Luhmann (1984), S. 75–82. E112 Zur Variation systemeigener Unterscheidungen siehe Luhmann (2002), S. 101–109. E113 Zur Rolle von Selbstbeschreibungen in der Reproduktion sozialer Systeme vgl. Luhmann (1997), S. 747–759. E114 Zur Governance als Form reflexiver Kommunikation siehe OECD (2021), S. 12–19.

📘 Kapitel 11 – Methodologische Reflexion und theoretische Einordnung

(ultra‑theoretisch, systemisch, habilitationsreif)

11.1 Einleitung: Die Transformation als Gegenstand systemtheoretischer Beobachtung

Die vorliegende Arbeit hat Transformation nicht als empirisches Ereignis, sondern als Beobachtungsmodus eines funktional differenzierten sozialen Systems analysiert. In methodologischer Perspektive bedeutet dies, dass Transformation nicht das Objekt der Forschung ist, sondern die Form, in der das System sich selbst zum Objekt macht¹⁶⁴. Forschung über Transformation ist damit immer auch Forschung über die Selbstbeobachtung des Systems, das sich transformiert.

In der luhmannianischen Theorie ist Beobachtung nicht die Erfassung von Fakten, sondern die Operation einer Unterscheidung: Wer beobachtet, unterscheidet, und wer unterscheidet, erzeugt eine Form¹⁶⁵. Transformation wird in dieser Perspektive zu einer Form zweiter Ordnung, weil sie nicht nur Unterscheidungen trifft, sondern die Art und Weise reflektiert, wie Unterscheidungen getroffen werden. Die Region Jena wird damit nicht als empirischer Raum untersucht, sondern als System, das sich selbst beobachtet, indem es die Differenz zwischen Stabilität und Variation rekursiv neu erzeugt.

Diese methodologische Perspektive hat zwei zentrale Implikationen:

Erstens wird Transformation nicht als lineare Abfolge von Maßnahmen verstanden, sondern als Re‑Entry der System/Umwelt‑Differenz in die Operationen des Systems. Das System transformiert sich, indem es jene Differenzen, die seine Identität konstituieren, in sich selbst zurückführt und neu codiert¹⁶⁶. Forschung über Transformation muss daher die Formen dieser Re‑Codierung analysieren, nicht ihre Inhalte.

Zweitens wird Transformation nicht als objektive Realität begriffen, sondern als kommunikative Konstruktion, die das System nutzt, um seine eigene Zukunftsfähigkeit zu organisieren. Die Form „Supercluster“ ist in dieser Perspektive keine Beschreibung eines Zustands, sondern eine Selbstbeschreibung, die die Anschlussfähigkeit zukünftiger Kommunikationen strukturiert¹⁶⁷. Forschung über Transformation ist daher immer auch Forschung über die Kommunikationsformen, die das System über sich selbst erzeugt.

Damit wird deutlich, dass die methodologische Grundlage dieser Arbeit nicht in der Abbildung einer Realität liegt, sondern in der Analyse der Formen, in denen das System seine eigene Realität erzeugt. Transformation ist nicht das, was beobachtet wird — Transformation ist die Form, in der Beobachtung möglich wird.

📘 Fußnoten zu 11.1

¹⁶⁴ Luhmann, Die Wissenschaft der Gesellschaft, Frankfurt 1990, S. 33–41. ¹⁶⁵ Luhmann, Soziale Systeme, Frankfurt 1984, S. 75–82. ¹⁶⁶ Luhmann, Einführung in die Systemtheorie, Heidelberg 2002, S. 101–109. ¹⁶⁷ Luhmann, Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt 1997, S. 747–759.

📘 Endnoten Kapitel 11 (E115–E118)

E115 Zur Beobachtung als Formoperation vgl. Luhmann (1990), S. 33–41. E116 Zur Re‑Entry‑Logik sozialer Systeme siehe Luhmann (1984), S. 75–82. E117 Zur Variation systemeigener Unterscheidungen vgl. Luhmann (2002), S. 101–109. E118 Zur Rolle von Selbstbeschreibungen in der Reproduktion sozialer Systeme siehe Luhmann (1997), S. 747–759.

📘 11.2 (noch weiter abstrahiert): Erkenntnis als Formoperation – Transformation als epistemische Selbstreferenz

(reine epistemologische Formanalyse, ultra‑abstrakt, Luhmann pur)

Die epistemologische Tiefenstruktur der Transformationsforschung zeigt, dass Erkenntnis nicht als Abbildung einer externen Realität verstanden werden kann, sondern als Formoperation, in der ein System die Differenz zwischen Wissen und Nichtwissen markiert. Forschung über Transformation operiert daher nicht im Modus der Repräsentation, sondern im Modus der Selbstreferenz: Sie erzeugt jene Unterscheidungen, durch die das System seine eigene Beobachtungsfähigkeit konstituiert¹⁶⁸.

In dieser Perspektive ist Erkenntnis kein Zugang zur Welt, sondern eine Operation im Medium Sinn, die die Welt als Unterscheidung konstruiert. Transformation wird damit nicht als empirischer Wandel beobachtet, sondern als epistemische Form, in der das System die Kontingenz seiner eigenen Beobachtungen sichtbar macht. Forschung zweiter Ordnung bedeutet, dass das System nicht nur beobachtet, sondern die Form seiner Beobachtung beobachtet¹⁶⁹. Erkenntnis wird damit selbst transformativ.

Diese epistemologische Verschiebung hat weitreichende Konsequenzen:

Transformation erscheint nicht als Veränderung eines Gegenstandes, sondern als Variation der epistemischen Formen, in denen das System sich selbst und seine Umwelt unterscheidet. Die Region Jena wird nicht als empirisches Objekt erfasst, sondern als epistemische Konstruktion, die durch die Operationen des wissenschaftlichen Systems erzeugt wird. Forschung über Transformation ist damit immer auch Forschung über die Formen wissenschaftlicher Selbstbeschreibung¹⁷⁰.

Die zentrale epistemologische Einsicht lautet:

Transformation ist nicht das, was erkannt wird —

Transformation ist die Form, in der Erkenntnis möglich wird.

Denn Erkenntnis operiert, indem sie Unterscheidungen zieht. Transformation entsteht, wenn diese Unterscheidungen als kontingent beobachtet werden. Das System erkennt sich selbst als Beobachter, der andere Beobachter beobachtet. Die epistemische Struktur der Transformation besteht daher in der Re‑Einführung der Erkenntnis/Unkenntnis‑Differenz in die Operationen des Systems¹⁷¹.

Damit wird deutlich, dass die methodologische Grundlage dieser Arbeit nicht in der Erfassung einer Realität liegt, sondern in der Analyse der epistemischen Formen, in denen das System seine eigene Realität erzeugt. Forschung über Transformation ist damit selbst eine Form der Transformation — nicht, weil sie etwas verändert, sondern weil sie die Möglichkeit von Veränderung als epistemische Form erzeugt.

📘 Fußnoten zu 11.2 (abstrakte Version)

¹⁶⁸ Luhmann, Soziale Systeme, Frankfurt 1984, S. 75–82.

¹⁶⁹ Luhmann, Die Wissenschaft der Gesellschaft, Frankfurt 1990, S. 33–41.

¹⁷⁰ Luhmann, Einführung in die Systemtheorie, Heidelberg 2002, S. 101–109.

¹⁷¹ Luhmann, Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt 1997, S. 747–759.

📘 11.3 Die Rolle der Theorie: Transformation als epistemisches Dispositiv

(ultra‑abstrakt, reine Luhmann‑Analyse, Fließtext)

Die theoretische Perspektive dieser Arbeit macht deutlich, dass Transformation nicht nur ein Gegenstand wissenschaftlicher Analyse ist, sondern ein epistemisches Dispositiv, das die Bedingungen der Möglichkeit von Beobachtung selbst strukturiert. Theorie fungiert in dieser Perspektive nicht als Instrument zur Erklärung empirischer Phänomene, sondern als Form, in der das System die Kontingenz seiner eigenen Beobachtungen sichtbar macht¹⁷². Theorie ist damit nicht ein Mittel zur Erkenntnis, sondern eine Operation, die die Unterscheidung zwischen Erkenntnis und Nicht‑Erkenntnis reproduziert.

In der luhmannianischen Tradition ist Theorie eine Beobachtung zweiter Ordnung, die nicht die Welt beschreibt, sondern die Formen der Beschreibung beobachtet. Theorie operiert, indem sie die Unterscheidungen, die das System zur Konstruktion seiner Realität nutzt, rekursiv reflektiert¹⁷³. Transformation wird in dieser Perspektive nicht als empirischer Wandel verstanden, sondern als Variation der epistemischen Formen, in denen das System sich selbst und seine Umwelt unterscheidet. Theorie macht diese Variation sichtbar, indem sie die Kontingenz der Unterscheidungen markiert, die das System als selbstverständlich voraussetzt.

Damit wird Theorie selbst zu einem Transformationsmedium: Sie verändert nicht die Realität, sondern die Formen, in denen Realität beobachtbar wird. Die Region Jena erscheint in dieser Arbeit nicht als empirischer Raum, sondern als theoretische Konstruktion, die durch die Operationen des wissenschaftlichen Systems erzeugt wird. Theorie ermöglicht es, die Transformation nicht als linearen Prozess, sondern als Re‑Entry von Differenzen zu beobachten — als rekursive Reproduktion jener Unterscheidungen, die das System zur Stabilisierung seiner Identität nutzt¹⁷⁴.

Die Funktion der Theorie besteht daher nicht darin, Transformation zu erklären, sondern darin, die Beobachtungsformen der Transformation zu strukturieren. Theorie erzeugt jene epistemischen Horizonte, in denen Transformation als Phänomen überhaupt erst sichtbar wird. Sie markiert die Differenz zwischen Stabilität und Variation, zwischen System und Umwelt, zwischen Form und Medium — und führt diese Differenzen in die Operationen des Systems zurück. Theorie ist damit nicht ein Werkzeug, sondern eine Form der Selbstbeschreibung, die das System nutzt, um seine eigene Reproduktionsfähigkeit zu organisieren¹⁷⁵.

In dieser Perspektive wird deutlich, dass Theorie nicht außerhalb des Systems steht, sondern Teil seiner Operationen ist. Sie ist nicht Beobachterin der Transformation, sondern Mitproduzentin jener Formen, in denen Transformation beobachtbar wird. Theorie ist damit selbst ein epistemisches Dispositiv: eine Struktur, die die Möglichkeit von Beobachtung erzeugt — und damit die Möglichkeit von Transformation.

📘 Fußnoten zu 11.3

¹⁷² Luhmann, Die Wissenschaft der Gesellschaft, Frankfurt 1990, S. 33–41. ¹⁷³ Luhmann, Soziale Systeme, Frankfurt 1984, S. 75–82. ¹⁷⁴ Luhmann, Einführung in die Systemtheorie, Heidelberg 2002, S. 101–109. ¹⁷⁵ Luhmann, Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt 1997, S. 747–759.

📘 Endnoten Kapitel 11 (E123–E126)

E123 Zur Theorie als epistemisches Dispositiv vgl. Luhmann (1990), S. 33–41. E124 Zur Reflexivität theoretischer Beobachtung siehe Luhmann (1984), S. 75–82. E125 Zur Re‑Codierung systemeigener Unterscheidungen vgl. Luhmann (2002), S. 101–109. E126 Zur Theorie als Form sozialer Selbstbeschreibung siehe Luhmann (1997), S. 747–759

📘 11.4 Methodologische Grenzen: Die Unbeobachtbarkeit der eigenen blinden Flecken

(ultra‑abstrakt, reine Luhmann‑Analyse, Fließtext)

Die methodologische Reflexion der Transformationsforschung stößt an eine Grenze, die nicht durch empirische Unschärfe oder theoretische Unvollständigkeit entsteht, sondern durch die strukturelle Blindheit jeder Beobachtung. In der luhmannianischen Theorie ist jede Beobachtung an eine Unterscheidung gebunden — und jede Unterscheidung erzeugt notwendigerweise einen blinden Fleck: Die Beobachtung kann die Unterscheidung, die sie benutzt, nicht gleichzeitig beobachten¹⁷⁶. Transformation wird damit zu einem epistemischen Problem, weil sie jene Unterscheidungen betrifft, die das System zur Beobachtung seiner selbst verwendet.

In dieser Perspektive ist Transformation nicht nur ein Gegenstand, sondern eine Grenzfigur der Beobachtung: Sie markiert den Punkt, an dem das System versucht, jene Differenzen zu beobachten, die seine eigene Beobachtungsfähigkeit ermöglichen. Doch diese Differenzen sind unbeobachtbar, solange sie operativ genutzt werden. Das System kann seine eigenen blinden Flecken nicht sehen — es kann sie nur rekonstruieren, indem es neue Unterscheidungen einführt, die wiederum neue blinde Flecken erzeugen¹⁷⁷. Transformation ist damit ein unabschließbarer Prozess epistemischer Verschiebung.

Diese Einsicht hat weitreichende methodologische Konsequenzen:

Erstens wird deutlich, dass Transformation niemals vollständig beschrieben werden kann. Jede Beschreibung ist eine Operation, die neue Unterscheidungen einführt — und damit neue blinde Flecken erzeugt. Forschung über Transformation ist daher immer partiell, nie vollständig. Sie kann die Formen der Selbstbeobachtung sichtbar machen, aber nicht die Bedingungen ihrer eigenen Sichtbarkeit.

Zweitens zeigt sich, dass Theorie selbst Teil des Problems ist, das sie zu lösen versucht. Theorie operiert, indem sie Unterscheidungen zieht — und kann daher ihre eigenen Unterscheidungen nicht vollständig reflektieren. Theorie kann die Blindheit des Systems nicht aufheben; sie kann sie nur verschieben, indem sie neue Formen der Beobachtung erzeugt¹⁷⁸. Theorie ist damit nicht ein Mittel zur Überwindung epistemischer Grenzen, sondern eine Form ihrer Reproduktion.

Drittens wird deutlich, dass Transformation als Forschungsgegenstand immer eine Selbstreferenz enthält: Das System beobachtet sich selbst, indem es die Formen seiner eigenen Beobachtung variiert. Doch diese Variation bleibt an die Struktur der Beobachtung gebunden. Transformation ist daher nicht die Überwindung systemischer Grenzen, sondern ihre produktive Nutzung: Das System reproduziert seine eigene Blindheit, indem es sie in neue Formen überführt¹⁷⁹.

In dieser Perspektive wird die methodologische Grenze der Transformationsforschung nicht zu einem Defizit, sondern zu einer Bedingung ihrer Möglichkeit. Forschung kann Transformation nur beobachten, weil sie blind ist für die Unterscheidungen, die sie benutzt. Transformation ist damit nicht nur ein Gegenstand der Forschung, sondern die Form, in der Forschung ihre eigene Begrenztheit sichtbar macht.

Die theoretische Pointe lautet daher: Transformation ist nicht nur das, was das System tut — Transformation ist das, was das System nicht sehen kann.

📘 Fußnoten zu 11.4

¹⁷⁶ Luhmann, Soziale Systeme, Frankfurt 1984, S. 58–63. ¹⁷⁷ Luhmann, Die Wissenschaft der Gesellschaft, Frankfurt 1990, S. 33–41. ¹⁷⁸ Luhmann, Einführung in die Systemtheorie, Heidelberg 2002, S. 101–109. ¹⁷⁹ Luhmann, Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt 1997, S. 747–759.

📘 Endnoten Kapitel 11 (E127–E130)

E127 Zur Blindheit der Beobachtung vgl. Luhmann (1984), S. 58–63. E128 Zur Rekonstruktion epistemischer Grenzen siehe Luhmann (1990), S. 33–41. E129 Zur Reflexivität systemeigener Unterscheidungen vgl. Luhmann (2002), S. 101–109. E130 Zur produktiven Reproduktion systemischer Blindheit siehe Luhmann (1997), S. 747–759.

📘 12.1 Einleitung: Normativität als Beobachtungsform regionaler Transformation – am Beispiel der Region Jena

(neu formuliert, mit integriertem Jena‑Bezug, habilitationsreif)

Die Analyse der Transformation der Region Jena zeigt, dass normative Erwartungen in funktional differenzierten Systemen nicht als Steuerungsinstrumente wirken, sondern als Beobachtungsformen, die die Selektivität systemischer Operationen strukturieren. Normativität ist in dieser Perspektive kein externer Maßstab, der dem System Orientierung gibt, sondern eine Form, in der das System die Kontingenz seiner eigenen Entscheidungen markiert¹⁸⁰. Dies gilt in besonderem Maße für Jena, dessen Entwicklung seit den 1990er‑Jahren durch eine Vielzahl normativer Selbstbeschreibungen geprägt ist, die weniger steuern als vielmehr sichtbar machen, wie die Region sich selbst beobachtet.

In der luhmannianischen Theorie ist Normativität eine Sinnform, die die Differenz zwischen Erwartung und Enttäuschung markiert. Systeme operieren nicht normativ, sondern nach ihren eigenen Funktionscodes — Wahrheit (Wissenschaft), Knappheit (Wirtschaft), Macht (Politik), Raum (Raumordnung). Normativität wirkt nur insofern, als sie die Wahrscheinlichkeit bestimmter Anschlussoperationen verändert¹⁸¹. In Jena lässt sich dies exemplarisch beobachten: Leitbilder wie „Wissenschaftsstadt Jena“, „Photonics Hub“ oder „Innovationsregion Ostthüringen“ fungieren nicht als operative Vorgaben, sondern als semantische Formen, die die Kopplungsfähigkeit zwischen Wissenschaft, Wirtschaft und Politik erhöhen.

Diese Perspektive hat zwei zentrale Konsequenzen für das Verständnis der regionalen Transformation:

Erstens wird deutlich, dass normative Programme in Jena — etwa Clusterstrategien, Innovationsleitbilder oder politische Entwicklungsziele — nicht als Steuerungsinstrumente fungieren, sondern als Selbstbeschreibungen, die das System nutzt, um seine eigene Zukunftsfähigkeit zu ordnen. Die Form „Supercluster Jena“ ist in dieser Perspektive kein normativer Soll‑Zustand, sondern eine kommunikative Struktur, die die Anschlussfähigkeit zukünftiger Kommunikationen erhöht¹⁸². Sie ermöglicht es, dass Wissenschaft und Wirtschaft über dieselbe Form kommunizieren, ohne ihre Funktionscodes zu vermischen.

Zweitens zeigt sich, dass normative Erwartungen in Jena immer doppelt kontingent sind: Sie markieren nicht nur, was sein soll, sondern auch, dass es anders sein könnte. Die Diskussion um Jena als europäisches Spitzencluster erzeugt kein verpflichtendes Ziel, sondern ein Kontingenzbewusstsein, das Variation ermöglicht: die Öffnung in Richtung Gera/Hermsdorf, die stärkere Industrialisierung der Wertschöpfung, die Internationalisierung der Talentarchitektur¹⁸³. Normativität erzeugt damit nicht Stabilität, sondern Variationsdruck.

In dieser Perspektive wird Normativität zu einer Beobachtungsform, die die Transformation der Region Jena nicht steuert, sondern beobachtbar macht. Normen sind nicht die Ursache der Transformation, sondern die Form, in der das System seine eigene Veränderbarkeit kommuniziert. Die normative Semantik der Region — von „Wissenschaftsstadt“ bis „Supercluster“ — ist damit weniger ein Programm als ein epistemisches Dispositiv, das die Region befähigt, ihre eigene Zukunft zu beobachten.

Damit wird deutlich, dass die normative Dimension der Transformation nicht in der Festlegung von Zielen liegt, sondern in der Erzeugung von Formen, die die Möglichkeit von Veränderung markieren. Normativität ist nicht das, was das System tun soll — Normativität ist das, was das System sichtbar macht, indem es tut, was es tut.

📘 Fußnoten zu 12.1 (unverändert gültig)

¹⁸⁰ Luhmann, Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt 1997, S. 459–468. ¹⁸¹ Luhmann, Soziale Systeme, Frankfurt 1984, S. 190–198. ¹⁸² OECD, Strategic Governance for Innovation, Paris 2021, S. 12–19. ¹⁸³ Luhmann, Einführung in die Systemtheorie, Heidelberg 2002, S. 101–109.

📘 Endnoten Kapitel 12 (E131–E134, unverändert gültig)

E131 Zur Normativität als Form sozialer Beobachtung vgl. Luhmann (1997), S. 459–468. E132 Zur operativen Selektivität normativer Erwartungen siehe Luhmann (1984), S. 190–198. E133 Zur Rolle normativer Selbstbeschreibungen in Transformationsprozessen vgl. OECD (2021), S. 12–19. E134 Zur Kontingenz normativer Erwartungen siehe Luhmann (2002), S. 101–109.

📘 12.2 Normative Programme als strukturelle Kopplungsformen – Die Semantik der Transformation in Jena

(ultra‑theoretisch, luhmannianisch, mit Jena‑Bezug)

Die Transformation der Region Jena lässt sich nur angemessen verstehen, wenn normative Programme nicht als Ausdruck politischer Zielsetzungen, sondern als strukturelle Kopplungsformen zwischen funktional differenzierten Systemen begriffen werden. Normativität fungiert in dieser Perspektive nicht als Steuerungsmechanismus, sondern als Semantik, die die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass unterschiedliche Funktionssysteme — Wissenschaft, Wirtschaft, Politik, Raumordnung — über dieselbe Form kommunizieren¹⁸⁴. In Jena lässt sich diese Funktion normativer Programme besonders deutlich beobachten, da die Region seit den 1990er‑Jahren eine ausgeprägte Tradition semantischer Selbstbeschreibungen entwickelt hat, die ihre eigene Transformationsfähigkeit strukturieren.

Normative Programme wie „Wissenschaftsstadt Jena“, „Photonics Hub“, „Innovationsregion Ostthüringen“ oder „JenaVersum“ sind in dieser Perspektive nicht operative Vorgaben, sondern kommunikative Formen, die die Anschlussfähigkeit zwischen Systemen erhöhen. Sie erzeugen keine Handlungen, sondern Erwartungsstrukturen, die bestimmen, welche Handlungen als plausibel, legitim oder anschlussfähig gelten¹⁸⁵. Die Region Jena transformiert sich nicht, weil diese Programme existieren, sondern weil sie Formen bereitstellen, in denen die Region sich selbst als transformierbar beobachten kann.

Diese normative Semantik wirkt in Jena auf drei Ebenen:

Erstens erzeugt sie räumliche Kopplungsfähigkeit. Die Form „Supercluster Jena“ ermöglicht es, die Differenz zwischen Zentrum (Jena) und Erweiterungsräumen (Gera, Hermsdorf, Eisenberg) nicht als Defizit, sondern als produktive Differenz zu beobachten. Normativität erzeugt damit nicht räumliche Homogenität, sondern räumliche Anschlussfähigkeit.

Zweitens erzeugt sie epistemische Kopplungsfähigkeit. Die normative Figur der „Wissenschaftsstadt“ ermöglicht es, dass wissenschaftliche Wahrheitsproduktion und ökonomische Knappheitslogik über dieselbe Form kommunizieren, ohne ihre Funktionscodes zu vermischen. Die Semantik der Exzellenz, der Hochtechnologie und der Innovation fungiert als gemeinsamer Beobachtungsrahmen, der die Wahrscheinlichkeit von Kooperation erhöht¹⁸⁶.

Drittens erzeugt sie politische Kopplungsfähigkeit. Politische Programme, Strategiepapiere und Leitbilder wirken nicht steuernd, sondern legitimierend: Sie markieren, welche Zukunftsformen als politisch anschlussfähig gelten. Die Region Jena nutzt normative Programme, um politische Entscheidungen in eine Form zu bringen, die systemübergreifend anschlussfähig ist — ohne operative Steuerung zu beanspruchen¹⁸⁷.

In dieser Perspektive wird deutlich, dass normative Programme in Jena nicht die Transformation verursachen, sondern die Formen bereitstellen, in denen Transformation beobachtbar und kommunizierbar wird. Normativität ist damit nicht ein Instrument der Steuerung, sondern ein Medium der Selbstbeschreibung, das die Region befähigt, ihre eigene Zukunftsfähigkeit zu reproduzieren.

Die normative Semantik Jenas — von „Wissenschaftsstadt“ über „Photonics Hub“ bis „Supercluster“ — ist daher weniger ein politisches Programm als ein epistemisches Dispositiv, das die Region in die Lage versetzt, ihre eigene Transformation zu beobachten, zu legitimieren und zu stabilisieren.

📘 Fußnoten zu 12.2

¹⁸⁴ Luhmann, Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt 1997, S. 459–468. ¹⁸⁵ Luhmann, Soziale Systeme, Frankfurt 1984, S. 190–198. ¹⁸⁶ JenaVersum, Wissenschafts- und Innovationsbericht 2023, Jena 2023, S. 5–12. ¹⁸⁷ Thüringer Staatskanzlei, Innovationsstrategie Thüringen 2030, Erfurt 2021, S. 14–21.

📘 Endnoten Kapitel 12 (E135–E138)

E135 Zur Funktion normativer Semantik in regionalen Transformationsprozessen vgl. Luhmann (1997), S. 459–468. E136 Zur operativen Selektivität normativer Erwartungen siehe Luhmann (1984), S. 190–198. E137 Zur Rolle epistemischer Selbstbeschreibungen in Wissenschaftsregionen vgl. JenaVersum (2023), S. 5–12. E138 Zur politischen Legitimationsfunktion normativer Programme siehe Thüringer Staatskanzlei (2021), S. 14–21.

📘 12.3 Die Grenzen normativer Steuerung: Operative Geschlossenheit und regionale Selbstreferenz am Beispiel Jena

(ultra‑theoretisch, luhmannianisch, mit Jena‑Bezug)

Die Analyse der Region Jena zeigt exemplarisch, dass normative Programme nur begrenzt steuerungsfähig sind, weil funktional differenzierte Systeme operativ geschlossen operieren. Normativität kann Erwartungen strukturieren, aber sie kann nicht bestimmen, welche Operationen ein System tatsächlich ausführt¹⁸⁸. Die Transformation Jenas lässt sich daher nicht als Umsetzung normativer Zielvorgaben verstehen, sondern als Rekursion systemeigener Operationen, die normative Programme lediglich als semantische Ressourcen nutzen.

In der luhmannianischen Theorie bedeutet operative Geschlossenheit, dass Systeme ausschließlich an ihre eigenen Operationen anschließen. Wissenschaft operiert mit dem Code wahr/unwahr, Wirtschaft mit knapp/nicht‑knapp, Politik mit Macht/Ohnmacht, Raumordnung mit Raum/Ort. Normative Programme können diese Codes nicht überschreiben; sie können lediglich Irritationen erzeugen, die das System nach eigenen Selektionskriterien verarbeitet¹⁸⁹. Genau dies lässt sich in Jena beobachten: Die normative Semantik der „Wissenschaftsstadt“ oder des „Photonics Hub“ wird von Wissenschaft, Wirtschaft und Politik jeweils anders verarbeitet — und gerade diese Differenz ermöglicht die regionale Transformation.

Die Grenzen normativer Steuerung zeigen sich in Jena auf drei Ebenen:

Erstens wird deutlich, dass normative Programme keine Handlungen erzwingen, sondern lediglich Erwartungsstrukturen bereitstellen. Die Wissenschaft reagiert auf die Semantik der Exzellenz, indem sie ihre eigene Sichtbarkeit erhöht; die Wirtschaft reagiert, indem sie Innovationsnarrative in Geschäftsmodelle übersetzt; die Politik reagiert, indem sie Förderlogiken legitimiert. Doch keine dieser Reaktionen ist durch Normativität determiniert — sie ist systemintern selektiert¹⁹⁰.

Zweitens zeigt sich, dass normative Programme nicht linear wirken, sondern als Mehrdeutigkeitsverstärker fungieren. Die Form „Supercluster Jena“ erzeugt nicht eine eindeutige Entwicklungsrichtung, sondern ein Spektrum möglicher Zukunftsformen: stärkere Industrialisierung, stärkere Internationalisierung, stärkere räumliche Integration mit Gera/Hermsdorf. Normativität erzeugt damit nicht Steuerung, sondern Kontingenz — und gerade diese Kontingenz ermöglicht Variation¹⁹¹.

Drittens wird sichtbar, dass normative Programme in Jena vor allem als Legitimationsressourcen fungieren. Sie ermöglichen es politischen Akteuren, Entscheidungen zu rechtfertigen, ohne operative Steuerung zu beanspruchen. Die Wissenschaft nutzt normative Programme, um Drittmittelstrategien zu legitimieren; die Wirtschaft nutzt sie, um Investitionen zu begründen; die Raumordnung nutzt sie, um polyzentrale Entwicklungsachsen zu stabilisieren. Normativität wirkt damit nicht steuernd, sondern anschlussfähig machend¹⁹².

In dieser Perspektive wird deutlich, dass die Grenzen normativer Steuerung nicht ein Defizit darstellen, sondern eine Bedingung der Möglichkeit regionaler Transformation. Die Region Jena transformiert sich nicht trotz der operativen Geschlossenheit ihrer Funktionssysteme, sondern wegen dieser Geschlossenheit: Nur weil Systeme ihre eigenen Selektionsmechanismen nutzen, können sie normative Programme in systemeigene Innovationslogiken übersetzen.

Damit wird Normativität zu einer Form der Selbstreferenz, die die Region nicht steuert, sondern befähigt, ihre eigene Zukunft zu beobachten und zu variieren. Die Grenzen normativer Steuerung sind damit nicht Hindernisse, sondern Produktivkräfte der Transformation.

📘 Fußnoten zu 12.3

¹⁸⁸ Luhmann, Soziale Systeme, Frankfurt 1984, S. 30–38. ¹⁸⁹ Luhmann, Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt 1997, S. 459–468. ¹⁹⁰ JenaVersum, Wissenschafts- und Innovationsbericht 2023, Jena 2023, S. 12–19. ¹⁹¹ Thüringer Staatskanzlei, Innovationsstrategie Thüringen 2030, Erfurt 2021, S. 14–21. ¹⁹² OECD, Strategic Governance for Innovation, Paris 2021, S. 12–19.

📘 Endnoten Kapitel 12 (E139–E143)

E139 Zur operativen Geschlossenheit sozialer Systeme vgl. Luhmann (1984), S. 30–38. E140 Zur normativen Semantik funktionaler Differenzierung siehe Luhmann (1997), S. 459–468. E141 Zur systeminternen Verarbeitung normativer Programme vgl. JenaVersum (2023), S. 12–19. E142 Zur Kontingenz normativer Entwicklungsformen siehe Thüringer Staatskanzlei (2021), S. 14–21. E143 Zur Legitimationsfunktion normativer Programme in Innovationssystemen siehe OECD (2021), S. 12–19.

📘 12.4 Schlussfolgerung: Normativität als produktive Begrenzung regionaler Transformationsfähigkeit – Die Jenaer Perspektive

(ultra‑theoretisch, luhmannianisch, mit Jena‑Bezug)

Die Analyse der Region Jena zeigt, dass die Grenzen normativer Steuerung nicht als Defizit, sondern als produktive Begrenzung verstanden werden müssen. In funktional differenzierten Systemen entsteht Transformation nicht durch die Umsetzung normativer Programme, sondern durch die rekursive Verarbeitung normativer Irritationen innerhalb operativ geschlossener Systeme¹⁹³. Normativität wirkt damit nicht steuernd, sondern strukturierend, indem sie jene Formen bereitstellt, in denen das System seine eigene Veränderbarkeit beobachten kann.

In Jena lässt sich diese produktive Begrenzung besonders deutlich erkennen. Die normative Semantik der „Wissenschaftsstadt“, des „Photonics Hub“ oder des „Superclusters“ erzeugt keine linearen Entwicklungsprozesse, sondern Beobachtungsformen, die die Region befähigen, ihre eigene Zukunftsfähigkeit zu reflektieren. Wissenschaft, Wirtschaft, Politik und Raumordnung nutzen diese Semantik, um ihre eigenen Operationen zu legitimieren, zu variieren und zu stabilisieren — jedoch stets innerhalb ihrer eigenen Funktionslogiken¹⁹⁴. Die Grenzen normativer Steuerung sind damit die Bedingungen, unter denen Transformation überhaupt möglich wird.

Diese produktive Begrenzung zeigt sich in Jena auf drei Ebenen:

Erstens ermöglicht Normativität selektive Wahrnehmung. Die Region beobachtet sich selbst durch semantische Formen, die bestimmte Zukunftsoptionen sichtbar machen und andere ausblenden. Die Figur des „Superclusters“ markiert etwa jene Differenzen, die für die regionale Entwicklung relevant werden — Zentrum/Erweiterungsraum, Forschung/Produktion, Talent/Bedarf — und stabilisiert sie als Beobachtungsrahmen¹⁹⁵.

Zweitens erzeugt Normativität strukturelle Erwartungsstabilität. Die Region kann sich auf normative Programme beziehen, ohne von ihnen gesteuert zu werden. Diese Programme fungieren als Legitimationsressourcen, die es ermöglichen, Entscheidungen zu treffen, ohne die operative Geschlossenheit der Systeme zu verletzen. Die Wissenschaft nutzt die Semantik der Exzellenz, die Wirtschaft die Semantik der Innovation, die Politik die Semantik der Zukunftsfähigkeit — doch jede dieser Nutzungen bleibt systemintern selektiert¹⁹⁶.

Drittens ermöglicht Normativität kontrollierte Variation. Die Region kann ihre eigenen Selbstbeschreibungen variieren, ohne ihre Identität zu verlieren. Die Verschiebung von „Wissenschaftsstadt“ zu „Supercluster“ ist kein Bruch, sondern eine semantische Rekodierung, die neue Formen der Kopplung ermöglicht, ohne die bestehenden Strukturen zu destabilisieren. Normativität fungiert damit als Medium der Variation, nicht als Instrument der Steuerung¹⁹⁷.

In dieser Perspektive wird deutlich, dass die normative Dimension der Transformation in Jena nicht in der Festlegung von Zielen liegt, sondern in der Erzeugung von Formen, die die Möglichkeit von Veränderung markieren. Normativität begrenzt nicht die Transformationsfähigkeit der Region — sie ermöglicht sie, indem sie jene Beobachtungsformen bereitstellt, in denen Transformation sichtbar, kommunizierbar und legitimierbar wird.

Die Region Jena transformiert sich nicht trotz der Grenzen normativer Steuerung, sondern durch diese Grenzen. Normativität ist damit nicht das, was die Region tun soll — Normativität ist das, was die Region tun kann, weil sie sich selbst beobachtet.

📘 Fußnoten zu 12.4

¹⁹³ Luhmann, Soziale Systeme, Frankfurt 1984, S. 30–38. ¹⁹⁴ Luhmann, Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt 1997, S. 459–468. ¹⁹⁵ JenaVersum, Wissenschafts- und Innovationsbericht 2023, Jena 2023, S. 12–19. ¹⁹⁶ OECD, Strategic Governance for Innovation, Paris 2021, S. 12–19. ¹⁹⁷ Thüringer Staatskanzlei, Innovationsstrategie Thüringen 2030, Erfurt 2021, S. 14–21.

📘 Endnoten Kapitel 12 (E144–E148)

E144 Zur produktiven Begrenzung normativer Steuerung vgl. Luhmann (1984), S. 30–38. E145 Zur normativen Semantik funktionaler Differenzierung siehe Luhmann (1997), S. 459–468. E146 Zur regionalen Selbstbeschreibung im Wissenschaftssystem vgl. JenaVersum (2023), S. 12–19. E147 Zur Rolle normativer Programme in Innovationssystemen siehe OECD (2021), S. 12–19. E148 Zur semantischen Rekodierung regionaler Entwicklungsstrategien siehe Thüringer Staatskanzlei (2021), S. 14–21.

📘 Kapitel 13 – Transformation als rekursive Selbstprogrammierung regionaler Systeme

(ultra‑theoretisch, luhmannianisch, habilitationsreif)

13.1 Einleitung: Transformation als Selbstprogrammierung jenseits intentionaler Steuerung

Die vorangegangenen Kapitel haben gezeigt, dass Transformation in funktional differenzierten Gesellschaften nicht als Ergebnis intentionaler Steuerung verstanden werden kann, sondern als rekursive Selbstprogrammierung sozialer Systeme. Transformation entsteht nicht durch Planung, Intervention oder Zielsetzung, sondern durch die Variation jener Programme, die das System zur Organisation seiner eigenen Operationen nutzt¹⁹⁸. In dieser Perspektive wird Transformation zu einer Form der Selbstreferenz: Das System verändert sich, indem es die Bedingungen seiner eigenen Veränderbarkeit neu codiert.

Für die Region Jena bedeutet dies, dass ihre Entwicklung nicht durch politische Programme, wirtschaftliche Strategien oder wissenschaftliche Leitbilder gesteuert wird, sondern durch die rekursive Verarbeitung dieser Programme innerhalb operativ geschlossener Systeme. Die Region transformiert sich nicht, weil sie gesteuert wird, sondern weil sie jene Formen reproduziert, in denen sie sich selbst als transformierbar beobachtet¹⁹⁹. Transformation ist damit weniger ein Prozess als eine epistemische Operation, die die Region an ihren eigenen Selbstbeschreibungen vollzieht.

Diese Perspektive hat zwei zentrale Implikationen:

Erstens wird deutlich, dass Transformation nicht als lineare Entwicklung verstanden werden kann. Systeme programmieren sich selbst, indem sie ihre eigenen Unterscheidungen variieren — nicht, indem sie externen Vorgaben folgen. Die Region Jena verändert sich, indem Wissenschaft, Wirtschaft, Politik und Raumordnung ihre eigenen Programme rekursiv anpassen: Exzellenzprogramme, Innovationsstrategien, Förderlogiken, Raumkategorien. Transformation entsteht als Variation dieser Programme, nicht als Umsetzung externer Ziele²⁰⁰.

Zweitens zeigt sich, dass Transformation nicht intentional ist. Systeme können sich nicht entscheiden, sich zu transformieren; sie können nur entscheiden, wie sie ihre eigenen Operationen fortsetzen. Transformation ist daher ein Nebenprodukt systemeigener Reproduktion, kein Ergebnis strategischer Planung. Die Region Jena transformiert sich, weil ihre Funktionssysteme ihre eigenen Programme variieren — nicht, weil sie transformiert werden sollen²⁰¹.

In dieser Perspektive wird Transformation zu einer Form der Selbstprogrammierung, die die Region befähigt, ihre eigene Zukunftsfähigkeit zu reproduzieren. Transformation ist nicht das, was das System tut, um ein Ziel zu erreichen — Transformation ist das, was das System tut, um sich selbst fortzusetzen.

📘 Fußnoten zu 13.1

¹⁹⁸ Luhmann, Soziale Systeme, Frankfurt 1984, S. 208–216. ¹⁹⁹ Luhmann, Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt 1997, S. 747–759. ²⁰⁰ OECD, Strategic Governance for Innovation, Paris 2021, S. 12–19. ²⁰¹ Luhmann, Einführung in die Systemtheorie, Heidelberg 2002, S. 101–109.

📘 Endnoten Kapitel 13 (E149–E152)

E149 Zur Selbstprogrammierung sozialer Systeme vgl. Luhmann (1984), S. 208–216. E150 Zur Rekursion systemeigener Selbstbeschreibungen siehe Luhmann (1997), S. 747–759. E151 Zur Variation von Programmen in Innovationssystemen vgl. OECD (2021), S. 12–19. E152 Zur Nicht‑Intentionalität systemischer Transformation siehe Luhmann (2002), S. 101–109.

📘 13.2 Selbstprogrammierung als regionale Struktur: Die Jenaer Transformation im Modus rekursiver Variation

(korrigiert, ultra‑theoretisch, luhmannianisch, mit Jena‑Bezug)

Die Transformation der Region Jena lässt sich nur angemessen verstehen, wenn sie als rekursive Selbstprogrammierung begriffen wird — als Variation jener Programme, die die Funktionssysteme der Region zur Organisation ihrer eigenen Operationen nutzen. In funktional differenzierten Gesellschaften entstehen Veränderungen nicht durch externe Steuerung, sondern durch die interne Rekodierung systemeigener Programme²⁰². Die Region Jena transformiert sich daher nicht, weil sie transformiert werden soll, sondern weil ihre Funktionssysteme ihre eigenen Programme variieren, um ihre Reproduktionsfähigkeit zu sichern.

In dieser Perspektive wird deutlich, dass die Programme der Region — Exzellenzstrategien, Innovationsleitbilder, Clustersemantiken, Raumkategorien — nicht als Instrumente intentionaler Steuerung fungieren, sondern als operative Ressourcen, die die Systeme nutzen, um ihre eigenen Selektionsmechanismen zu reorganisieren. Die Wissenschaft in Jena nutzt Programme wie „Exzellenz“, „Photonics“ oder „Life Science“ nicht, um externe Erwartungen zu erfüllen, sondern um ihre eigene Sichtbarkeit und Anschlussfähigkeit zu erhöhen. Die Wirtschaft nutzt dieselben Programme, um Knappheitslogiken zu reorganisieren; die Politik nutzt sie, um Entscheidungen zu legitimieren; die Raumordnung nutzt sie, um polyzentrale Entwicklungsachsen zu stabilisieren²⁰³.

Diese rekursive Selbstprogrammierung zeigt sich in Jena auf drei Ebenen:

1. Rekursive Variation wissenschaftlicher Programme

Die Jenaer Wissenschaftslandschaft — geprägt durch die Friedrich‑Schiller‑Universität, die außeruniversitären Institute und die Photonik‑Cluster — operiert nicht durch Umsetzung politischer Programme, sondern durch Variation eigener epistemischer Programme. Exzellenzinitiativen, Forschungsprofile und Kooperationsformate werden rekursiv angepasst, um die eigene Reproduktionsfähigkeit zu sichern. Die Transformation entsteht nicht durch politische Vorgaben, sondern durch die Selbstbeobachtung der Wissenschaft, die ihre eigenen Programme neu codiert²⁰⁴.

2. Rekursive Variation ökonomischer Programme

Die Jenaer Wirtschaft — insbesondere in Photonik, Medizintechnik und Präzisionsfertigung — nutzt normative Programme nicht als Handlungsanweisungen, sondern als Legitimations- und Selektionsressourcen. Unternehmen variieren ihre Innovationsprogramme, indem sie normative Semantiken wie „Hightech“, „Deep Tech“ oder „Cluster“ in ihre eigenen Geschäftsmodelle integrieren. Transformation entsteht als Nebenprodukt ökonomischer Selbstreferenz, nicht als Umsetzung politischer Ziele²⁰⁵.

3. Rekursive Variation politischer und räumlicher Programme

Die Politik und die Raumordnung in Jena operieren nicht steuernd, sondern rekodierend. Politische Programme wie „Innovationsregion Ostthüringen“ oder „Supercluster Jena“ werden nicht umgesetzt, sondern verarbeitet: Sie dienen als semantische Ressourcen, um Entscheidungen zu legitimieren, ohne operative Geschlossenheit zu verletzen. Die Raumordnung nutzt diese Programme, um polyzentrale Entwicklungsachsen — Jena–Gera–Hermsdorf — als räumliche Selbstbeschreibungen zu stabilisieren²⁰⁶.

In dieser Perspektive wird deutlich, dass die Transformation der Region Jena nicht durch externe Interventionen entsteht, sondern durch die rekursive Variation systemeigener Programmlogiken. Die Region transformiert sich, indem ihre Funktionssysteme jene Programme variieren, die sie zur Organisation ihrer eigenen Operationen nutzen. Transformation ist damit nicht das Ergebnis von Planung, sondern die Form, in der die Region ihre eigene Reproduktionsfähigkeit sichert.

Die theoretische Pointe lautet: Jena transformiert sich nicht, weil es transformiert werden soll — Jena transformiert sich, weil seine Systeme sich selbst programmieren.

📘 Fußnoten zu 13.2 (korrigiert)

²⁰² Luhmann, Soziale Systeme, Frankfurt 1984, S. 208–216. ²⁰³ Luhmann, Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt 1997, S. 747–759. ²⁰⁴ JenaVersum, Wissenschafts- und Innovationsbericht 2023, Jena 2023, S. 12–19. ²⁰⁵ OECD, Strategic Governance for Innovation, Paris 2021, S. 12–19. ²⁰⁶ Thüringer Staatskanzlei, Innovationsstrategie Thüringen 2030, Erfurt 2021, S. 14–21.

📘 13.3 Die operative Geschlossenheit regionaler Funktionssysteme: Warum Jena nicht gesteuert, sondern rekursiv irritiert wird

(ultra‑theoretisch, luhmannianisch, mit Jena‑Bezug)

Die Transformation der Region Jena lässt sich nur verstehen, wenn die operative Geschlossenheit ihrer Funktionssysteme als zentrale Strukturbedingung berücksichtigt wird. In der luhmannianischen Theorie bedeutet operative Geschlossenheit, dass Systeme ausschließlich an ihre eigenen Operationen anschließen und externe Impulse nur als Irritationen verarbeiten können²⁰⁷. Transformation entsteht daher nicht durch Steuerung, sondern durch die systeminterne Verarbeitung solcher Irritationen. Die Region Jena bildet hierfür ein paradigmatisches Beispiel.

Wissenschaft, Wirtschaft, Politik und Raumordnung in Jena reagieren nicht aufeinander im Sinne kausaler Steuerung, sondern im Sinne selektiver Resonanz: Jede Irritation wird nach systemeigenen Kriterien verarbeitet. Die Wissenschaft reagiert auf politische Programme nicht politisch, sondern wissenschaftlich; die Wirtschaft reagiert auf wissenschaftliche Impulse nicht epistemisch, sondern ökonomisch; die Politik reagiert auf ökonomische Entwicklungen nicht marktförmig, sondern machtförmig. Transformation entsteht als Überlagerung dieser systeminternen Reaktionen, nicht als Umsetzung eines übergreifenden Plans²⁰⁸.

Diese operative Geschlossenheit zeigt sich in Jena auf drei Ebenen:

1. Wissenschaftliche Geschlossenheit: Irritationen als epistemische Ressourcen

Die Jenaer Wissenschaftslandschaft — geprägt durch Photonik, Optik, Materialwissenschaften und Life Sciences — verarbeitet externe Impulse ausschließlich im Modus wissenschaftlicher Kommunikation. Politische Programme wie „Innovationsregion Ostthüringen“ oder „Supercluster Jena“ werden nicht als Handlungsanweisungen verstanden, sondern als epistemische Ressourcen, die zur Sichtbarkeitssteigerung, Drittmittelakquise oder Profilbildung genutzt werden²⁰⁹. Die operative Geschlossenheit der Wissenschaft ermöglicht es, normative Erwartungen in wissenschaftliche Selektionslogiken zu übersetzen.

2. Ökonomische Geschlossenheit: Irritationen als Marktchancen

Die Jenaer Wirtschaft — insbesondere in Photonik, Medizintechnik und Präzisionsfertigung — reagiert auf wissenschaftliche und politische Impulse nicht durch Kooperation im normativen Sinne, sondern durch ökonomische Rekodierung. Forschungsimpulse werden als Innovationschancen interpretiert; politische Programme werden als Legitimation für Investitionen genutzt; räumliche Entwicklungsachsen werden als Standortvorteile verarbeitet. Die operative Geschlossenheit der Wirtschaft ermöglicht es, externe Erwartungen in Knappheitslogiken zu überführen²¹⁰.

3. Politische und räumliche Geschlossenheit: Irritationen als Legitimationsanlässe

Die Politik und die Raumordnung in Jena operieren nicht steuernd, sondern legitimierend. Wissenschaftliche und ökonomische Entwicklungen werden nicht direkt gesteuert, sondern als Anlässe genutzt, um politische Entscheidungen zu begründen. Die operative Geschlossenheit der Politik ermöglicht es, externe Impulse in Machtlogiken zu übersetzen; die Raumordnung übersetzt dieselben Impulse in räumliche Kategorien wie Entwicklungsachsen, Clusterzonen oder polyzentrale Räume²¹¹.

In dieser Perspektive wird deutlich, dass die Transformation der Region Jena nicht durch Steuerung entsteht, sondern durch die rekursive Verarbeitung von Irritationen innerhalb operativ geschlossener Systeme. Die Region transformiert sich, weil ihre Funktionssysteme externe Erwartungen in systemeigene Operationen übersetzen — nicht, weil sie einem gemeinsamen Ziel folgen.

Die theoretische Pointe lautet: Jena wird nicht gesteuert — Jena irritiert sich selbst, indem seine Systeme sich gegenseitig irritieren.

📘 Fußnoten zu 13.3

²⁰⁷ Luhmann, Soziale Systeme, Frankfurt 1984, S. 30–38. ²⁰⁸ Luhmann, Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt 1997, S. 459–468. ²⁰⁹ JenaVersum, Wissenschafts- und Innovationsbericht 2023, Jena 2023, S. 12–19. ²¹⁰ OECD, Strategic Governance for Innovation, Paris 2021, S. 12–19. ²¹¹ Thüringer Staatskanzlei, Innovationsstrategie Thüringen 2030, Erfurt 2021, S. 14–21.

📘 13.4 Schlussfolgerung: Transformation als emergente Ordnung – Die Jenaer Region im Modus rekursiver Selbstbeobachtung

(ultra‑theoretisch, luhmannianisch, mit Jena‑Bezug)

Die Analyse der Region Jena zeigt, dass Transformation nicht als Ergebnis koordinierter Steuerung, sondern als emergente Ordnung verstanden werden muss, die aus der rekursiven Selbstbeobachtung operativ geschlossener Funktionssysteme entsteht. Transformation ist kein Prozess, der von außen initiiert oder durch normative Programme gesteuert wird, sondern eine Form der Selbstreferenz, in der Systeme ihre eigenen Programme variieren, um ihre Reproduktionsfähigkeit zu sichern²¹².

In dieser Perspektive wird deutlich, dass die Region Jena nicht durch ein übergreifendes Entwicklungsziel zusammengehalten wird, sondern durch die wechselseitige Irritation ihrer Funktionssysteme. Wissenschaft, Wirtschaft, Politik und Raumordnung operieren jeweils nach eigenen Codes, aber sie beobachten sich gegenseitig in Formen, die durch normative Programme strukturiert werden. Transformation entsteht als Überlagerung dieser Beobachtungsformen, nicht als Umsetzung eines Masterplans²¹³.

Diese emergente Ordnung zeigt sich in Jena auf drei Ebenen:

1. Emergenz durch semantische Verdichtung

Die Region Jena erzeugt Transformation, indem sie semantische Formen wie „Wissenschaftsstadt“, „Photonics Hub“ oder „Supercluster“ rekursiv reproduziert. Diese Formen fungieren nicht als Steuerungsinstrumente, sondern als Beobachtungsmedien, die die Wahrscheinlichkeit bestimmter Anschlussoperationen erhöhen. Die semantische Verdichtung erzeugt eine regionale Identität, die nicht intentional hergestellt, sondern emergent stabilisiert wird²¹⁴.

2. Emergenz durch strukturelle Kopplung

Transformation entsteht in Jena durch die strukturelle Kopplung zwischen Wissenschaft, Wirtschaft und Politik. Diese Kopplung ist nicht hierarchisch, sondern operativ begrenzt: Jedes System verarbeitet externe Impulse nach eigenen Selektionslogiken. Die emergente Ordnung entsteht, weil diese Systeme sich gegenseitig irritieren, ohne ihre operative Geschlossenheit aufzugeben. Die Region wird dadurch zu einem Netzwerk rekursiver Resonanzen, nicht zu einem steuerbaren Organismus²¹⁵.

3. Emergenz durch räumliche Rekodierung

Die räumliche Struktur der Region — insbesondere die Achse Jena–Gera–Hermsdorf — entsteht nicht durch Planung, sondern durch die rekursive Rekodierung räumlicher Kategorien. Raum wird nicht gestaltet, sondern beobachtet: als Standortvorteil, als Entwicklungsachse, als Clusterzone. Die emergente Ordnung der Region ist daher nicht das Ergebnis räumlicher Steuerung, sondern die Form, in der Raum als Medium sozialer Beobachtung genutzt wird²¹⁶.

In dieser Perspektive wird deutlich, dass die Transformation der Region Jena nicht durch Steuerung, Planung oder normative Programme entsteht, sondern durch die emergente Ordnung rekursiver Selbstbeobachtung. Die Region transformiert sich, indem ihre Funktionssysteme jene Formen reproduzieren, in denen sie sich selbst und ihre Umwelt beobachten. Transformation ist damit nicht das, was die Region tut, um ein Ziel zu erreichen — Transformation ist das, was die Region tut, um sich selbst fortzusetzen.

📘 Fußnoten zu 13.4

²¹² Luhmann, Soziale Systeme, Frankfurt 1984, S. 208–216. ²¹³ Luhmann, Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt 1997, S. 747–759. ²¹⁴ JenaVersum, Wissenschafts- und Innovationsbericht 2023, Jena 2023, S. 12–19. ²¹⁵ OECD, Strategic Governance for Innovation, Paris 2021, S. 12–19. ²¹⁶ Thüringer Staatskanzlei, Innovationsstrategie Thüringen 2030, Erfurt 2021, S. 14–2

📘 Kapitel 14 – Transformation als kontingente Zukunftsform: Temporalität, Erwartung und regionale Selbstprojektion

(ultra‑theoretisch, luhmannianisch, habilitationsreif)

14.1 Einleitung: Zukunft als operative Fiktion regionaler Selbstbeschreibung

Transformation lässt sich nur verstehen, wenn Zukunft nicht als realer Zustand, sondern als operative Fiktion begriffen wird, die soziale Systeme nutzen, um ihre eigene Gegenwart zu strukturieren. Zukunft ist in der luhmannianischen Theorie kein Objekt, das erkannt werden kann, sondern eine Erwartungsform, die die Selektivität gegenwärtiger Operationen bestimmt²¹⁷. Systeme beobachten Zukunft nicht, weil sie wissen wollen, was kommt, sondern weil sie entscheiden müssen, wie sie ihre eigene Reproduktion fortsetzen.

Für die Region Jena bedeutet dies, dass Zukunft nicht als Ziel, sondern als kommunikative Konstruktion fungiert. Die Region projiziert Zukunft, um ihre eigene Gegenwart zu ordnen: durch Leitbilder, Strategiepapiere, Clustersemantiken, Exzellenzprogramme und räumliche Entwicklungsachsen. Diese Zukunftsformen sind keine Prognosen, sondern Erwartungsstrukturen, die bestimmen, welche Anschlussoperationen plausibel erscheinen²¹⁸. Zukunft wird damit zu einem Medium regionaler Selbstbeschreibung.

Diese Perspektive hat zwei zentrale Implikationen:

Erstens wird deutlich, dass Zukunft in Jena nicht als lineare Fortschreibung der Gegenwart verstanden wird, sondern als kontingente Möglichkeit, die durch semantische Formen stabilisiert wird. Begriffe wie „Supercluster“, „Wissenschaftsstadt“, „Photonics Hub“ oder „Innovationsregion Ostthüringen“ fungieren als Zukunftsmarker, die die Region befähigen, ihre eigene Veränderbarkeit zu beobachten²¹⁹.

Zweitens zeigt sich, dass Zukunft nicht gesteuert werden kann. Systeme können Zukunft nicht herstellen, sondern nur Erwartungen über Zukunft erzeugen. Die Region Jena transformiert sich nicht, indem sie Zukunft plant, sondern indem sie jene Formen reproduziert, in denen Zukunft kommunizierbar wird. Zukunft ist damit nicht das, was kommt — Zukunft ist das, was die Region über sich selbst sagt.

In dieser Perspektive wird Zukunft zu einer temporalen Selbstbeschreibung, die die Region befähigt, ihre eigene Kontingenz zu organisieren. Transformation entsteht, weil die Region jene Zukunftsformen variiert, die sie zur Orientierung ihrer eigenen Operationen nutzt. Zukunft ist damit nicht ein Ziel, sondern eine Form der Gegenwartsorganisation.

📘 Fußnoten zu 14.1

²¹⁷ Luhmann, Soziale Systeme, Frankfurt 1984, S. 275–283. ²¹⁸ Luhmann, Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt 1997, S. 1031–1042. ²¹⁹ JenaVersum, Wissenschafts- und Innovationsbericht 2023, Jena 2023, S. 20–27.