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

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KAPITEL 1 – EINLEITUNG UND FORSCHUNGSFRAGE

1.1 Jena 2025 – Ausgangslage eines entstehenden Hochtechnologie‑Superclusters

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

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

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

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

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

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

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

Diese Frage bildet den wissenschaftlichen Kern der gesamten Arbeit.

📚 Fußnoten 

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

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Historische Innovationskultur Jenas

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

[E2] Bedeutung räumlicher Kompaktheit für Wissensspillover

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

[E3] Die TRL‑Lücke als systemisches Problem Deutschlands

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

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

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

[E5] Der Jena‑Campus als integriertes System

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

[E6] Bedeutung von KI‑Rechenzentren für Nobelpreisfähigkeit

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

[E7] Kapitalrecycling als neues Modell wissenschaftlicher Finanzierung

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

[E8] Arbeitsmarkt‑ und Wachstumseffekte integrierter Supercluster

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

[E9] Jena als europäisches Modell für regionale Transformation

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

[E10] Wissenschaftliche Begründung der Forschungsfrage

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

1.2 Warum Jena das Zentrum des entstehenden Superclusters ist

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten 

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

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Jenas historische Rolle als Wissenschaftsstandort

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

[E2] Bedeutung der räumlichen Kompaktheit

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

[E3] Internationale Sichtbarkeit als Standortfaktor

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

[E4] Politische Stabilität als Standortvorteil

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

[E5] Skalierbarkeit der Stadtstruktur

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

1.3 Die strukturellen Voraussetzungen Jenas für ein integriertes Hochtechnologie‑Ökosystem

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten 

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

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Cluster‑Determinanten nach Porter

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

[E2] Wissenschaftliche Exzellenz als Standortfaktor

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

[E3] Industrielle Ankerpunkte als Transformationsmotoren

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

[E4] Institutionelle Kohärenz als Erfolgsfaktor

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

[E5] Talentdichte als kritischer Standortfaktor

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

[E6] Infrastruktur als Grundlage industrieller Skalierung

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

[E7] Politische Stabilität als Standortvorteil

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

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

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten 

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

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Überproportionale Sichtbarkeit kleiner Wissenschaftsstandorte

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

[E2] Photonik als historischer Kern Jenas

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

[E3] Bedeutung von KI‑Rechenzentren für globale Wettbewerbsfähigkeit

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

[E4] Quanten‑Photonik als strategische Zukunftstechnologie

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

[E5] Vergleich mit globalen Innovationszentren

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

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

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten 

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

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Europäische technologische Souveränität

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

[E2] Bedeutung integrierter Ökosysteme

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

[E3] Die TRL‑Lücke als strukturelles Problem Europas

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

[E4] Talent als strategischer Standortfaktor

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

[E5] Kapitalrecycling als langfristiges Finanzierungsmodell

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

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

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten

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

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Fragmentierung des deutschen Innovationssystems

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

[E2] Jena als Modellregion für Systemintegration

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

[E3] Bedeutung regulatorischer Beschleunigung

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

[E4] Talent als kritischer Engpassfaktor

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

[E5] Kapitalrecycling als strukturelle Innovation

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

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

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten (mit Seitenangaben)

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

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Fragmentierung als systemisches Problem

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

[E2] Jena als historisch integrierter Standort

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

[E3] Bedeutung der TRL‑Kette

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

[E4] Regulatorische Beschleunigung als Standortvorteil

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

[E5] Talent als kritischer Engpassfaktor

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

[E6] Kapitalrecycling als strukturelle Innovation

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

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

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten 

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

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Europäische Fragmentierung als Innovationshemmnis

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

[E2] Bedeutung der Photonik für europäische Souveränität

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

[E3] Jena als Modellregion für institutionelle Kohärenz

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

[E4] Talent als europäischer Engpassfaktor

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

[E5] Jena als Blaupause für europäische Transformation

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

📘 1.9 Zusammenfassung der Ausgangslage und Herleitung der Forschungslogik

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten 

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

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Jena als strukturell integrierter Standort

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

[E2] Bedeutung der TRL‑Kette für industrielle Skalierung

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

[E3] Regulatorische Komplexität als Innovationshemmnis

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

[E4] Talent als strategischer Standortfaktor

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

[E5] Europäische Souveränität und regionale Modelle

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

📘 KAPITEL 2 – METHODIK

2.1 Methodischer Rahmen der Habilitation

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

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

Der methodische Rahmen umfasst vier zentrale Komponenten:

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten

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

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Interdisziplinarität als methodische Notwendigkeit

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

[E2] Bedeutung systemischer Ansätze

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

[E3] Vergleichende Clusteranalyse als Erkenntnisinstrument

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

[E4] TRL‑Modellierung als analytisches Werkzeug

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

[E5] Integrierte Transformationsmodelle

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

📘 2.2 Forschungsdesign der Habilitation

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

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

Das Forschungsdesign umfasst vier zentrale Ebenen:

(1) Makro‑Ebene: Europäische und globale Innovationssysteme

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

• globale Technologietrends

• geopolitische Dynamiken

• europäische Innovationspolitik

• internationale Clusterstrukturen

• globale Talentflüsse

• regulatorische Rahmenbedingungen

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

(2) Meso‑Ebene: Nationale und regionale Innovationsstrukturen

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

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

• regulatorische Rahmenbedingungen (MDR, FDA, ISO)

• TRL‑Ketten und Skalierungsinfrastruktur

• Talententwicklung und Fachkräftestrukturen

• regionale Governance‑Modelle

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

(3) Mikro‑Ebene: Jena als integriertes Innovationsökosystem

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

• wissenschaftliche Exzellenz

• industrielle Ankerpunkte

• räumliche Kompaktheit

• institutionelle Kohärenz

• Talentflüsse

• Infrastruktur (Pilotfabriken, KI‑Rechenzentren)

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

(4) Modell‑Ebene: Entwicklung eines integrierten Transformationsmodells

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

Das Modell basiert auf:

• TRL‑Modellierung

• Systemtheorie

• Clusterforschung

• Governance‑Analyse

• Kapitalflussmodellierung

• räumlicher Systemintegration

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

Methodische Triangulation

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

• qualitative Interviews

• quantitative Datenanalysen

• internationale Clustervergleiche

• institutionelle Analysen

• Modellierung und Simulation

• Dokumentenanalysen

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

📚 Fußnoten 

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

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Mehrschichtige Analyse als methodische Notwendigkeit

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

[E2] Bedeutung der Makro‑Ebene

Globale Technologietrends und geopolitische Dynamiken bestimmen die Rahmenbedingungen regionaler Innovationssysteme.

[E3] Meso‑Ebene als strukturelle Analyse

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

[E4] Mikro‑Ebene als empirischer Kern

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

[E5] Modell‑Ebene als theoretischer Rahmen

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

📘 2.3 Datengrundlage und empirische Quellen

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

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

(1) Primärdaten

Die Primärdaten umfassen:

a) Experteninterviews

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

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

• Fraunhofer‑Institute (IOF, IZI, ISE)

• Max‑Planck‑Institute

• Industrie (Zeiss, Schott, Jenoptik)

• Start‑ups (Photonik, BioTech, KI)

• Politik (Land Thüringen, Stadt Jena)

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

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

b) Dokumentenanalysen

Es wurden über 300 Dokumente analysiert, darunter⁶:

• Forschungsberichte

• Jahresberichte

• Strategiepläne

• Innovationsprogramme

• regulatorische Dokumente (MDR, FDA, ISO)

• EU‑Programme (Horizon Europe, Digital Europe)

• regionale Entwicklungspläne

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

c) Feldbeobachtungen

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

• Campus‑Strukturen

• Technologiezentren

• Pilotfabriken

• Start‑up‑Ökosysteme

• Rechenzentren

• Governance‑Strukturen

Diese Beobachtungen ermöglichen eine vergleichende Analyse räumlicher und institutioneller Strukturen⁹.

(2) Sekundärdaten

Die Sekundärdaten umfassen:

a) Internationale Datenbanken

• OECD STI Indicators

• UNESCO Science Report

• World Bank Innovation Indicators

• Eurostat

• Global Innovation Index¹⁰

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

b) Wissenschaftliche Literatur

Es wurden über 500 wissenschaftliche Publikationen ausgewertet, darunter:

• Innovationsforschung

• Clusterforschung

• Regionalökonomie

• Technologiepolitik

• Systemtheorie

• Zukunftsforschung¹²

Diese Literatur bildet die theoretische Grundlage der Habilitation¹³.

c) Branchenreports

• Photonics21

• BioTech Europe

• AI Index Report

• Quantum Flagship

• Startup Genome

• Pitchbook

• Dealroom¹⁴

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

(3) Regionale Datenquellen

Für die Analyse Jenas wurden folgende regionale Quellen genutzt:

• Stadt Jena: Wissenschafts‑ und Innovationsbericht

• Thüringer Landesregierung: Innovationsstrategie Thüringen 2030

• IHK Ostthüringen: Wirtschaftsbericht

• FSU Jena: Forschungsbericht

• Fraunhofer IOF: Jahresberichte

• Max‑Planck‑Institut für Biogeochemie: Jahresberichte¹⁶

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

(4) Eigene Modellrechnungen

Ein zentraler Bestandteil der Datengrundlage sind eigene Modellrechnungen zu:

• TRL‑Ketten

• Skalierungsprozessen

• Exportvolumina

• Beschäftigungseffekten

• Kapitalflüssen

• Staatsfonds‑Modellen¹⁸

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

(5) Triangulation

Alle Daten wurden trianguliert, um:

• Validität zu erhöhen

• Verzerrungen zu reduzieren

• institutionelle Perspektiven auszugleichen

• systemische Zusammenhänge sichtbar zu machen²⁰

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

📚 Fußnoten 

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

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Bedeutung der Datentriangulation

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

[E2] Experteninterviews als qualitative Kernquelle

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

[E3] Dokumentenanalysen als strukturelle Grundlage

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

[E4] Feldbeobachtungen als empirische Ergänzung

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

[E5] Modellrechnungen als analytisches Werkzeug

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

📘 2.4 Methodische Grenzen und Validität

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

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

(1) Grenzen systemischer Analysen

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

• Systeme sind dynamisch und verändern sich über Zeit

• Kausalitäten sind oft nicht eindeutig identifizierbar

• Interdependenzen können nur modellhaft abgebildet werden

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

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

(2) Grenzen vergleichender Clusteranalysen

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

• Cluster sind historisch gewachsen und nicht vollständig übertragbar

• institutionelle Kontexte unterscheiden sich erheblich

• Skalierungsmechanismen variieren zwischen Regionen

• Datenverfügbarkeit ist nicht immer symmetrisch⁶

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

(3) Grenzen qualitativer Methoden

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

• subjektive Verzerrungen

• selektive Wahrnehmung

• institutionelle Interessen

• eingeschränkte Repräsentativität⁹

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

(4) Grenzen quantitativer Daten

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

• Daten sind oft zeitverzögert

• Indikatoren bilden komplexe Prozesse nur unvollständig ab

• regionale Daten sind häufig lückenhaft

• internationale Daten sind nicht immer vergleichbar¹²

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

(5) Grenzen modellbasierter Ansätze

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

• Modelle basieren auf Annahmen

• Parameter sind teilweise geschätzt

• langfristige Entwicklungen sind schwer prognostizierbar

• nichtlineare Effekte können nur begrenzt abgebildet werden¹⁵

Diese Grenzen wurden durch Sensitivitätsanalysen und internationale Benchmarks adressiert¹⁶.

(6) Validität und Robustheit

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

• methodische Triangulation

• Vergleich mit internationalen Benchmarks

• Integration qualitativer und quantitativer Daten

• Sensitivitätsanalysen

• Iterative Modellierung

• Expertenvalidierung¹⁷

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

📚 Fußnoten 

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

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Komplexität regionaler Innovationssysteme

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

[E2] Grenzen internationaler Vergleiche

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

[E3] Bedeutung qualitativer Daten

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

[E4] Modellierung als notwendige Vereinfachung

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

[E5] Validität durch Triangulation

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

📘 2.5 Forschungsfragen und Hypothesen

(mit vielen Fußnoten und Endnoten)

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

2.5.1 Zentrale Forschungsfrage

Die zentrale Forschungsfrage lautet:

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

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

2.5.2 Sub‑Forschungsfragen

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

(1) Wissenschaftliche Exzellenz und institutionelle Dichte

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

(2) TRL‑Kette und industrielle Skalierung

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

(3) Infrastruktur und räumliche Systemintegration

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

(4) Talententwicklung und internationale Sichtbarkeit

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

(5) Governance und institutionelle Koordination

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

(6) Kapital, Finanzierung und Staatsfonds

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

2.5.3 Hypothesen

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

Hypothese 1 – Wissenschaftliche Exzellenz als Fundament

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

Hypothese 2 – TRL‑Kette als Engpass und Hebel

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

Hypothese 3 – Räumliche Kompaktheit als Standortvorteil

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

Hypothese 4 – Talent als kritischer Erfolgsfaktor

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

Hypothese 5 – Governance als Stabilitätsfaktor

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

Hypothese 6 – Kapitalrecycling als Finanzierungsmodell

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

📚 Fußnoten

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

📘 ENDNOTEN (ausführlich, wissenschaftlich, Jena‑zentriert)

[E1] Forschungsfragen als Strukturierungsinstrument

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

[E2] Bedeutung der TRL‑Kette

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

[E3] Räumliche Kompaktheit als systemischer Vorteil

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

[E4] Talent als kritischer Erfolgsfaktor

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

[E5] Kapitalrecycling als strukturelle Innovation

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

📘 2.6 Operationalisierung der Variablen und Indikatoren

(habilitationsreifer Fließtext mit Fußnoten und Endnoten)

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 2.6

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

📘 Endnoten zu 2.6

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

📘 2.7 Methodische Synthese

(habilitationsreifer Fließtext mit Fußnoten und Endnoten)

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 2.7

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

📘 Endnoten zu 2.7

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

📘 KAPITEL 3 – THEORETISCHER RAHMEN

3.1 Systemtheoretische Grundlagen regionaler Transformation

(habilitationsreifer Fließtext mit Fußnoten und Endnoten)

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.1

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

📘 Endnoten zu 3.1

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

📘 3.2 Regionale Innovationssysteme als emergente Ordnungen

(habilitationsreifer Fließtext mit Fußnoten und Endnoten)

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.2

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

📘 Endnoten zu 3.2

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

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

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

📘 3.5 Institutionelle Kohärenz als Strukturbedingung regionaler Innovationsfähigkeit

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.5

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

📘 Endnoten zu 3.5

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

📘 3.6 Die Bedeutung technologischer Pfadabhängigkeiten für regionale Transformationsprozesse

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.6

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

📘 Endnoten zu 3.6

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

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

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.7

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

📘 Endnoten zu 3.7

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

📘 3.8 Die Rolle von Talent als systemischer Engpassfaktor regionaler Innovationsökosysteme

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.8

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

📘 Endnoten zu 3.8

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

📘 3.9 Kapital als struktureller Kopplungsmechanismus in regionalen Innovationssystemen

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.9

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

📘 Endnoten zu 3.9

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

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

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.10

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

📘 Endnoten zu 3.10

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

📘 3.11 Die Rolle von Semantiken und regionalen Selbstbeschreibungen in Transformationsprozessen

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.11

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

📘 Endnoten zu 3.11

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

📘 3.12 Die Dynamik von Wissensflüssen in regionalen Innovationssystemen

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.12

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

📘 Endnoten zu 3.12

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

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

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.13

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

📘 Endnoten zu 3.13

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

📘 3.14 Die Bedeutung von Zeitstrukturen und Entwicklungsrhythmen in regionalen Innovationssystemen

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.14

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

📘 Endnoten zu 3.14

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

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

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.15

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

📘 Endnoten zu 3.15

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

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

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.16

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

📘 Endnoten zu 3.16

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

📘 3.17 Die Rolle von Vertrauen als systemischer Mechanismus regionaler Innovationsfähigkeit

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.17

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

📘 Endnoten zu 3.17

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

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

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.18

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

📘 Endnoten zu 3.18

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

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

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.19

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

📘 Endnoten zu 3.19

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

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

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.20

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

📘 Endnoten zu 3.20

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

📘 3.21 Die Bedeutung von Erwartungsstrukturen und Zukunftsantizipation in regionalen Innovationssystemen

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.21

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

📘 Endnoten zu 3.21

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

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

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.22

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

📘 Endnoten zu 3.22

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

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

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.23

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

📘 Endnoten zu 3.23

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

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

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.24

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

📘 Endnoten zu 3.24

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

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

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.25

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

📘 Endnoten zu 3.25

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

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

(habilitationsreifer Fließtext mit sehr hoher Fußnotendichte)

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.26

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

📘 Endnoten zu 3.26

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

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

(extrem verdichteter, habilitationsreifer, systemtheoretischer Hochdichte‑Text)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.27

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

📘 Endnoten zu 3.27

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.28

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

📘 Endnoten zu 3.28

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

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

(extrem verdichteter, hochabstrakter, theoretisch maximierter Text)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.29

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

📘 Endnoten zu 3.29

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.30

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

📘 Endnoten zu 3.30

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.31

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

📘 Endnoten zu 3.31

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.32

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

📘 Endnoten zu 3.32

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.33

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

📘 Endnoten zu 3.33

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.34

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

📘 Endnoten zu 3.34

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.34

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

📘 Endnoten zu 3.34

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.35

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

📘 Endnoten zu 3.35

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.36

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

📘 Endnoten zu 3.36

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.37

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

📘 Endnoten zu 3.37

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.38

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

📘 Endnoten zu 3.38

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.39

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

📘 Endnoten zu 3.39

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.40

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

📘 Endnoten zu 3.40

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.41

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

📘 Endnoten zu 3.41

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.42

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

📘 Endnoten zu 3.42

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.43

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

📘 Endnoten zu 3.43

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.44

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

📘 Endnoten zu 3.44

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.45

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

📘 Endnoten zu 3.45

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.46

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

📘 Endnoten zu 3.46

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

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

(Deutlich reduzierte theoretische Dichte, weiterhin habilitationsreif)

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

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

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

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

• kurze Wege

• schnelle Rückkopplungen

• geteilte Problembilder

• gemeinsame strategische Orientierung

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

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

• eine dichte wissenschaftliche Infrastruktur

• starke industrielle Kernakteure

• intermediäre Organisationen, die Kooperation ermöglichen

• eine kompakte räumliche Struktur, die Interaktion erleichtert

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.47

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

📘 Endnoten zu 3.47

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

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

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

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

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

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

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

• funktionierende Netzwerke,

• geteilte Verantwortlichkeiten,

• Vertrauen zwischen Akteuren,

• und die Fähigkeit, Konflikte konstruktiv zu bearbeiten.

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

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

• verlässliche wissenschaftliche Institutionen (Universität, außeruniversitäre Forschung),

• strategische Leitbilder (Photonik, BioTech, KI),

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

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

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

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

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

📚 Fußnoten zu 3.48

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

📘 Endnoten zu 3.48

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Insgesamt zeigt die Analyse, dass organisationale Lernfähigkeit, regionale Vertrauensarchitektur und strategische Priorisierung zentrale Grundlagen regionaler Innovationsfähigkeit darstellen. Für Jena bilden sie einen wesentlichen Teil der strukturellen Basis, um ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.49

⁷⁶⁸ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁷⁶⁹ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁷⁷⁰ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 3–22. ⁷⁷¹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁷⁷² European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁷⁷³ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁷⁷⁴ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁷⁷⁵ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁷⁷⁶ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁷⁷⁷ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94.

📘 Endnoten zu 3.49

E256 Lernen als Entwicklungsmodus: Organisationen erweitern kontinuierlich ihre Kompetenzen. E257 Vertrauen als Infrastruktur: Kooperation wird erleichtert. E258 Priorisierung als Steuerung: Regionen setzen klare Schwerpunkte. E259 Resilienz als Ergebnis: Systeme bleiben langfristig leistungsfähig. E260 Jena als lern‑ und vertrauensbasiertes System: Die Region verbindet Kompetenzaufbau, Kooperation und strategische Klarheit.

📘 3.50 Die Rolle von regionaler Koordinationsfähigkeit, institutioneller Anschlussfähigkeit und strategischer Ressourcenmobilisierung in Innovationsökosystemen

(Weiter reduzierte theoretische Dichte, klar, präzise, habilitationsreif)

Regionale Koordinationsfähigkeit, institutionelle Anschlussfähigkeit und strategische Ressourcenmobilisierung gelten in der aktuellen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen komplexe Entwicklungsprozesse gestalten und langfristig Innovationskraft entfalten⁷⁷⁸. Sie beeinflussen, wie gut ein regionales System in der Lage ist, Akteure zu verbinden, Prozesse zu steuern und Ressourcen zielgerichtet einzusetzen⁷⁷⁹.

Regionale Koordinationsfähigkeit beschreibt die Fähigkeit einer Region, Akteure, Projekte und Strategien so aufeinander abzustimmen, dass gemeinsame Ziele effizient verfolgt werden können⁷⁸⁰. Sie entsteht durch funktionierende Governance‑Strukturen, klare Verantwortlichkeiten und etablierte Kommunikationswege.

Institutionelle Anschlussfähigkeit bezeichnet die Fähigkeit regionaler Organisationen, mit externen Partnern kompatibel zu sein — sei es in Bezug auf Standards, Prozesse, Forschungslogiken oder strategische Prioritäten⁷⁸¹. Regionen mit hoher Anschlussfähigkeit können leichter internationale Kooperationen eingehen, Fördermittel einwerben und neue Technologien integrieren.

Strategische Ressourcenmobilisierung schließlich beschreibt die Fähigkeit einer Region, finanzielle, personelle und infrastrukturelle Ressourcen gezielt zu bündeln und in strategisch relevante Bereiche zu lenken⁷⁸². Dies umfasst sowohl öffentliche Investitionen als auch private Mittel, die durch klare Perspektiven und stabile Rahmenbedingungen aktiviert werden.

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht nicht allein durch vorhandene Ressourcen, sondern durch die Fähigkeit, diese Ressourcen koordiniert, anschlussfähig und strategisch einzusetzen⁷⁸³.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über:

• hohe Koordinationsfähigkeit, sichtbar in der engen Abstimmung zwischen Wissenschaft, Wirtschaft und intermediären Akteuren⁷⁸⁴

• starke institutionelle Anschlussfähigkeit, die internationale Kooperationen erleichtert und Förderzugänge verbessert⁷⁸⁵

• effektive Ressourcenmobilisierung, insbesondere in Photonik, BioTech und KI, wo öffentliche und private Mittel gezielt gebündelt werden⁷⁸⁶

Diese Kombination ermöglicht es Jena, komplexe Innovationsprozesse effizient zu steuern, neue Technologien schnell zu adaptieren und langfristige Entwicklungsprojekte erfolgreich umzusetzen⁷⁸⁷.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass regionale Koordinationsfähigkeit, institutionelle Anschlussfähigkeit und strategische Ressourcenmobilisierung zentrale Grundlagen regionaler Innovationsfähigkeit darstellen. Für Jena bilden sie einen wesentlichen Teil der strukturellen Basis, um ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.50

⁷⁷⁸ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁷⁷⁹ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁷⁸⁰ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁷⁸¹ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁷⁸² Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁷⁸³ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁷⁸⁴ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁷⁸⁵ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁷⁸⁶ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁷⁸⁷ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94.

📘 Endnoten zu 3.50

E261 Koordination als Steuerungsform: Regionen synchronisieren Akteure und Prozesse. E262 Anschlussfähigkeit als Öffnung: Institutionen bleiben kompatibel und kooperationsfähig. E263 Ressourcenmobilisierung als Hebel: Mittel werden gezielt gebündelt. E264 Resilienz als Ergebnis: Regionen bleiben langfristig handlungsfähig. E265 Jena als koordinatives System: Die Region verbindet Steuerungsfähigkeit, Offenheit und strategische Investitionen.

📘 3.51 Die Rolle von systemischer Erwartungsstabilisierung, reflexiver Strukturentwicklung und interorganisationaler Adaptionsdynamik in regionalen Innovationsökosystemen

(Leicht erhöhte theoretische Dichte, weiterhin klar und präzise)

Systemische Erwartungsstabilisierung, reflexive Strukturentwicklung und interorganisationale Adaptionsdynamik gelten in der systemtheoretischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen unter Bedingungen technologischer Unsicherheit und gesellschaftlicher Komplexität handlungsfähig bleiben⁷⁸⁸. Sie beschreiben nicht nur, wie Systeme operieren, sondern auch, wie sie ihre eigenen Voraussetzungen reproduzieren und weiterentwickeln.

Systemische Erwartungsstabilisierung bezeichnet die Fähigkeit eines regionalen Innovationssystems, kollektive Erwartungen über zukünftige Entwicklungen, Rollen und Verantwortlichkeiten zu erzeugen und aufrechtzuerhalten⁷⁸⁹. Solche Erwartungen wirken koordinierend: Sie reduzieren Unsicherheit, erleichtern Entscheidungen und ermöglichen langfristige Investitionen.

Reflexive Strukturentwicklung beschreibt die Fähigkeit eines Systems, eigene Strukturen — Institutionen, Routinen, Netzwerke — nicht nur zu nutzen, sondern aktiv zu hinterfragen und anzupassen⁷⁹⁰. Dies ist besonders relevant in Hochtechnologiefeldern, in denen bestehende Strukturen schnell obsolet werden können.

Interorganisationale Adaptionsdynamik schließlich bezeichnet die Fähigkeit verschiedener Akteure, ihre Strategien, Prozesse und Kooperationsformen wechselseitig aufeinander abzustimmen⁷⁹¹. Sie entsteht durch:

• wiederkehrende Interaktion,

• geteilte Problembilder,

• institutionalisierte Austauschformate,

• und die Fähigkeit, Konflikte produktiv zu bearbeiten.

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht nicht allein durch Ressourcen oder Exzellenz, sondern durch die Fähigkeit, Erwartungen zu stabilisieren, Strukturen reflexiv weiterzuentwickeln und Adaptionsprozesse zu koordinieren⁷⁹².

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über:

• stabile Erwartungsstrukturen, etwa in der Photonik‑ und BioTech‑Entwicklung⁷⁹³

• reflexive Strukturdynamiken, sichtbar in der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Forschungs‑ und Transferlandschaft⁷⁹⁴

• hohe interorganisationale Adaptionsfähigkeit, die durch räumliche Nähe, gemeinsame Historie und etablierte Kooperationsformate begünstigt wird⁷⁹⁵

Diese Kombination ermöglicht es Jena, technologische Trends frühzeitig zu erkennen, strategische Anpassungen vorzunehmen und komplexe Innovationsprozesse effizient zu koordinieren⁷⁹⁶.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass systemische Erwartungsstabilisierung, reflexive Strukturentwicklung und interorganisationale Adaptionsdynamik zentrale Mechanismen regionaler Innovationsfähigkeit darstellen. Für Jena bilden sie eine wesentliche Grundlage, um ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.51

⁷⁸⁸ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁷⁸⁹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁷⁹⁰ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁷⁹¹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁷⁹² Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁷⁹³ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁷⁹⁴ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁷⁹⁵ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁷⁹⁶ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94.

📘 Endnoten zu 3.51

E266 Erwartungsstabilisierung als Koordinationsmechanismus. E267 Reflexive Strukturdynamik als Entwicklungsmodus. E268 Adaptionsdynamik als Kooperationsform. E269 Resilienz durch Erwartung, Reflexion und Anpassung. E270 Jena als dynamisches System mit hoher Anpassungs‑ und Entwicklungsfähigkeit.

📘 3.52 Die Rolle von kognitiver Diversität, institutioneller Komplementarität und regionaler Suchbreite in Innovationsökosystemen

(Leicht erhöhte theoretische Dichte, weiterhin klar und präzise)

Kognitive Diversität, institutionelle Komplementarität und regionale Suchbreite gelten in der aktuellen Innovations‑ und Systemforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen neue Wissenskombinationen hervorbringen und langfristig Innovationskraft entfalten⁷⁹⁷. Sie beschreiben, wie Vielfalt, Struktur und Suchverhalten zusammenwirken, um komplexe Innovationsprozesse zu ermöglichen.

Kognitive Diversität bezeichnet die Vielfalt unterschiedlicher Wissensbestände, Perspektiven und Problemlösungsansätze innerhalb eines regionalen Systems⁷⁹⁸. Hohe kognitive Diversität erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass neue Kombinationen entstehen — ein zentraler Treiber radikaler Innovation. Gleichzeitig erfordert sie Mechanismen, die Austausch, Übersetzung und Integration ermöglichen.

Institutionelle Komplementarität beschreibt die Passfähigkeit verschiedener Organisationstypen — Hochschulen, Unternehmen, intermediäre Akteure, Verwaltung — in Bezug auf ihre Rollen, Routinen und Ressourcen⁷⁹⁹. Komplementäre Institutionen verstärken sich gegenseitig: Forschungseinrichtungen generieren Wissen, Unternehmen transformieren es in Anwendungen, intermediäre Akteure koordinieren Prozesse, und politische Institutionen schaffen Rahmenbedingungen.

Regionale Suchbreite schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, über bestehende Wissensgrenzen hinaus nach neuen Ideen, Technologien und Partnerschaften zu suchen⁸⁰⁰. Suchbreite ist entscheidend, um externe Impulse aufzunehmen, technologische Trends frühzeitig zu erkennen und neue Entwicklungsoptionen zu erschließen.

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht nicht allein durch Exzellenz in einzelnen Bereichen, sondern durch die Fähigkeit, Vielfalt zu nutzen, komplementäre Strukturen zu verbinden und Suchprozesse breit anzulegen⁸⁰¹.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über:

• hohe kognitive Diversität, sichtbar in der Kombination aus Photonik, BioTech, KI, Materialwissenschaften und Medizin⁸⁰²

• ausgeprägte institutionelle Komplementarität, die durch die enge Verzahnung von Universität, außeruniversitärer Forschung, Industrie und intermediären Akteuren entsteht⁸⁰³

• breite regionale Suchprozesse, die internationale Kooperationen, interdisziplinäre Projekte und technologieoffene Entwicklungsstrategien umfassen⁸⁰⁴

Diese Kombination ermöglicht es Jena, neue Wissenskombinationen zu erzeugen, technologische Übergänge zu gestalten und Innovationspfade langfristig zu stabilisieren⁸⁰⁵.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass kognitive Diversität, institutionelle Komplementarität und regionale Suchbreite zentrale Mechanismen regionaler Innovationsfähigkeit darstellen. Für Jena bilden sie eine wesentliche Grundlage, um ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.52

⁷⁹⁷ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁷⁹⁸ Page, S. (2007): The Difference, Princeton, S. 25–41. ⁷⁹⁹ Hall, P.; Soskice, D. (2001): Varieties of Capitalism, Oxford, S. 17–36. ⁸⁰⁰ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, Regional Studies, S. 61–74. ⁸⁰¹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁸⁰² Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁸⁰³ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁸⁰⁴ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁸⁰⁵ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94.

📘 Endnoten zu 3.52

E271 Diversität als Innovationsmotor: Unterschiedliche Perspektiven erzeugen neue Kombinationen. E272 Komplementarität als Strukturprinzip: Institutionen verstärken sich gegenseitig. E273 Suchbreite als Entwicklungsmodus: Regionen erschließen neue Optionen. E274 Resilienz durch Vielfalt und Offenheit. E275 Jena als diversifiziertes, komplementäres und suchoffenes Innovationssystem.

📘 3.53 Die Rolle von funktionaler Differenzierung, regionaler Erwartungskohärenz und adaptiver Governance in Innovationsökosystemen

(Leicht erhöhte theoretische Dichte, weiterhin klar und präzise)

Funktionale Differenzierung, regionale Erwartungskohärenz und adaptive Governance gelten in der systemtheoretischen und innovationsökonomischen Forschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen unter Bedingungen technologischer Dynamik und struktureller Unsicherheit handlungsfähig bleiben⁸⁰⁶. Sie beschreiben, wie Komplexität strukturiert, Erwartungen stabilisiert und Entscheidungsprozesse gesteuert werden.

Funktionale Differenzierung bezeichnet die Ausdifferenzierung spezialisierter Rollen, Aufgaben und Verantwortlichkeiten innerhalb eines regionalen Innovationssystems⁸⁰⁷. Sie ermöglicht es, komplexe Aufgaben effizient zu bearbeiten, indem unterschiedliche Akteure — Forschung, Unternehmen, Politik, intermediäre Organisationen — spezifische Funktionen übernehmen. Gleichzeitig erfordert Differenzierung Mechanismen, die Koordination und Anschlussfähigkeit sicherstellen.

Regionale Erwartungskohärenz beschreibt die Fähigkeit eines Systems, konsistente Erwartungen über zukünftige Entwicklungen, technologische Pfade und strategische Prioritäten zu erzeugen⁸⁰⁸. Erwartungskohärenz wirkt stabilisierend: Sie erleichtert Investitionsentscheidungen, reduziert Unsicherheit und ermöglicht langfristige Planung. Sie entsteht durch gemeinsame Leitbilder, strategische Programme und institutionalisierte Kommunikationsprozesse.

Adaptive Governance schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines regionalen Systems, Entscheidungs‑ und Steuerungsprozesse flexibel an veränderte Bedingungen anzupassen⁸⁰⁹. Adaptive Governance umfasst:

• iterative Entscheidungsprozesse,

• lernorientierte Politikgestaltung,

• flexible Ressourcenzuteilung,

• und die Fähigkeit, neue Akteure und Themen schnell zu integrieren.

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht nicht allein durch technologische Exzellenz, sondern durch die Fähigkeit, Differenzierung, Erwartungsbildung und Governance dynamisch aufeinander abzustimmen⁸¹⁰.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über:

• hohe funktionale Differenzierung, sichtbar in der klaren Rollenverteilung zwischen Universität, außeruniversitärer Forschung, Industrie und intermediären Akteuren⁸¹¹

• ausgeprägte Erwartungskohärenz, die durch gemeinsame strategische Leitbilder in Photonik, BioTech und KI gestützt wird⁸¹²

• adaptive Governance‑Strukturen, die schnelle Abstimmungen, flexible Projektentwicklung und kontinuierliche Lernprozesse ermöglichen⁸¹³

Diese Kombination erlaubt es Jena, technologische Übergänge aktiv zu gestalten, Ressourcen effizient zu koordinieren und Innovationsprozesse langfristig zu stabilisieren⁸¹⁴.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass funktionale Differenzierung, regionale Erwartungskohärenz und adaptive Governance zentrale Mechanismen regionaler Innovationsfähigkeit darstellen. Für Jena bilden sie eine wesentliche Grundlage, um ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.53

⁸⁰⁶ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁸⁰⁷ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁸⁰⁸ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁸⁰⁹ Kooiman, J. (2003): Governing as Governance, London, S. 1–22. ⁸¹⁰ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁸¹¹ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁸¹² JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁸¹³ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁸¹⁴ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94.

📘 Endnoten zu 3.53

E276 Differenzierung als Strukturprinzip: Spezialisierung erzeugt Leistungsfähigkeit. E277 Erwartungskohärenz als Koordinationsmechanismus. E278 Adaptive Governance als Steuerungsform. E279 Resilienz durch Struktur, Erwartung und Anpassung. E280 Jena als differenziertes, kohärentes und adaptives Innovationssystem.

📘 3.54 Die Rolle von systemischer Pfadabhängigkeit, institutioneller Reaktionsfähigkeit und regionaler Rekonfigurationskompetenz in Innovationsökosystemen

(Etwas erhöhte theoretische Dichte, weiterhin klar und präzise)

Systemische Pfadabhängigkeit, institutionelle Reaktionsfähigkeit und regionale Rekonfigurationskompetenz gelten in der fortgeschrittenen Innovations‑ und Systemforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen langfristige Entwicklungsdynamiken ausbilden und auf externe Veränderungen reagieren⁸¹⁵. Sie beschreiben, wie historische Strukturen, organisatorische Anpassungsprozesse und strategische Neuausrichtungen zusammenwirken.

Systemische Pfadabhängigkeit bezeichnet die Tendenz regionaler Innovationssysteme, sich entlang bestehender Strukturen, Kompetenzen und institutioneller Routinen weiterzuentwickeln⁸¹⁶. Pfadabhängigkeit wirkt stabilisierend, da sie:

• bestehende Wissensbestände bündelt,

• Spezialisierungen vertieft,

• und Investitionen absichert.

Gleichzeitig kann sie Anpassungsfähigkeit einschränken, wenn neue technologische Optionen nicht in bestehende Pfade integrierbar sind.

Institutionelle Reaktionsfähigkeit beschreibt die Fähigkeit regionaler Organisationen, auf neue Anforderungen, technologische Trends und externe Schocks schnell und angemessen zu reagieren⁸¹⁷. Reaktionsfähigkeit entsteht durch:

• flexible Entscheidungsstrukturen,

• lernorientierte Organisationskulturen,

• und die Fähigkeit, Ressourcen kurzfristig umzuschichten.

Sie bildet das Gegenstück zur Pfadabhängigkeit: Während Pfade Stabilität erzeugen, ermöglicht Reaktionsfähigkeit situative Anpassung.

Regionale Rekonfigurationskompetenz schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, bestehende Strukturen, Netzwerke und Ressourcen neu zu ordnen, wenn sich technologische oder ökonomische Rahmenbedingungen verändern⁸¹⁸. Rekonfiguration ist mehr als Anpassung: Sie umfasst die aktive Neugestaltung von Rollen, Kooperationen und strategischen Prioritäten.

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht durch das Zusammenspiel von Stabilität (Pfadabhängigkeit), Flexibilität (Reaktionsfähigkeit) und Gestaltungsfähigkeit (Rekonfiguration)⁸¹⁹.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über:

• starke Pfadabhängigkeiten in Photonik, BioTech und Materialwissenschaften, die über Jahrzehnte aufgebaut wurden⁸²⁰

• hohe institutionelle Reaktionsfähigkeit, sichtbar in der schnellen Adaption neuer Forschungsfelder wie KI und Quantentechnologien⁸²¹

• ausgeprägte Rekonfigurationskompetenz, die sich in der Fähigkeit zeigt, neue Akteurskonstellationen, Clusterstrukturen und strategische Programme zu entwickeln⁸²²

Diese Kombination ermöglicht es Jena, kontinuierliche Spezialisierung mit strategischer Erneuerung zu verbinden — ein zentraler Erfolgsfaktor für Hochtechnologieregionen⁸²³.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass systemische Pfadabhängigkeit, institutionelle Reaktionsfähigkeit und regionale Rekonfigurationskompetenz komplementäre Mechanismen regionaler Innovationsfähigkeit darstellen. Für Jena bilden sie eine wesentliche Grundlage, um ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.54

⁸¹⁵ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁸¹⁶ David, P. (1985): Clio and the Economics of QWERTY, American Economic Review, S. 332–337. ⁸¹⁷ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁸¹⁸ Boschma, R.; Frenken, K. (2011): Technological Relatedness and Regional Branching, Papers in Evolutionary Economic Geography, S. 1–25. ⁸¹⁹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁸²⁰ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁸²¹ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁸²² JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁸²³ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94.

📘 Endnoten zu 3.54

E281 Pfadabhängigkeit als Stabilitätsquelle. E282 Reaktionsfähigkeit als Anpassungsmodus. E283 Rekonfiguration als Gestaltungsprinzip. E284 Resilienz durch Stabilität und Erneuerung. E285 Jena als System, das Spezialisierung und Transformation verbindet.

📘 3.55 Die Rolle von wissensbasierter Selektivität, regionaler Interpretationsfähigkeit und systemischer Übersetzungsleistung in Innovationsökosystemen

(Etwas erhöhte theoretische Dichte, weiterhin klar und präzise)

Wissensbasierte Selektivität, regionale Interpretationsfähigkeit und systemische Übersetzungsleistung gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen komplexe Wissensbestände verarbeiten und in handlungsrelevante Strukturen überführen⁸²⁴. Sie beschreiben, wie Information gefiltert, Bedeutung erzeugt und Kooperation ermöglicht wird.

Wissensbasierte Selektivität bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, aus einer Vielzahl potenziell relevanter Informationen jene auszuwählen, die für die regionale Entwicklung tatsächlich bedeutsam sind⁸²⁵. Selektivität ist notwendig, weil moderne Innovationsfelder durch hohe Komplexität, schnelle Dynamiken und unüberschaubare Informationsmengen geprägt sind. Sie entsteht durch:

• etablierte Suchroutinen,

• thematische Spezialisierungen,

• institutionelle Prioritäten,

• und strategische Leitbilder.

Regionale Interpretationsfähigkeit beschreibt die Fähigkeit eines Systems, ausgewählte Informationen in kollektive Bedeutungsstrukturen zu überführen⁸²⁶. Interpretationsfähigkeit ist entscheidend, weil Wissen erst dann handlungswirksam wird, wenn Akteure es in Bezug auf ihre eigenen Ziele, Ressourcen und Möglichkeiten deuten können. Sie entsteht durch:

• gemeinsame Narrative,

• strategische Diskurse,

• interdisziplinäre Austauschformate,

• und institutionalisierte Kommunikationsprozesse.

Systemische Übersetzungsleistung schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, Wissen zwischen unterschiedlichen Akteursgruppen, Logiken und Funktionssystemen anschlussfähig zu machen⁸²⁷. Übersetzungsleistung ist notwendig, weil Wissenschaft, Wirtschaft, Politik und intermediäre Akteure jeweils eigene Rationalitäten, Zeitlogiken und Entscheidungsmodi besitzen. Sie umfasst:

• Vermittlung zwischen Forschungslogiken und Marktanforderungen,

• Übersetzung wissenschaftlicher Erkenntnisse in industrielle Anwendungen,

• und die Integration politischer Rahmenbedingungen in strategische Entscheidungen.

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht nicht allein durch Wissensproduktion, sondern durch die Fähigkeit, Wissen selektiv zu verarbeiten, kollektiv zu interpretieren und systemübergreifend zu übersetzen⁸²⁸.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über:

• hohe wissensbasierte Selektivität, sichtbar in der klaren Fokussierung auf Photonik, BioTech und KI⁸²⁹

• starke Interpretationsfähigkeit, die durch gemeinsame Leitbilder und strategische Diskurse gestützt wird⁸³⁰

• ausgeprägte Übersetzungsleistung, ermöglicht durch intermediäre Akteure, Transferstrukturen und enge Kooperation zwischen Wissenschaft und Industrie⁸³¹

Diese Kombination erlaubt es Jena, komplexe Wissensbestände in konkrete Innovationsprozesse zu überführen, technologische Trends frühzeitig zu erkennen und strategische Entscheidungen kohärent zu gestalten⁸³².

Insgesamt zeigt die Analyse, dass wissensbasierte Selektivität, regionale Interpretationsfähigkeit und systemische Übersetzungsleistung zentrale Mechanismen regionaler Innovationsfähigkeit darstellen. Für Jena bilden sie eine wesentliche Grundlage, um ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.55

⁸²⁴ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁸²⁵ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁸²⁶ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 1–18. ⁸²⁷ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 33–48. ⁸²⁸ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁸²⁹ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁸³⁰ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁸³¹ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁸³² BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94.

📘 Endnoten zu 3.55

E286 Selektivität als Filtermechanismus. E287 Interpretation als Bedeutungsproduktion. E288 Übersetzung als Kopplungsleistung. E289 Resilienz durch Wissen, Bedeutung und Anschlussfähigkeit. E290 Jena als wissensselektives, interpretationsstarkes und übersetzungsfähiges Innovationssystem.

📘 3.56 Die Rolle von regionaler Sinnkonstruktion, institutioneller Erwartungssynchronisation und kooperativer Probleminterpretation in Innovationsökosystemen

(Etwas erhöhte theoretische Dichte, weiterhin klar und präzise)

Regionale Sinnkonstruktion, institutionelle Erwartungssynchronisation und kooperative Probleminterpretation gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen komplexe Herausforderungen deuten und in kollektives Handeln überführen⁸³³. Sie beschreiben, wie Bedeutung erzeugt, Erwartungen abgestimmt und Probleme gemeinsam definiert werden — drei Voraussetzungen für koordinierte Innovationsprozesse.

Regionale Sinnkonstruktion bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, kollektive Deutungsmuster zu entwickeln, die erklären, warum bestimmte Technologien, Strategien oder Entwicklungsrichtungen relevant sind⁸³⁴. Sinnkonstruktion ist notwendig, weil Innovation nicht nur ein technischer, sondern immer auch ein interpretativer Prozess ist. Sie entsteht durch:

• gemeinsame Narrative,

• strategische Leitbilder,

• regionale Identitätsdiskurse,

• und institutionalisierte Kommunikationsräume.

Institutionelle Erwartungssynchronisation beschreibt die Fähigkeit verschiedener Akteure, ihre Erwartungen über zukünftige Entwicklungen, Rollen und Verantwortlichkeiten aufeinander abzustimmen⁸³⁵. Synchronisation reduziert Unsicherheit, erleichtert Kooperation und ermöglicht langfristige Planung. Sie entsteht durch:

• strategische Abstimmungsprozesse,

• gemeinsame Zieldefinitionen,

• und stabile Koordinationsstrukturen.

Kooperative Probleminterpretation schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines regionalen Systems, komplexe Herausforderungen gemeinsam zu analysieren und zu definieren⁸³⁶. Probleme sind nicht objektiv gegeben, sondern müssen so interpretiert werden, dass sie handlungsfähig machen. Kooperative Probleminterpretation umfasst:

• interdisziplinäre Analyse,

• gemeinsame Prioritätensetzung,

• und die Fähigkeit, divergierende Perspektiven produktiv zu integrieren.

Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies: Leistungsfähigkeit entsteht nicht allein durch Ressourcen oder technologische Exzellenz, sondern durch die Fähigkeit, Bedeutung zu erzeugen, Erwartungen zu synchronisieren und Probleme gemeinsam zu definieren⁸³⁷.

Für Jena ist diese Perspektive besonders relevant. Die Region verfügt über:

• starke Sinnkonstruktion, sichtbar in der konsistenten Erzählung einer wissenschaftlich‑technologischen Identität⁸³⁸

• hohe Erwartungssynchronisation, ermöglicht durch enge Abstimmung zwischen Wissenschaft, Wirtschaft und intermediären Akteuren⁸³⁹

• ausgeprägte Probleminterpretationsfähigkeit, sichtbar in der Fähigkeit, komplexe Herausforderungen wie Fachkräftemangel, Technologietransfer oder Infrastrukturentwicklung gemeinsam zu adressieren⁸⁴⁰

Diese Kombination erlaubt es Jena, kollektive Orientierung zu erzeugen, strategische Kohärenz herzustellen und Innovationsprozesse zielgerichtet zu gestalten⁸⁴¹.

Insgesamt zeigt die Analyse, dass regionale Sinnkonstruktion, institutionelle Erwartungssynchronisation und kooperative Probleminterpretation zentrale Mechanismen regionaler Innovationsfähigkeit darstellen. Für Jena bilden sie eine wesentliche Grundlage, um ein europäisches Hochtechnologie‑Supercluster hervorzubringen.

📚 Fußnoten zu 3.56

⁸³³ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 1–18. ⁸³⁴ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁸³⁵ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁸³⁶ Schön, D.; Rein, M. (1994): Frame Reflection, New York, S. 21–38. ⁸³⁷ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁸³⁸ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁸³⁹ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁸⁴⁰ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁸⁴¹ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94.

📘 Endnoten zu 3.56

E291 Sinnkonstruktion als Orientierungsleistung. E292 Erwartungssynchronisation als Koordinationsmechanismus. E293 Probleminterpretation als Grundlage kollektiven Handelns. E294 Resilienz durch Bedeutung, Erwartung und Problembearbeitung. E295 Jena als interpretativ kohärentes und strategisch synchronisiertes Innovationssystem.

📘 3.57 Die Rolle von regionaler Reflexionsfähigkeit, institutioneller Kopplungsstärke und strategischer Selbstprogrammierung in Innovationsökosystemen

Regionale Reflexionsfähigkeit, institutionelle Kopplungsstärke und strategische Selbstprogrammierung gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen komplexe Wissensbestände verarbeiten, kollektive Orientierung herstellen und langfristige Entwicklungsprozesse gestalten⁸⁴². Sie beschreiben, wie Innovationssysteme ihre eigenen Strukturen beobachten, Erwartungen koordinieren und strategische Entscheidungen kollektiv absichern.

Regionale Reflexionsfähigkeit bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, seine eigenen Routinen, Strukturen und Entwicklungslogiken kontinuierlich zu beobachten und zu bewerten⁸⁴³. Reflexionsfähigkeit entsteht durch institutionalisierte Lernprozesse, durch die Fähigkeit, Erfahrungen systematisch auszuwerten, und durch die Bereitschaft, bestehende Strukturen kritisch zu hinterfragen. Sie bildet die Grundlage dafür, dass Regionen nicht nur auf externe Impulse reagieren, sondern ihre eigenen Entwicklungsprozesse aktiv gestalten können.

Institutionelle Kopplungsstärke beschreibt die Qualität der Verbindungen zwischen den zentralen Akteursgruppen eines Innovationssystems⁸⁴⁴. Sie zeigt sich in der Dichte und Stabilität von Interaktionsbeziehungen, in der Anschlussfähigkeit unterschiedlicher Rationalitäten und in der Fähigkeit, divergierende Interessen produktiv zu integrieren. Kopplungsstärke ist entscheidend, weil moderne Innovationsprozesse nicht mehr innerhalb einzelner Organisationen entstehen, sondern durch die koordinierte Zusammenarbeit heterogener Akteure.

Strategische Selbstprogrammierung schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines regionalen Systems, langfristige Entwicklungsziele zu formulieren, Prioritäten zu setzen und kollektive Orientierung herzustellen⁸⁴⁵. Sie ist notwendig, um Ressourcen zu bündeln, Pfadentscheidungen zu treffen und die Vielzahl möglicher Entwicklungsrichtungen auf wenige strategisch relevante Optionen zu fokussieren. Selbstprogrammierung entsteht durch gemeinsame Leitbilder, strategische Programme und institutionalisierte Abstimmungsprozesse.

Für Jena sind diese Mechanismen besonders relevant. Die regionale Reflexionsfähigkeit zeigt sich in der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Photonik‑, BioTech‑ und KI‑Ökosysteme, die nicht als statische Cluster, sondern als dynamische Entwicklungsräume verstanden werden⁸⁴⁶. Die institutionelle Kopplungsstärke wird durch stabile, vertrauensbasierte Beziehungen zwischen Universität, außeruniversitären Forschungseinrichtungen, Unternehmen und regionalen Governance‑Akteuren getragen, die gemeinsame Leitbilder entwickeln und strategische Prioritäten konsistent verfolgen⁸⁴⁷. Die strategische Selbstprogrammierung schließlich zeigt sich in der Fähigkeit der Region, langfristige Entwicklungsziele zu definieren, diese in konkrete Programme zu überführen und die relevanten Akteure in kohärente Handlungszusammenhänge einzubinden⁸⁴⁸.

Insgesamt lässt sich festhalten, dass Jena über jene Kombination aus Reflexionsfähigkeit, Kopplungsstärke und strategischer Selbstprogrammierung verfügt, die in der aktuellen Innovationsforschung als entscheidend für die Entwicklung leistungsfähiger Hochtechnologieregionen gilt. Die Region ist damit in der Lage, sowohl Stabilität als auch Veränderungsfähigkeit zu gewährleisten und komplexe Innovationsprozesse nachhaltig zu gestalten.

📚 Fußnoten zu 3.57

⁸⁴² Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁸⁴³ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁸⁴⁴ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁸⁴⁵ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁸⁴⁶ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁸⁴⁷ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁸⁴⁸ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19.

📘 Endnoten zu 3.57

E296 Reflexionsfähigkeit als Grundlage strategischer Lernprozesse. E297 Kopplungsstärke als Voraussetzung koordinierter Innovation. E298 Selbstprogrammierung als Mechanismus kollektiver Orientierung. E299 Resilienz durch Beobachtung, Verbindung und strategische Ausrichtung. E300 Jena als reflexives, stark gekoppeltes und strategisch programmierendes Innovationssystem.

📘 3.58 Die Rolle von regionaler Koordinationsintelligenz, institutioneller Resonanzfähigkeit und strategischer Erwartungsverdichtung in Innovationsökosystemen

Regionale Koordinationsintelligenz, institutionelle Resonanzfähigkeit und strategische Erwartungsverdichtung gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen komplexe Interdependenzen steuern, kollektive Orientierung herstellen und langfristige Entwicklungsprozesse stabilisieren⁸⁵⁹. Koordinationsintelligenz beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, heterogene Akteure, Ressourcen und Prozesse so aufeinander abzustimmen, dass gemeinsame Ziele effizient verfolgt werden können⁸⁶⁰. Sie entsteht durch funktionierende Governance‑Strukturen, intermediäre Organisationen, stabile Kommunikationskanäle und die Fähigkeit, divergierende Interessen in produktive Kooperationsformen zu überführen⁸⁶¹. Regionen mit hoher Koordinationsintelligenz verfügen über Mechanismen, die sowohl horizontale Abstimmung (zwischen Organisationen) als auch vertikale Abstimmung (zwischen strategischen Ebenen) ermöglichen⁸⁶².

Institutionelle Resonanzfähigkeit bezeichnet die Fähigkeit regionaler Organisationen, Signale aus ihrer Umwelt — technologische Trends, politische Veränderungen, gesellschaftliche Erwartungen — aufzunehmen, zu interpretieren und in eigene Strukturen zu integrieren⁸⁶³. Resonanzfähigkeit ist notwendig, weil moderne Innovationsprozesse durch hohe Unsicherheit, schnelle Dynamiken und komplexe Rückkopplungen geprägt sind⁸⁶⁴. Sie entsteht durch flexible Entscheidungsstrukturen, lernorientierte Organisationskulturen, interdisziplinäre Austauschformate und die Fähigkeit, externe Impulse in interne Entwicklungsprozesse zu übersetzen⁸⁶⁵. Regionen mit hoher Resonanzfähigkeit können technologische Übergänge frühzeitig erkennen, strategische Anpassungen vornehmen und neue Akteurskonstellationen integrieren⁸⁶⁶.

Strategische Erwartungsverdichtung schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, aus einer Vielzahl potenzieller Entwicklungsoptionen jene auszuwählen, die für die regionale Zukunftsgestaltung besonders relevant sind⁸⁶⁷. Erwartungsverdichtung ist notwendig, um kollektive Orientierung herzustellen, Ressourcen zu bündeln und langfristige Entwicklungsprozesse zu stabilisieren⁸⁶⁸. Sie entsteht durch gemeinsame Leitbilder, strategische Programme, institutionalisierte Abstimmungsprozesse und die Fähigkeit, unterschiedliche Perspektiven in kohärente Zukunftsbilder zu integrieren⁸⁶⁹. Regionen mit hoher Erwartungsverdichtung verfügen über klare strategische Prioritäten, die sowohl Stabilität als auch Anpassungsfähigkeit ermöglichen⁸⁷⁰.

Für Jena sind diese Mechanismen besonders relevant. Die regionale Koordinationsintelligenz zeigt sich in der engen Abstimmung zwischen Universität, außeruniversitärer Forschung, Industrie und intermediären Akteuren, die gemeinsame Strategien entwickeln und komplexe Innovationsprozesse effizient steuern⁸⁷¹. Die institutionelle Resonanzfähigkeit wird durch die Fähigkeit der Region gestützt, neue technologische Felder wie KI, Quantentechnologien oder Bioinformatik frühzeitig zu integrieren und in bestehende Strukturen einzubetten⁸⁷². Die strategische Erwartungsverdichtung schließlich zeigt sich in der konsistenten Fokussierung auf Photonik, BioTech und KI, die über Jahre hinweg als zentrale Entwicklungsachsen verfolgt wurden⁸⁷³.

Insgesamt lässt sich festhalten, dass Jena über jene Kombination aus Koordinationsintelligenz, Resonanzfähigkeit und Erwartungsverdichtung verfügt, die in der aktuellen Innovationsforschung als entscheidend für die Entwicklung leistungsfähiger Hochtechnologieregionen gilt⁸⁷⁴. Die Region ist damit in der Lage, komplexe Interdependenzen zu steuern, kollektive Orientierung herzustellen und langfristige Innovationsprozesse nachhaltig zu gestalten⁸⁷⁵.

📚 Fußnoten zu 3.58

⁸⁵⁹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁸⁶⁰ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁸⁶¹ Kooiman, J. (2003): Governing as Governance, London, S. 1–22. ⁸⁶² OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁸⁶³ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 1–18. ⁸⁶⁴ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 33–48. ⁸⁶⁵ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 3–22. ⁸⁶⁶ Boschma, R.; Frenken, K. (2011): Technological Relatedness and Regional Branching, Utrecht Papers, S. 1–25. ⁸⁶⁷ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁸⁶⁸ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁸⁶⁹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁸⁷⁰ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁸⁷¹ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁸⁷² Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁸⁷³ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁸⁷⁴ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁸⁷⁵ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.58

E301 Koordinationsintelligenz als Steuerungsressource. E302 Resonanzfähigkeit als Anpassungsmodus. E303 Erwartungsverdichtung als Orientierungsmechanismus. E304 Resilienz durch Abstimmung, Wahrnehmung und strategische Fokussierung. E305 Jena als koordinativ starkes, resonantes und strategisch fokussiertes Innovationssystem.

📘 3.59 Die Rolle von regionaler Interpretationskohärenz, institutioneller Anschlussdichte und strategischer Rekontextualisierung in Innovationsökosystemen

Regionale Interpretationskohärenz, institutionelle Anschlussdichte und strategische Rekontextualisierung gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen komplexe Wissensbestände verarbeiten, kollektive Orientierung herstellen und langfristige Entwicklungsprozesse stabilisieren⁸⁷⁶. Interpretationskohärenz beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, heterogene Informationen, Perspektiven und Erwartungen in konsistente Deutungsmuster zu überführen⁸⁷⁷. Sie entsteht durch gemeinsame Narrative, strategische Leitbilder, institutionalisierte Kommunikationsprozesse und die Fähigkeit, unterschiedliche Rationalitäten in ein gemeinsames Bedeutungsgefüge einzubetten⁸⁷⁸. Regionen mit hoher Interpretationskohärenz verfügen über stabile semantische Strukturen, die kollektives Handeln erleichtern und strategische Entscheidungen absichern⁸⁷⁹.

Institutionelle Anschlussdichte bezeichnet die Qualität und Intensität der Verbindungen zwischen den zentralen Akteursgruppen eines Innovationssystems⁸⁸⁰. Sie zeigt sich in der Häufigkeit, Stabilität und funktionalen Relevanz von Interaktionen zwischen Wissenschaft, Wirtschaft, intermediären Organisationen und politischen Institutionen⁸⁸¹. Anschlussdichte ist notwendig, weil moderne Innovationsprozesse durch hohe Interdependenzen, technologische Konvergenzen und komplexe Rückkopplungen geprägt sind⁸⁸². Regionen mit hoher Anschlussdichte verfügen über dichte Netzwerke, intermediäre Strukturen und stabile Kooperationsformate, die den Austausch von Wissen, Ressourcen und Erwartungen erleichtern⁸⁸³. Sie ermöglichen es, divergierende Interessen zu integrieren, kollektive Problemlösungen zu entwickeln und strategische Entscheidungen kohärent umzusetzen⁸⁸⁴.

Strategische Rekontextualisierung schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, externe Impulse — technologische Trends, politische Veränderungen, gesellschaftliche Erwartungen — in die eigenen Strukturen, Routinen und Entwicklungslogiken einzubetten⁸⁸⁵. Rekontextualisierung ist notwendig, weil Innovation nicht nur die Einführung neuer Technologien umfasst, sondern immer auch die Anpassung bestehender Strukturen, Rollen und Kooperationsformen erfordert⁸⁸⁶. Regionen mit hoher Rekontextualisierungskompetenz können externe Entwicklungen nicht nur adaptieren, sondern in eigene strategische Programme überführen und damit langfristige Entwicklungsprozesse stabilisieren⁸⁸⁷.

Für Jena sind diese Mechanismen besonders relevant. Die regionale Interpretationskohärenz zeigt sich in der konsistenten Erzählung einer wissenschaftlich‑technologischen Identität, die Photonik, BioTech und KI als zentrale Entwicklungsachsen definiert⁸⁸⁸. Die institutionelle Anschlussdichte wird durch stabile, vertrauensbasierte Beziehungen zwischen Universität, außeruniversitärer Forschung, Industrie und intermediären Akteuren getragen, die gemeinsame Strategien entwickeln und komplexe Innovationsprozesse koordinieren⁸⁸⁹. Die strategische Rekontextualisierung schließlich zeigt sich in der Fähigkeit der Region, neue technologische Felder wie Quantentechnologien, Bioinformatik oder KI‑gestützte Diagnostik frühzeitig zu integrieren und in bestehende Strukturen einzubetten⁸⁹⁰.

Insgesamt lässt sich festhalten, dass Jena über jene Kombination aus Interpretationskohärenz, Anschlussdichte und Rekontextualisierung verfügt, die in der aktuellen Innovationsforschung als entscheidend für die Entwicklung leistungsfähiger Hochtechnologieregionen gilt⁸⁹¹. Die Region ist damit in der Lage, komplexe Wissensbestände zu verarbeiten, kollektive Orientierung herzustellen und langfristige Innovationsprozesse nachhaltig zu gestalten⁸⁹².

📚 Fußnoten zu 3.59

⁸⁷⁶ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁸⁷⁷ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 1–18. ⁸⁷⁸ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁸⁷⁹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁸⁸⁰ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, Regional Studies, S. 61–74. ⁸⁸¹ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 33–48. ⁸⁸² OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁸⁸³ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 3–22. ⁸⁸⁴ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁸⁸⁵ Kooiman, J. (2003): Governing as Governance, London, S. 1–22. ⁸⁸⁶ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁸⁸⁷ Boschma, R.; Frenken, K. (2011): Technological Relatedness and Regional Branching, Utrecht Papers, S. 1–25. ⁸⁸⁸ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁸⁸⁹ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁸⁹⁰ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁸⁹¹ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁸⁹² OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74.

📘 Endnoten zu 3.59

E306 Interpretationskohärenz als Grundlage kollektiver Orientierung. E307 Anschlussdichte als Strukturbedingung koordinierter Innovation. E308 Rekontextualisierung als Mechanismus strategischer Anpassung. E309 Resilienz durch Bedeutung, Verbindung und Einbettung. E310 Jena als interpretativ kohärentes, dicht gekoppeltes und strategisch rekontextualisierendes Innovationssystem.

📘 3.60 Die Rolle von regionaler Erwartungsplastizität, institutioneller Strukturkopplung und systemischer Zukunftsantizipation in Innovationsökosystemen

Regionale Erwartungsplastizität, institutionelle Strukturkopplung und systemische Zukunftsantizipation gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen unter Bedingungen technologischer Unsicherheit, gesellschaftlicher Komplexität und ökonomischer Volatilität handlungsfähig bleiben⁸⁹³. Erwartungsplastizität beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, bestehende Erwartungsstrukturen flexibel anzupassen, ohne die grundlegende strategische Orientierung zu verlieren⁸⁹⁴. Sie entsteht durch die Kombination aus stabilen Leitbildern, offenen Suchprozessen und der Fähigkeit, neue Informationen in bestehende Erwartungsrahmen zu integrieren⁸⁹⁵. Regionen mit hoher Erwartungsplastizität können technologische Übergänge frühzeitig erkennen, strategische Prioritäten anpassen und kollektive Orientierung auch unter Unsicherheit aufrechterhalten⁸⁹⁶.

Institutionelle Strukturkopplung bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, unterschiedliche Funktionslogiken — wissenschaftliche, wirtschaftliche, politische und intermediäre — so miteinander zu verbinden, dass stabile, anschlussfähige und kooperationsfähige Strukturen entstehen⁸⁹⁷. Strukturkopplung ist notwendig, weil moderne Innovationsprozesse nicht innerhalb einzelner Organisationen entstehen, sondern durch die koordinierte Zusammenarbeit heterogener Akteure, die jeweils eigene Rationalitäten, Zeitlogiken und Ressourcen besitzen⁸⁹⁸. Regionen mit hoher Strukturkopplung verfügen über intermediäre Organisationen, gemeinsame Plattformen, strategische Netzwerke und institutionalisierte Austauschformate, die die wechselseitige Anschlussfähigkeit sichern⁸⁹⁹. Dadurch können sie komplexe Innovationsprozesse stabilisieren, Konflikte produktiv bearbeiten und kollektive Problemlösungen entwickeln⁹⁰⁰.

Systemische Zukunftsantizipation schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, potenzielle zukünftige Entwicklungen — technologische Trends, gesellschaftliche Veränderungen, politische Rahmenbedingungen — frühzeitig zu erkennen, zu bewerten und in strategische Entscheidungen zu integrieren⁹⁰¹. Antizipation ist notwendig, weil Innovation nicht nur die Bearbeitung aktueller Herausforderungen umfasst, sondern immer auch die Fähigkeit erfordert, zukünftige Entwicklungen vorzudenken und in gegenwärtige Entscheidungen einzubeziehen⁹⁰². Regionen mit hoher Zukunftsantizipation verfügen über strategische Vorausschauprozesse, technologieorientierte Szenarien, kontinuierliche Trendanalysen und institutionalisierte Formen der Zukunftsbeobachtung⁹⁰³. Dadurch können sie langfristige Entwicklungsprozesse stabilisieren, strategische Risiken reduzieren und neue Chancen frühzeitig erschließen⁹⁰⁴.

Für Jena sind diese Mechanismen besonders relevant. Die regionale Erwartungsplastizität zeigt sich in der Fähigkeit der Region, bestehende strategische Leitbilder — Photonik, BioTech, KI — kontinuierlich weiterzuentwickeln und an neue technologische Entwicklungen anzupassen⁹⁰⁵. Die institutionelle Strukturkopplung wird durch die enge Verzahnung von Universität, außeruniversitärer Forschung, Industrie und intermediären Akteuren getragen, die gemeinsame Strategien entwickeln und komplexe Innovationsprozesse koordinieren⁹⁰⁶. Die systemische Zukunftsantizipation schließlich zeigt sich in der Fähigkeit der Region, neue technologische Felder wie Quantentechnologien, Bioinformatik oder KI‑gestützte Diagnostik frühzeitig zu erkennen, strategisch zu bewerten und in bestehende Strukturen einzubetten⁹⁰⁷.

Insgesamt lässt sich festhalten, dass Jena über jene Kombination aus Erwartungsplastizität, Strukturkopplung und Zukunftsantizipation verfügt, die in der aktuellen Innovationsforschung als entscheidend für die Entwicklung leistungsfähiger Hochtechnologieregionen gilt⁹⁰⁸. Die Region ist damit in der Lage, komplexe Wissensbestände zu verarbeiten, kollektive Orientierung herzustellen und langfristige Innovationsprozesse nachhaltig zu gestalten⁹⁰⁹.

📚 Fußnoten zu 3.60

⁸⁹³ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁸⁹⁴ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁸⁹⁵ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 1–18. ⁸⁹⁶ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁸⁹⁷ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 33–48. ⁸⁹⁸ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, Regional Studies, S. 61–74. ⁸⁹⁹ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 3–22. ⁹⁰⁰ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁹⁰¹ Kooiman, J. (2003): Governing as Governance, London, S. 1–22. ⁹⁰² Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁹⁰³ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁹⁰⁴ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁹⁰⁵ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁹⁰⁶ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁹⁰⁷ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁹⁰⁸ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁹⁰⁹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.60

E311 Erwartungsplastizität als Grundlage strategischer Anpassung. E312 Strukturkopplung als Voraussetzung koordinierter Innovation. E313 Zukunftsantizipation als Mechanismus langfristiger Orientierung. E314 Resilienz durch Flexibilität, Verbindung und Vorausschau. E315 Jena als erwartungsplastisches, strukturell gekoppeltes und zukunftsantizipierendes Innovationssystem.

📘 3.61 Die Rolle von regionaler Komplexitätsverarbeitung, institutioneller Erwartungsintegration und strategischer Pfadmodulation in Innovationsökosystemen

Regionale Komplexitätsverarbeitung, institutionelle Erwartungsintegration und strategische Pfadmodulation gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen unter Bedingungen technologischer Dynamik, gesellschaftlicher Mehrdeutigkeit und ökonomischer Unsicherheit handlungsfähig bleiben⁹¹⁰. Komplexitätsverarbeitung beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, eine Vielzahl heterogener Informationen, Akteurslogiken und technologischer Optionen so zu strukturieren, dass sie in handlungsrelevante Entscheidungsgrundlagen überführt werden können⁹¹¹. Sie entsteht durch institutionalisierte Suchprozesse, interdisziplinäre Austauschformate, strategische Analysekapazitäten und die Fähigkeit, Unsicherheit nicht als Störung, sondern als Ressource für Innovation zu nutzen⁹¹². Regionen mit hoher Komplexitätsverarbeitung können technologische Übergänge frühzeitig erkennen, strategische Risiken minimieren und neue Entwicklungsoptionen erschließen⁹¹³.

Institutionelle Erwartungsintegration bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, divergierende Erwartungen unterschiedlicher Akteursgruppen — wissenschaftliche, wirtschaftliche, politische und gesellschaftliche — in kohärente, anschlussfähige und kollektiv tragfähige Zukunftsbilder zu überführen⁹¹⁴. Erwartungsintegration ist notwendig, weil moderne Innovationsprozesse durch hohe Interdependenzen und unterschiedliche Zeithorizonte geprägt sind⁹¹⁵. Sie entsteht durch strategische Abstimmungsprozesse, gemeinsame Leitbilder, intermediäre Koordinationsstrukturen und die Fähigkeit, Konflikte produktiv zu bearbeiten⁹¹⁶. Regionen mit hoher Erwartungsintegration verfügen über stabile semantische Strukturen, die kollektives Handeln erleichtern und strategische Entscheidungen absichern⁹¹⁷.

Strategische Pfadmodulation schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, bestehende Entwicklungspfade nicht nur fortzuführen, sondern aktiv zu variieren, zu erweitern oder neu auszurichten⁹¹⁸. Pfadmodulation ist notwendig, weil technologische Entwicklungen selten linear verlaufen, sondern durch Phasen der Stabilität, der Disruption und der Rekombination geprägt sind⁹¹⁹. Regionen mit hoher Pfadmodulation können bestehende Spezialisierungen vertiefen, neue technologische Felder integrieren und langfristige Entwicklungsprozesse strategisch steuern⁹²⁰. Sie verbinden Stabilität und Wandel, indem sie bestehende Kompetenzen nutzen und gleichzeitig neue Optionen erschließen⁹²¹.

Für Jena sind diese Mechanismen besonders relevant. Die regionale Komplexitätsverarbeitung zeigt sich in der Fähigkeit der Region, heterogene Wissensbestände aus Photonik, BioTech, KI und Materialwissenschaften in kohärente Entwicklungsstrategien zu überführen⁹²². Die institutionelle Erwartungsintegration wird durch stabile, vertrauensbasierte Beziehungen zwischen Universität, außeruniversitärer Forschung, Industrie und intermediären Akteuren getragen, die gemeinsame Zukunftsbilder entwickeln und strategische Prioritäten konsistent verfolgen⁹²³. Die strategische Pfadmodulation schließlich zeigt sich in der Fähigkeit der Region, bestehende Spezialisierungen zu vertiefen und gleichzeitig neue technologische Felder wie Quantentechnologien oder Bioinformatik frühzeitig zu integrieren⁹²⁴.

Insgesamt lässt sich festhalten, dass Jena über jene Kombination aus Komplexitätsverarbeitung, Erwartungsintegration und Pfadmodulation verfügt, die in der aktuellen Innovationsforschung als entscheidend für die Entwicklung leistungsfähiger Hochtechnologieregionen gilt⁹²⁵. Die Region ist damit in der Lage, komplexe Wissensbestände zu strukturieren, kollektive Orientierung herzustellen und langfristige Innovationsprozesse nachhaltig zu gestalten⁹²⁶.

📚 Fußnoten zu 3.61

⁹¹⁰ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁹¹¹ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁹¹² Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 1–18. ⁹¹³ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁹¹⁴ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁹¹⁵ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 33–48. ⁹¹⁶ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 3–22. ⁹¹⁷ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁹¹⁸ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁹¹⁹ Boschma, R.; Frenken, K. (2011): Technological Relatedness and Regional Branching, Utrecht Papers, S. 1–25. ⁹²⁰ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁹²¹ Kooiman, J. (2003): Governing as Governance, London, S. 1–22. ⁹²² Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁹²³ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁹²⁴ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁹²⁵ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁹²⁶ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.61 

E316 Komplexitätsverarbeitung als Grundlage strategischer Handlungsfähigkeit: Komplexitätsverarbeitung ermöglicht es Innovationssystemen, Unsicherheit nicht als Bedrohung, sondern als Ressource zu nutzen. Sie schafft die epistemische Grundlage, auf der strategische Entscheidungen getroffen und neue Entwicklungsoptionen erschlossen werden können.

E317 Erwartungsintegration als Mechanismus kollektiver Orientierung: Erwartungsintegration verbindet heterogene Akteurslogiken zu einem gemeinsamen Zukunftsbild. Sie stabilisiert strategische Entscheidungen, reduziert Unsicherheit und ermöglicht koordinierte Innovationsprozesse.

E318 Pfadmodulation als strategische Entwicklungslogik: Pfadmodulation beschreibt die Fähigkeit, bestehende Spezialisierungen zu vertiefen und gleichzeitig neue technologische Optionen zu erschließen. Sie verbindet Stabilität und Wandel und bildet damit die Grundlage langfristiger Innovationsfähigkeit.

E319 Resilienz durch Strukturierung, Orientierung und Variation: Die Kombination aus Komplexitätsverarbeitung, Erwartungsintegration und Pfadmodulation erzeugt eine Form regionaler Resilienz, die sowohl kurzfristige Schocks als auch langfristige Transformationen bewältigen kann.

E320 Jena als komplexitätsverarbeitendes, erwartungsintegrierendes und pfadmodulierendes Innovationssystem: Jena verfügt über jene seltene Kombination aus analytischer Tiefe, institutioneller Kohärenz und strategischer Variationsfähigkeit, die für die Herausbildung eines europäischen Hochtechnologie‑Superclusters konstitutiv ist.

📘 3.62 Die Rolle von regionaler Wissensrekombination, institutioneller Übersetzungsfähigkeit und strategischer Koordinationsverdichtung in Innovationsökosystemen

Regionale Wissensrekombination, institutionelle Übersetzungsfähigkeit und strategische Koordinationsverdichtung gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen neue Wissenskombinationen hervorbringen, heterogene Akteurslogiken integrieren und langfristige Entwicklungsprozesse stabilisieren⁹²⁷. Wissensrekombination beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, bestehende Wissensbestände aus unterschiedlichen Disziplinen, Branchen und institutionellen Kontexten so miteinander zu verknüpfen, dass neue, potenziell radikale Innovationspfade entstehen⁹²⁸. Sie entsteht durch interdisziplinäre Forschungsstrukturen, technologieoffene Suchprozesse, institutionalisierte Austauschformate und die Fähigkeit, kognitive Distanzen produktiv zu nutzen⁹²⁹. Regionen mit hoher Wissensrekombination können technologische Übergänge aktiv gestalten, neue Märkte erschließen und langfristige Spezialisierungspfade erweitern⁹³⁰.

Institutionelle Übersetzungsfähigkeit bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, unterschiedliche Funktionslogiken — wissenschaftliche, wirtschaftliche, politische und intermediäre — so miteinander zu verbinden, dass Wissen zwischen ihnen anschlussfähig wird⁹³¹. Übersetzungsfähigkeit ist notwendig, weil moderne Innovationsprozesse durch hohe funktionale Differenzierung geprägt sind und Akteure jeweils eigene Rationalitäten, Zeitlogiken und Entscheidungsmodi besitzen⁹³². Regionen mit hoher Übersetzungsfähigkeit verfügen über intermediäre Organisationen, Transferstrukturen, strategische Netzwerke und kommunikative Praktiken, die die wechselseitige Anschlussfähigkeit sichern⁹³³. Dadurch können sie komplexe Innovationsprozesse koordinieren, Konflikte produktiv bearbeiten und kollektive Problemlösungen entwickeln⁹³⁴.

Strategische Koordinationsverdichtung schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, aus einer Vielzahl potenzieller Entwicklungsoptionen jene auszuwählen, die für die regionale Zukunftsgestaltung besonders relevant sind, und diese in kohärente, kollektiv getragene Strategien zu überführen⁹³⁵. Koordinationsverdichtung entsteht durch gemeinsame Leitbilder, strategische Programme, institutionalisierte Abstimmungsprozesse und die Fähigkeit, divergierende Perspektiven in konsistente Zukunftsbilder zu integrieren⁹³⁶. Regionen mit hoher Koordinationsverdichtung verfügen über klare strategische Prioritäten, die sowohl Stabilität als auch Anpassungsfähigkeit ermöglichen⁹³⁷.

Für Jena sind diese Mechanismen besonders relevant. Die regionale Wissensrekombination zeigt sich in der engen Verzahnung von Photonik, BioTech, KI und Materialwissenschaften, die nicht isoliert nebeneinanderstehen, sondern durch gemeinsame Forschungsinfrastrukturen und interdisziplinäre Projekte miteinander verbunden sind⁹³⁸. Die institutionelle Übersetzungsfähigkeit wird durch stabile, vertrauensbasierte Beziehungen zwischen Universität, außeruniversitärer Forschung, Industrie und intermediären Akteuren getragen, die gemeinsame Strategien entwickeln und komplexe Innovationsprozesse koordinieren⁹³⁹. Die strategische Koordinationsverdichtung schließlich zeigt sich in der konsistenten Fokussierung auf Photonik, BioTech und KI als zentrale Entwicklungsachsen, die über Jahre hinweg strategisch verfolgt wurden⁹⁴⁰.

Insgesamt lässt sich festhalten, dass Jena über jene Kombination aus Wissensrekombination, Übersetzungsfähigkeit und Koordinationsverdichtung verfügt, die in der aktuellen Innovationsforschung als entscheidend für die Entwicklung leistungsfähiger Hochtechnologieregionen gilt⁹⁴¹. Die Region ist damit in der Lage, komplexe Wissensbestände zu verarbeiten, kollektive Orientierung herzustellen und langfristige Innovationsprozesse nachhaltig zu gestalten⁹⁴².

📚 Fußnoten zu 3.62

⁹²⁷ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁹²⁸ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 1–18. ⁹²⁹ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, Regional Studies, S. 61–74. ⁹³⁰ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁹³¹ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 33–48. ⁹³² Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁹³³ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 3–22. ⁹³⁴ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁹³⁵ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁹³⁶ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁹³⁷ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁹³⁸ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁹³⁹ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁹⁴⁰ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁹⁴¹ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁹⁴² Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.62 (ausführlich)

E321 Wissensrekombination als Motor radikaler Innovation: Rekombination ermöglicht es Innovationssystemen, bestehende Wissensbestände neu zu ordnen und dadurch technologische Durchbrüche zu erzeugen. Sie bildet die Grundlage für jene Formen von Innovation, die nicht inkrementell, sondern transformativ wirken.

E322 Übersetzungsfähigkeit als Voraussetzung funktionaler Integration: Übersetzungsfähigkeit verbindet unterschiedliche Funktionslogiken und schafft die semantischen Brücken, die notwendig sind, um komplexe Innovationsprozesse zu koordinieren. Ohne diese Fähigkeit bleiben Wissensbestände isoliert und strategische Potenziale ungenutzt.

E323 Koordinationsverdichtung als strategische Fokussierungsleistung: Koordinationsverdichtung reduziert Komplexität, indem sie kollektive Orientierung herstellt und strategische Prioritäten definiert. Sie ermöglicht es Regionen, Ressourcen zu bündeln und langfristige Entwicklungsprozesse zu stabilisieren.

📘 3.63 Die Rolle von regionaler Wissensarchitektur, institutioneller Reflexionskopplung und strategischer Adaptionsfähigkeit in Innovationsökosystemen

Regionale Wissensarchitektur, institutionelle Reflexionskopplung und strategische Adaptionsfähigkeit gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen komplexe Wissensbestände strukturieren, kollektive Lernprozesse organisieren und langfristige Entwicklungsprozesse stabilisieren⁹⁴³. Wissensarchitektur beschreibt die Art und Weise, wie ein Innovationssystem seine Wissensbestände organisiert, verknüpft und zugänglich macht⁹⁴⁴. Sie umfasst sowohl die räumliche und institutionelle Strukturierung von Forschungseinrichtungen als auch die semantische Ordnung von Wissensdomänen, die durch Leitbilder, strategische Programme und thematische Prioritäten geprägt wird⁹⁴⁵. Regionen mit ausgeprägter Wissensarchitektur verfügen über klare thematische Schwerpunkte, funktionale Spezialisierungen und institutionalisierte Austauschformate, die die Generierung und Rekombination von Wissen erleichtern⁹⁴⁶.

Institutionelle Reflexionskopplung bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, unterschiedliche Reflexionsprozesse — wissenschaftliche, wirtschaftliche, politische und intermediäre — so miteinander zu verbinden, dass kollektive Lernprozesse entstehen⁹⁴⁷. Reflexionskopplung ist notwendig, weil moderne Innovationsprozesse durch hohe funktionale Differenzierung geprägt sind und Akteure jeweils eigene Beobachtungslogiken, Zeitstrukturen und Entscheidungsmodi besitzen⁹⁴⁸. Regionen mit hoher Reflexionskopplung verfügen über intermediäre Strukturen, strategische Netzwerke und kommunikative Praktiken, die die wechselseitige Anschlussfähigkeit sichern und kollektive Lernprozesse ermöglichen⁹⁴⁹. Dadurch können sie technologische Übergänge frühzeitig erkennen, strategische Risiken minimieren und neue Entwicklungsoptionen erschließen⁹⁵⁰.

Strategische Adaptionsfähigkeit schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, seine Strukturen, Routinen und Entwicklungslogiken flexibel an veränderte technologische, ökonomische oder gesellschaftliche Rahmenbedingungen anzupassen⁹⁵¹. Adaptionsfähigkeit ist notwendig, weil Innovation nicht nur die Einführung neuer Technologien umfasst, sondern immer auch die Anpassung bestehender Strukturen, Rollen und Kooperationsformen erfordert⁹⁵². Regionen mit hoher Adaptionsfähigkeit können bestehende Spezialisierungen vertiefen, neue technologische Felder integrieren und langfristige Entwicklungsprozesse strategisch steuern⁹⁵³. Sie verbinden Stabilität und Wandel, indem sie bestehende Kompetenzen nutzen und gleichzeitig neue Optionen erschließen⁹⁵⁴.

Für Jena sind diese Mechanismen besonders relevant. Die regionale Wissensarchitektur zeigt sich in der klaren thematischen Fokussierung auf Photonik, BioTech, KI und Materialwissenschaften, die durch gemeinsame Forschungsinfrastrukturen, strategische Programme und institutionalisierte Austauschformate miteinander verbunden sind⁹⁵⁵. Die institutionelle Reflexionskopplung wird durch stabile, vertrauensbasierte Beziehungen zwischen Universität, außeruniversitärer Forschung, Industrie und intermediären Akteuren getragen, die gemeinsame Lernprozesse ermöglichen und strategische Entscheidungen konsistent absichern⁹⁵⁶. Die strategische Adaptionsfähigkeit schließlich zeigt sich in der Fähigkeit der Region, neue technologische Felder wie Quantentechnologien, Bioinformatik oder KI‑gestützte Diagnostik frühzeitig zu integrieren und in bestehende Strukturen einzubetten⁹⁵⁷.

Insgesamt lässt sich festhalten, dass Jena über jene Kombination aus Wissensarchitektur, Reflexionskopplung und Adaptionsfähigkeit verfügt, die in der aktuellen Innovationsforschung als entscheidend für die Entwicklung leistungsfähiger Hochtechnologieregionen gilt⁹⁵⁸. Die Region ist damit in der Lage, komplexe Wissensbestände zu strukturieren, kollektive Lernprozesse zu organisieren und langfristige Innovationsprozesse nachhaltig zu gestalten⁹⁵⁹.

📚 Fußnoten zu 3.63

⁹⁴³ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁹⁴⁴ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁹⁴⁵ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 1–18. ⁹⁴⁶ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, Regional Studies, S. 61–74. ⁹⁴⁷ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 3–22. ⁹⁴⁸ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 33–48. ⁹⁴⁹ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁹⁵⁰ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁹⁵¹ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁹⁵² Kooiman, J. (2003): Governing as Governance, London, S. 1–22. ⁹⁵³ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁹⁵⁴ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁹⁵⁵ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁹⁵⁶ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁹⁵⁷ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁹⁵⁸ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁹⁵⁹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.63 (ausführlich)

E326 Wissensarchitektur als Strukturprinzip regionaler Innovationsfähigkeit: Wissensarchitektur beschreibt die Art und Weise, wie ein Innovationssystem seine Wissensbestände organisiert, verknüpft und zugänglich macht. Sie bildet die epistemische Grundlage für die Generierung, Rekombination und strategische Nutzung von Wissen.

E327 Reflexionskopplung als Mechanismus kollektiver Lernprozesse: Reflexionskopplung verbindet unterschiedliche Beobachtungs‑ und Lernlogiken und ermöglicht es, komplexe Entwicklungen gemeinsam zu analysieren, zu bewerten und strategisch zu verarbeiten.

E328 Adaptionsfähigkeit als strategische Entwicklungslogik: Adaptionsfähigkeit beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, seine Strukturen und Routinen flexibel an veränderte Rahmenbedingungen anzupassen, ohne die grundlegende strategische Orientierung zu verlieren.

E329 Resilienz durch Strukturierung, Lernen und Anpassung: Die Kombination aus Wissensarchitektur, Reflexionskopplung und Adaptionsfähigkeit erzeugt eine Form regionaler Resilienz, die sowohl Stabilität als auch Veränderungsfähigkeit gewährleistet.

E330 Jena als wissensarchitektonisch starkes, reflexionsgekoppeltes und adaptionsfähiges Innovationssystem: Jena verfügt über jene seltene Kombination aus struktureller Klarheit, institutioneller Lernfähigkeit und strategischer Anpassungsfähigkeit, die für die Herausbildung eines europäischen Hochtechnologie‑Superclusters konstitutiv ist.

E324 Resilienz durch Rekombination, Übersetzung und Fokussierung: Die Kombination aus Wissensrekombination, Übersetzungsfähigkeit und Koordinationsverdichtung erzeugt eine Form regionaler Resilienz, die sowohl Stabilität als auch Anpassungsfähigkeit gewährleistet.

E325 Jena als rekombinierendes, übersetzungsfähiges und strategisch fokussiertes Innovationssystem: Jena verfügt über jene seltene Kombination aus kognitiver Vielfalt, institutioneller Anschlussfähigkeit und strategischer Kohärenz, die für die Herausbildung eines europäischen Hochtechnologie‑Superclusters konstitutiv ist

📘 3.64 Die Rolle von regionaler Wissensmobilisierung, institutioneller Resonanzkopplung und strategischer Priorisierungskraft in Innovationsökosystemen

Regionale Wissensmobilisierung, institutionelle Resonanzkopplung und strategische Priorisierungskraft gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen Wissen aktivieren, kollektive Lernprozesse organisieren und langfristige Entwicklungsprozesse stabilisieren⁹⁶⁰. Wissensmobilisierung beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, vorhandene Wissensbestände nicht nur zu generieren, sondern sie aktiv in Problemlösungsprozesse, strategische Entscheidungen und kooperative Entwicklungsprozesse einzubringen⁹⁶¹. Sie entsteht durch funktionierende Transferstrukturen, intermediäre Akteure, technologieoffene Suchprozesse und die Fähigkeit, Wissen kontextsensitiv zu operationalisieren⁹⁶². Regionen mit hoher Wissensmobilisierung können technologische Übergänge aktiv gestalten, neue Märkte erschließen und bestehende Spezialisierungen dynamisch weiterentwickeln⁹⁶³.

Institutionelle Resonanzkopplung bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, unterschiedliche Beobachtungs‑, Entscheidungs‑ und Kommunikationslogiken so miteinander zu verbinden, dass kollektive Lern‑ und Anpassungsprozesse entstehen⁹⁶⁴. Resonanzkopplung ist notwendig, weil moderne Innovationsprozesse durch hohe funktionale Differenzierung geprägt sind und Akteure jeweils eigene Rationalitäten, Zeitlogiken und Entscheidungsmodi besitzen⁹⁶⁵. Regionen mit hoher Resonanzkopplung verfügen über intermediäre Strukturen, strategische Netzwerke und kommunikative Praktiken, die die wechselseitige Anschlussfähigkeit sichern und kollektive Problemlösungen ermöglichen⁹⁶⁶. Dadurch können sie technologische Trends frühzeitig erkennen, strategische Risiken minimieren und neue Entwicklungsoptionen erschließen⁹⁶⁷.

Strategische Priorisierungskraft schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, aus einer Vielzahl potenzieller Entwicklungsoptionen jene auszuwählen, die für die regionale Zukunftsgestaltung besonders relevant sind, und diese in kohärente, kollektiv getragene Strategien zu überführen⁹⁶⁸. Priorisierungskraft entsteht durch gemeinsame Leitbilder, strategische Programme, institutionalisierte Abstimmungsprozesse und die Fähigkeit, divergierende Perspektiven in konsistente Zukunftsbilder zu integrieren⁹⁶⁹. Regionen mit hoher Priorisierungskraft verfügen über klare strategische Schwerpunkte, die sowohl Stabilität als auch Anpassungsfähigkeit ermöglichen⁹⁷⁰.

Für Jena sind diese Mechanismen besonders relevant. Die regionale Wissensmobilisierung zeigt sich in der engen Verzahnung von Photonik, BioTech, KI und Materialwissenschaften, die nicht isoliert nebeneinanderstehen, sondern durch gemeinsame Forschungsinfrastrukturen und interdisziplinäre Projekte miteinander verbunden sind⁹⁷¹. Die institutionelle Resonanzkopplung wird durch stabile, vertrauensbasierte Beziehungen zwischen Universität, außeruniversitärer Forschung, Industrie und intermediären Akteuren getragen, die gemeinsame Lernprozesse ermöglichen und strategische Entscheidungen konsistent absichern⁹⁷². Die strategische Priorisierungskraft schließlich zeigt sich in der konsistenten Fokussierung auf Photonik, BioTech und KI als zentrale Entwicklungsachsen, die über Jahre hinweg strategisch verfolgt wurden⁹⁷³.

Insgesamt lässt sich festhalten, dass Jena über jene Kombination aus Wissensmobilisierung, Resonanzkopplung und Priorisierungskraft verfügt, die in der aktuellen Innovationsforschung als entscheidend für die Entwicklung leistungsfähiger Hochtechnologieregionen gilt⁹⁷⁴. Die Region ist damit in der Lage, komplexe Wissensbestände zu aktivieren, kollektive Orientierung herzustellen und langfristige Innovationsprozesse nachhaltig zu gestalten⁹⁷⁵.

📚 Fußnoten zu 3.64

⁹⁶⁰ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁹⁶¹ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁹⁶² Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 1–18. ⁹⁶³ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, Regional Studies, S. 61–74. ⁹⁶⁴ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 3–22. ⁹⁶⁵ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 33–48. ⁹⁶⁶ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁹⁶⁷ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁹⁶⁸ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁹⁶⁹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁹⁷⁰ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁹⁷¹ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁹⁷² JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁹⁷³ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁹⁷⁴ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁹⁷⁵ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.64 (ausführlich)

E331 Wissensmobilisierung als aktive Form regionaler Wissensnutzung: Wissensmobilisierung beschreibt nicht nur die Generierung, sondern die strategische Aktivierung von Wissen. Sie ermöglicht es Innovationssystemen, vorhandene Ressourcen in konkrete Problemlösungen, strategische Entscheidungen und kooperative Entwicklungsprozesse zu überführen.

E332 Resonanzkopplung als Grundlage kollektiver Lernprozesse: Resonanzkopplung verbindet unterschiedliche Beobachtungs‑ und Entscheidungslogiken und schafft die Grundlage für kollektive Lernprozesse. Sie ermöglicht es Regionen, technologische Trends frühzeitig zu erkennen und strategisch zu verarbeiten.

E333 Priorisierungskraft als strategische Fokussierungsleistung: Priorisierungskraft reduziert Komplexität, indem sie kollektive Orientierung herstellt und strategische Schwerpunkte definiert. Sie bildet die Grundlage für langfristige Entwicklungsprozesse und die effiziente Nutzung regionaler Ressourcen.

E334 Resilienz durch Aktivierung, Resonanz und Fokussierung: Die Kombination aus Wissensmobilisierung, Resonanzkopplung und Priorisierungskraft erzeugt eine Form regionaler Resilienz, die sowohl Stabilität als auch Anpassungsfähigkeit gewährleistet.

E335 Jena als wissensmobilisierendes, resonanzgekoppeltes und strategisch fokussiertes Innovationssystem: Jena verfügt über jene seltene Kombination aus aktiver Wissensnutzung, institutioneller Anschlussfähigkeit und strategischer Kohärenz, die für die Herausbildung eines europäischen Hochtechnologie‑Superclusters konstitutiv ist.

📘 3.64 Die Rolle von regionaler Wissensmobilisierung, institutioneller Resonanzkopplung und strategischer Priorisierungskraft in Innovationsökosystemen

Regionale Wissensmobilisierung, institutionelle Resonanzkopplung und strategische Priorisierungskraft gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen Wissen aktivieren, kollektive Lernprozesse organisieren und langfristige Entwicklungsprozesse stabilisieren⁹⁶⁰. Wissensmobilisierung beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, vorhandene Wissensbestände nicht nur zu generieren, sondern sie aktiv in Problemlösungsprozesse, strategische Entscheidungen und kooperative Entwicklungsprozesse einzubringen⁹⁶¹. Sie entsteht durch funktionierende Transferstrukturen, intermediäre Akteure, technologieoffene Suchprozesse und die Fähigkeit, Wissen kontextsensitiv zu operationalisieren⁹⁶². Regionen mit hoher Wissensmobilisierung können technologische Übergänge aktiv gestalten, neue Märkte erschließen und bestehende Spezialisierungen dynamisch weiterentwickeln⁹⁶³.

Institutionelle Resonanzkopplung bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, unterschiedliche Beobachtungs‑, Entscheidungs‑ und Kommunikationslogiken so miteinander zu verbinden, dass kollektive Lern‑ und Anpassungsprozesse entstehen⁹⁶⁴. Resonanzkopplung ist notwendig, weil moderne Innovationsprozesse durch hohe funktionale Differenzierung geprägt sind und Akteure jeweils eigene Rationalitäten, Zeitlogiken und Entscheidungsmodi besitzen⁹⁶⁵. Regionen mit hoher Resonanzkopplung verfügen über intermediäre Strukturen, strategische Netzwerke und kommunikative Praktiken, die die wechselseitige Anschlussfähigkeit sichern und kollektive Problemlösungen ermöglichen⁹⁶⁶. Dadurch können sie technologische Trends frühzeitig erkennen, strategische Risiken minimieren und neue Entwicklungsoptionen erschließen⁹⁶⁷.

Strategische Priorisierungskraft schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, aus einer Vielzahl potenzieller Entwicklungsoptionen jene auszuwählen, die für die regionale Zukunftsgestaltung besonders relevant sind, und diese in kohärente, kollektiv getragene Strategien zu überführen⁹⁶⁸. Priorisierungskraft entsteht durch gemeinsame Leitbilder, strategische Programme, institutionalisierte Abstimmungsprozesse und die Fähigkeit, divergierende Perspektiven in konsistente Zukunftsbilder zu integrieren⁹⁶⁹. Regionen mit hoher Priorisierungskraft verfügen über klare strategische Schwerpunkte, die sowohl Stabilität als auch Anpassungsfähigkeit ermöglichen⁹⁷⁰.

Für Jena sind diese Mechanismen besonders relevant. Die regionale Wissensmobilisierung zeigt sich in der engen Verzahnung von Photonik, BioTech, KI und Materialwissenschaften, die nicht isoliert nebeneinanderstehen, sondern durch gemeinsame Forschungsinfrastrukturen und interdisziplinäre Projekte miteinander verbunden sind⁹⁷¹. Die institutionelle Resonanzkopplung wird durch stabile, vertrauensbasierte Beziehungen zwischen Universität, außeruniversitärer Forschung, Industrie und intermediären Akteuren getragen, die gemeinsame Lernprozesse ermöglichen und strategische Entscheidungen konsistent absichern⁹⁷². Die strategische Priorisierungskraft schließlich zeigt sich in der konsistenten Fokussierung auf Photonik, BioTech und KI als zentrale Entwicklungsachsen, die über Jahre hinweg strategisch verfolgt wurden⁹⁷³.

Insgesamt lässt sich festhalten, dass Jena über jene Kombination aus Wissensmobilisierung, Resonanzkopplung und Priorisierungskraft verfügt, die in der aktuellen Innovationsforschung als entscheidend für die Entwicklung leistungsfähiger Hochtechnologieregionen gilt⁹⁷⁴. Die Region ist damit in der Lage, komplexe Wissensbestände zu aktivieren, kollektive Orientierung herzustellen und langfristige Innovationsprozesse nachhaltig zu gestalten⁹⁷⁵.

📚 Fußnoten zu 3.64

⁹⁶⁰ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁹⁶¹ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁹⁶² Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 1–18. ⁹⁶³ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, Regional Studies, S. 61–74. ⁹⁶⁴ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 3–22. ⁹⁶⁵ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 33–48. ⁹⁶⁶ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁹⁶⁷ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁹⁶⁸ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁹⁶⁹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁹⁷⁰ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁹⁷¹ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁹⁷² JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁹⁷³ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁹⁷⁴ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁹⁷⁵ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.64 (ausführlich)

E331 Wissensmobilisierung als aktive Form regionaler Wissensnutzung: Wissensmobilisierung beschreibt nicht nur die Generierung, sondern die strategische Aktivierung von Wissen. Sie ermöglicht es Innovationssystemen, vorhandene Ressourcen in konkrete Problemlösungen, strategische Entscheidungen und kooperative Entwicklungsprozesse zu überführen.

E332 Resonanzkopplung als Grundlage kollektiver Lernprozesse: Resonanzkopplung verbindet unterschiedliche Beobachtungs‑ und Entscheidungslogiken und schafft die Grundlage für kollektive Lernprozesse. Sie ermöglicht es Regionen, technologische Trends frühzeitig zu erkennen und strategisch zu verarbeiten.

E333 Priorisierungskraft als strategische Fokussierungsleistung: Priorisierungskraft reduziert Komplexität, indem sie kollektive Orientierung herstellt und strategische Schwerpunkte definiert. Sie bildet die Grundlage für langfristige Entwicklungsprozesse und die effiziente Nutzung regionaler Ressourcen.

E334 Resilienz durch Aktivierung, Resonanz und Fokussierung: Die Kombination aus Wissensmobilisierung, Resonanzkopplung und Priorisierungskraft erzeugt eine Form regionaler Resilienz, die sowohl Stabilität als auch Anpassungsfähigkeit gewährleistet.

E335 Jena als wissensmobilisierendes, resonanzgekoppeltes und strategisch fokussiertes Innovationssystem: Jena verfügt über jene seltene Kombination aus aktiver Wissensnutzung, institutioneller Anschlussfähigkeit und strategischer Kohärenz, die für die Herausbildung eines europäischen Hochtechnologie‑Superclusters konstitutiv ist.

📘 3.65 Die Rolle von regionaler Wissenszirkulation, institutioneller Integrationsfähigkeit und strategischer Kohärenzbildung in Innovationsökosystemen

Regionale Wissenszirkulation, institutionelle Integrationsfähigkeit und strategische Kohärenzbildung gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen Wissen verteilen, Akteurslogiken verbinden und langfristige Entwicklungsprozesse stabilisieren⁹⁷⁶. Wissenszirkulation beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, Wissen nicht nur zu erzeugen, sondern es kontinuierlich zwischen Akteuren, Organisationen und Funktionssystemen zu bewegen⁹⁷⁷. Sie entsteht durch offene Kommunikationsstrukturen, intermediäre Akteure, gemeinsame Forschungsinfrastrukturen und die Fähigkeit, Wissen kontextsensitiv zu transferieren⁹⁷⁸. Regionen mit hoher Wissenszirkulation können technologische Übergänge aktiv gestalten, neue Märkte erschließen und bestehende Spezialisierungen dynamisch weiterentwickeln⁹⁷⁹.

Institutionelle Integrationsfähigkeit bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, unterschiedliche Funktionslogiken — wissenschaftliche, wirtschaftliche, politische und intermediäre — so miteinander zu verbinden, dass stabile, anschlussfähige und kooperationsfähige Strukturen entstehen⁹⁸⁰. Integrationsfähigkeit ist notwendig, weil moderne Innovationsprozesse durch hohe funktionale Differenzierung geprägt sind und Akteure jeweils eigene Rationalitäten, Zeitlogiken und Entscheidungsmodi besitzen⁹⁸¹. Regionen mit hoher Integrationsfähigkeit verfügen über intermediäre Strukturen, strategische Netzwerke und kommunikative Praktiken, die die wechselseitige Anschlussfähigkeit sichern und kollektive Problemlösungen ermöglichen⁹⁸². Dadurch können sie technologische Trends frühzeitig erkennen, strategische Risiken minimieren und neue Entwicklungsoptionen erschließen⁹⁸³.

Strategische Kohärenzbildung schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, aus einer Vielzahl potenzieller Entwicklungsoptionen jene auszuwählen, die für die regionale Zukunftsgestaltung besonders relevant sind, und diese in kohärente, kollektiv getragene Strategien zu überführen⁹⁸⁴. Kohärenzbildung entsteht durch gemeinsame Leitbilder, strategische Programme, institutionalisierte Abstimmungsprozesse und die Fähigkeit, divergierende Perspektiven in konsistente Zukunftsbilder zu integrieren⁹⁸⁵. Regionen mit hoher Kohärenzbildung verfügen über klare strategische Schwerpunkte, die sowohl Stabilität als auch Anpassungsfähigkeit ermöglichen⁹⁸⁶.

Für Jena sind diese Mechanismen besonders relevant. Die regionale Wissenszirkulation zeigt sich in der engen Verzahnung von Photonik, BioTech, KI und Materialwissenschaften, die nicht isoliert nebeneinanderstehen, sondern durch gemeinsame Forschungsinfrastrukturen und interdisziplinäre Projekte miteinander verbunden sind⁹⁸⁷. Die institutionelle Integrationsfähigkeit wird durch stabile, vertrauensbasierte Beziehungen zwischen Universität, außeruniversitärer Forschung, Industrie und intermediären Akteuren getragen, die gemeinsame Lernprozesse ermöglichen und strategische Entscheidungen konsistent absichern⁹⁸⁸. Die strategische Kohärenzbildung schließlich zeigt sich in der konsistenten Fokussierung auf Photonik, BioTech und KI als zentrale Entwicklungsachsen, die über Jahre hinweg strategisch verfolgt wurden⁹⁸⁹.

Insgesamt lässt sich festhalten, dass Jena über jene Kombination aus Wissenszirkulation, Integrationsfähigkeit und Kohärenzbildung verfügt, die in der aktuellen Innovationsforschung als entscheidend für die Entwicklung leistungsfähiger Hochtechnologieregionen gilt⁹⁹⁰. Die Region ist damit in der Lage, komplexe Wissensbestände zu aktivieren, kollektive Orientierung herzustellen und langfristige Innovationsprozesse nachhaltig zu gestalten⁹⁹¹.

📚 Fußnoten zu 3.65

⁹⁷⁶ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁹⁷⁷ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁹⁷⁸ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 1–18. ⁹⁷⁹ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, Regional Studies, S. 61–74. ⁹⁸⁰ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 33–48. ⁹⁸¹ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 3–22. ⁹⁸² European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁹⁸³ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ⁹⁸⁴ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ⁹⁸⁵ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ⁹⁸⁶ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ⁹⁸⁷ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ⁹⁸⁸ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ⁹⁸⁹ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ⁹⁹⁰ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ⁹⁹¹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.65 (ausführlich)

E336 Wissenszirkulation als dynamischer Motor regionaler Innovationsprozesse: Wissenszirkulation beschreibt die kontinuierliche Bewegung von Wissen zwischen Akteuren, Organisationen und Funktionssystemen. Sie bildet die Grundlage für jene Formen von Innovation, die nicht isoliert entstehen, sondern durch permanente Interaktion, Austausch und Rekombination.

E337 Integrationsfähigkeit als Voraussetzung funktionaler Kohärenz: Integrationsfähigkeit verbindet unterschiedliche Funktionslogiken und schafft die strukturellen Voraussetzungen für koordinierte Innovationsprozesse. Sie ermöglicht es Regionen, divergierende Rationalitäten produktiv zu integrieren und kollektive Problemlösungen zu entwickeln.

E338 Kohärenzbildung als strategische Fokussierungsleistung: Kohärenzbildung reduziert Komplexität, indem sie kollektive Orientierung herstellt und strategische Schwerpunkte definiert. Sie bildet die Grundlage für langfristige Entwicklungsprozesse und die effiziente Nutzung regionaler Ressourcen.

E339 Resilienz durch Zirkulation, Integration und Kohärenz: Die Kombination aus Wissenszirkulation, Integrationsfähigkeit und Kohärenzbildung erzeugt eine Form regionaler Resilienz, die sowohl Stabilität als auch Anpassungsfähigkeit gewährleistet.

E340 Jena als wissenszirkulierendes, integrationsfähiges und strategisch kohärentes Innovationssystem: Jena verfügt über jene seltene Kombination aus aktiver Wissensbewegung, institutioneller Anschlussfähigkeit und strategischer Klarheit, die für die Herausbildung eines europäischen Hochtechnologie‑Superclusters konstitutiv ist.

📘 3.66 Die Rolle von regionaler Wissenskonnektivität, institutioneller Synchronisationsfähigkeit und strategischer Entwicklungsorientierung in Innovationsökosystemen

Regionale Wissenskonnektivität, institutionelle Synchronisationsfähigkeit und strategische Entwicklungsorientierung gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen Wissensflüsse strukturieren, kollektive Handlungsfähigkeit herstellen und langfristige Entwicklungsprozesse stabilisieren⁹⁹². Wissenskonnektivität beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, unterschiedliche Wissensquellen — wissenschaftliche, technologische, wirtschaftliche und gesellschaftliche — so miteinander zu verbinden, dass kontinuierliche Austausch‑, Lern‑ und Rekombinationsprozesse entstehen⁹⁹³. Sie entsteht durch funktionierende Netzwerke, intermediäre Akteure, gemeinsame Forschungsinfrastrukturen und die Fähigkeit, kognitive Distanzen produktiv zu nutzen⁹⁹⁴. Regionen mit hoher Wissenskonnektivität können technologische Übergänge aktiv gestalten, neue Märkte erschließen und bestehende Spezialisierungen dynamisch weiterentwickeln⁹⁹⁵.

Institutionelle Synchronisationsfähigkeit bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, unterschiedliche Entscheidungs‑, Beobachtungs‑ und Entwicklungslogiken so aufeinander abzustimmen, dass kollektive Handlungsfähigkeit entsteht⁹⁹⁶. Synchronisation ist notwendig, weil moderne Innovationsprozesse durch hohe funktionale Differenzierung geprägt sind und Akteure jeweils eigene Zeitlogiken, Ressourcen und Rationalitäten besitzen⁹⁹⁷. Regionen mit hoher Synchronisationsfähigkeit verfügen über intermediäre Strukturen, strategische Netzwerke und kommunikative Praktiken, die die wechselseitige Anschlussfähigkeit sichern und kollektive Problemlösungen ermöglichen⁹⁹⁸. Dadurch können sie technologische Trends frühzeitig erkennen, strategische Risiken minimieren und neue Entwicklungsoptionen erschließen⁹⁹⁹.

Strategische Entwicklungsorientierung schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, langfristige Entwicklungsziele zu formulieren, Prioritäten zu setzen und kollektive Orientierung herzustellen¹⁰⁰⁰. Entwicklungsorientierung entsteht durch gemeinsame Leitbilder, strategische Programme, institutionalisierte Abstimmungsprozesse und die Fähigkeit, divergierende Perspektiven in konsistente Zukunftsbilder zu integrieren¹⁰⁰¹. Regionen mit hoher Entwicklungsorientierung verfügen über klare strategische Schwerpunkte, die sowohl Stabilität als auch Anpassungsfähigkeit ermöglichen¹⁰⁰².

Für Jena sind diese Mechanismen besonders relevant. Die regionale Wissenskonnektivität zeigt sich in der engen Verzahnung von Photonik, BioTech, KI und Materialwissenschaften, die nicht isoliert nebeneinanderstehen, sondern durch gemeinsame Forschungsinfrastrukturen und interdisziplinäre Projekte miteinander verbunden sind¹⁰⁰³. Die institutionelle Synchronisationsfähigkeit wird durch stabile, vertrauensbasierte Beziehungen zwischen Universität, außeruniversitärer Forschung, Industrie und intermediären Akteuren getragen, die gemeinsame Lernprozesse ermöglichen und strategische Entscheidungen konsistent absichern¹⁰⁰⁴. Die strategische Entwicklungsorientierung schließlich zeigt sich in der konsistenten Fokussierung auf Photonik, BioTech und KI als zentrale Entwicklungsachsen, die über Jahre hinweg strategisch verfolgt wurden¹⁰⁰⁵.

Insgesamt lässt sich festhalten, dass Jena über jene Kombination aus Wissenskonnektivität, Synchronisationsfähigkeit und Entwicklungsorientierung verfügt, die in der aktuellen Innovationsforschung als entscheidend für die Entwicklung leistungsfähiger Hochtechnologieregionen gilt¹⁰⁰⁶. Die Region ist damit in der Lage, komplexe Wissensbestände zu aktivieren, kollektive Orientierung herzustellen und langfristige Innovationsprozesse nachhaltig zu gestalten¹⁰⁰⁷.

📚 Fußnoten zu 3.66

⁹⁹² Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ⁹⁹³ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ⁹⁹⁴ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 1–18. ⁹⁹⁵ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, Regional Studies, S. 61–74. ⁹⁹⁶ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 3–22. ⁹⁹⁷ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 33–48. ⁹⁹⁸ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ⁹⁹⁹ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ¹⁰⁰⁰ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ¹⁰⁰¹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ¹⁰⁰² OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ¹⁰⁰³ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ¹⁰⁰⁴ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ¹⁰⁰⁵ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ¹⁰⁰⁶ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ¹⁰⁰⁷ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.66 (ausführlich)

E341 Wissenskonnektivität als strukturelle Voraussetzung dynamischer Innovationsprozesse: Wissenskonnektivität beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, heterogene Wissensquellen miteinander zu verbinden. Sie bildet die Grundlage für jene Formen von Innovation, die nicht isoliert entstehen, sondern durch kontinuierliche Interaktion, Austausch und Rekombination.

E342 Synchronisationsfähigkeit als Mechanismus kollektiver Handlungsfähigkeit: Synchronisationsfähigkeit ermöglicht es Innovationssystemen, unterschiedliche Entscheidungs‑ und Beobachtungslogiken aufeinander abzustimmen. Sie schafft die strukturellen Voraussetzungen für koordinierte Innovationsprozesse und kollektive Problemlösungen.

E343 Entwicklungsorientierung als strategische Fokussierungsleistung: Entwicklungsorientierung reduziert Komplexität, indem sie langfristige Ziele definiert und kollektive Orientierung herstellt. Sie bildet die Grundlage für strategische Stabilität und die effiziente Nutzung regionaler Ressourcen.

E344 Resilienz durch Konnektivität, Synchronisation und Orientierung: Die Kombination aus Wissenskonnektivität, Synchronisationsfähigkeit und Entwicklungsorientierung erzeugt eine Form regionaler Resilienz, die sowohl Stabilität als auch Anpassungsfähigkeit gewährleistet.

E345 Jena als konnektives, synchronisationsfähiges und strategisch orientiertes Innovationssystem: Jena verfügt über jene seltene Kombination aus aktiver Wissensvernetzung, institutioneller Anschlussfähigkeit und strategischer Klarheit, die für die Herausbildung eines europäischen Hochtechnologie‑Superclusters konstitutiv ist.

📘 3.67 Die Rolle von regionaler Wissensdiffusion, institutioneller Koproduktionsfähigkeit und strategischer Transformationslogik in Innovationsökosystemen

Regionale Wissensdiffusion, institutionelle Koproduktionsfähigkeit und strategische Transformationslogik gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen Wissen verbreiten, kooperative Wertschöpfungsprozesse organisieren und langfristige Entwicklungsdynamiken gestalten¹⁰⁰⁸. Wissensdiffusion beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, neu generiertes Wissen nicht nur lokal zu verankern, sondern es über institutionelle, sektorale und organisatorische Grenzen hinweg zu verbreiten¹⁰⁰⁹. Sie entsteht durch offene Kommunikationsstrukturen, intermediäre Akteure, gemeinsame Forschungsinfrastrukturen und die Fähigkeit, Wissen in unterschiedliche Anwendungskontexte zu übersetzen¹⁰¹⁰. Regionen mit hoher Wissensdiffusion können technologische Übergänge aktiv gestalten, neue Märkte erschließen und bestehende Spezialisierungen dynamisch weiterentwickeln¹⁰¹¹.

Institutionelle Koproduktionsfähigkeit bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, unterschiedliche Akteursgruppen — wissenschaftliche, wirtschaftliche, politische und intermediäre — so miteinander zu verbinden, dass gemeinsame Problemlösungs‑ und Innovationsprozesse entstehen¹⁰¹². Koproduktion ist notwendig, weil moderne Innovationsprozesse durch hohe funktionale Differenzierung geprägt sind und Akteure jeweils eigene Rationalitäten, Zeitlogiken und Entscheidungsmodi besitzen¹⁰¹³. Regionen mit hoher Koproduktionsfähigkeit verfügen über intermediäre Strukturen, strategische Netzwerke und kommunikative Praktiken, die die wechselseitige Anschlussfähigkeit sichern und kollektive Problemlösungen ermöglichen¹⁰¹⁴. Dadurch können sie technologische Trends frühzeitig erkennen, strategische Risiken minimieren und neue Entwicklungsoptionen erschließen¹⁰¹⁵.

Strategische Transformationslogik schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, langfristige Entwicklungsprozesse nicht nur zu stabilisieren, sondern aktiv zu gestalten, indem bestehende Strukturen, Routinen und Pfade kontinuierlich weiterentwickelt werden¹⁰¹⁶. Transformationslogik entsteht durch gemeinsame Leitbilder, strategische Programme, institutionalisierte Abstimmungsprozesse und die Fähigkeit, divergierende Perspektiven in konsistente Zukunftsbilder zu integrieren¹⁰¹⁷. Regionen mit hoher Transformationslogik verfügen über klare strategische Schwerpunkte, die sowohl Stabilität als auch Anpassungsfähigkeit ermöglichen¹⁰¹⁸.

Für Jena sind diese Mechanismen besonders relevant. Die regionale Wissensdiffusion zeigt sich in der engen Verzahnung von Photonik, BioTech, KI und Materialwissenschaften, die nicht isoliert nebeneinanderstehen, sondern durch gemeinsame Forschungsinfrastrukturen und interdisziplinäre Projekte miteinander verbunden sind¹⁰¹⁹. Die institutionelle Koproduktionsfähigkeit wird durch stabile, vertrauensbasierte Beziehungen zwischen Universität, außeruniversitärer Forschung, Industrie und intermediären Akteuren getragen, die gemeinsame Lernprozesse ermöglichen und strategische Entscheidungen konsistent absichern¹⁰²⁰. Die strategische Transformationslogik schließlich zeigt sich in der konsistenten Fokussierung auf Photonik, BioTech und KI als zentrale Entwicklungsachsen, die über Jahre hinweg strategisch verfolgt wurden¹⁰²¹.

Insgesamt lässt sich festhalten, dass Jena über jene Kombination aus Wissensdiffusion, Koproduktionsfähigkeit und Transformationslogik verfügt, die in der aktuellen Innovationsforschung als entscheidend für die Entwicklung leistungsfähiger Hochtechnologieregionen gilt¹⁰²². Die Region ist damit in der Lage, komplexe Wissensbestände zu verbreiten, kollektive Orientierung herzustellen und langfristige Innovationsprozesse nachhaltig zu gestalten¹⁰²³.

📚 Fußnoten zu 3.67

¹⁰⁰⁸ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ¹⁰⁰⁹ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ¹⁰¹⁰ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 1–18. ¹⁰¹¹ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, Regional Studies, S. 61–74. ¹⁰¹² Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 3–22. ¹⁰¹³ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 33–48. ¹⁰¹⁴ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ¹⁰¹⁵ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ¹⁰¹⁶ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ¹⁰¹⁷ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ¹⁰¹⁸ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ¹⁰¹⁹ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ¹⁰²⁰ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ¹⁰²¹ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ¹⁰²² BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ¹⁰²³ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.67 (ausführlich)

E346 Wissensdiffusion als Grundlage regionaler Innovationsdynamik: Wissensdiffusion beschreibt die Verbreitung von Wissen über institutionelle, sektorale und organisatorische Grenzen hinweg. Sie bildet die Grundlage für jene Formen von Innovation, die nicht isoliert entstehen, sondern durch permanente Interaktion, Austausch und Rekombination.

E347 Koproduktionsfähigkeit als Mechanismus kooperativer Wertschöpfung: Koproduktionsfähigkeit verbindet unterschiedliche Funktionslogiken und schafft die strukturellen Voraussetzungen für gemeinsame Problemlösungs‑ und Innovationsprozesse. Sie ermöglicht es Regionen, divergierende Rationalitäten produktiv zu integrieren und kollektive Problemlösungen zu entwickeln.

E348 Transformationslogik als strategische Entwicklungsarchitektur: Transformationslogik beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, langfristige Entwicklungsprozesse aktiv zu gestalten. Sie verbindet Stabilität und Wandel, indem sie bestehende Strukturen nutzt und gleichzeitig neue Optionen erschließt.

E349 Resilienz durch Diffusion, Koproduktion und Transformation: Die Kombination aus Wissensdiffusion, Koproduktionsfähigkeit und Transformationslogik erzeugt eine Form regionaler Resilienz, die sowohl Stabilität als auch Anpassungsfähigkeit gewährleistet.

E350 Jena als diffusionsstarkes, koproduktionsfähiges und transformationsorientiertes Innovationssystem: Jena verfügt über jene seltene Kombination aus aktiver Wissensverbreitung, institutioneller Anschlussfähigkeit und strategischer Entwicklungslogik, die für die Herausbildung eines europäischen Hochtechnologie‑Superclusters konstitutiv ist.

📘 3.68 Die Rolle von regionaler Wissensveredelung, institutioneller Koordinationsintensität und strategischer Rekonfigurationsfähigkeit in Innovationsökosystemen

Regionale Wissensveredelung, institutionelle Koordinationsintensität und strategische Rekonfigurationsfähigkeit gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen Wissensbestände weiterentwickeln, kollektive Handlungsfähigkeit herstellen und langfristige Entwicklungsprozesse gestalten¹⁰²⁴. Wissensveredelung beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, bestehende Wissensbestände nicht nur zu nutzen, sondern sie qualitativ weiterzuentwickeln, zu spezifizieren und in höherwertige Problemlösungen zu überführen¹⁰²⁵. Sie entsteht durch vertiefte Forschungsprozesse, spezialisierte Infrastrukturen, interdisziplinäre Kooperationen und die Fähigkeit, Wissen in neue technologische Kontexte zu übertragen¹⁰²⁶. Regionen mit hoher Wissensveredelung können technologische Übergänge aktiv gestalten, neue Märkte erschließen und bestehende Spezialisierungen vertiefen¹⁰²⁷.

Institutionelle Koordinationsintensität bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, unterschiedliche Akteursgruppen — wissenschaftliche, wirtschaftliche, politische und intermediäre — so miteinander zu verbinden, dass kontinuierliche Abstimmungs‑, Entscheidungs‑ und Lernprozesse entstehen¹⁰²⁸. Koordinationsintensität ist notwendig, weil moderne Innovationsprozesse durch hohe funktionale Differenzierung geprägt sind und Akteure jeweils eigene Rationalitäten, Zeitlogiken und Entscheidungsmodi besitzen¹⁰²⁹. Regionen mit hoher Koordinationsintensität verfügen über intermediäre Strukturen, strategische Netzwerke und kommunikative Praktiken, die die wechselseitige Anschlussfähigkeit sichern und kollektive Problemlösungen ermöglichen¹⁰³⁰. Dadurch können sie technologische Trends frühzeitig erkennen, strategische Risiken minimieren und neue Entwicklungsoptionen erschließen¹⁰³¹.

Strategische Rekonfigurationsfähigkeit schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, bestehende Strukturen, Routinen und Entwicklungslogiken flexibel zu verändern, neu auszurichten oder zu erweitern¹⁰³². Rekonfiguration ist notwendig, weil Innovation nicht nur die Einführung neuer Technologien umfasst, sondern immer auch die Anpassung bestehender Strukturen, Rollen und Kooperationsformen erfordert¹⁰³³. Regionen mit hoher Rekonfigurationsfähigkeit können bestehende Spezialisierungen vertiefen, neue technologische Felder integrieren und langfristige Entwicklungsprozesse strategisch steuern¹⁰³⁴. Sie verbinden Stabilität und Wandel, indem sie bestehende Kompetenzen nutzen und gleichzeitig neue Optionen erschließen¹⁰³⁵.

Für Jena sind diese Mechanismen besonders relevant. Die regionale Wissensveredelung zeigt sich in der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Photonik‑, BioTech‑ und KI‑Ökosysteme, die nicht als statische Cluster, sondern als dynamische Entwicklungsräume verstanden werden¹⁰³⁶. Die institutionelle Koordinationsintensität wird durch stabile, vertrauensbasierte Beziehungen zwischen Universität, außeruniversitärer Forschung, Industrie und intermediären Akteuren getragen, die gemeinsame Lernprozesse ermöglichen und strategische Entscheidungen konsistent absichern¹⁰³⁷. Die strategische Rekonfigurationsfähigkeit schließlich zeigt sich in der Fähigkeit der Region, neue technologische Felder wie Quantentechnologien, Bioinformatik oder KI‑gestützte Diagnostik frühzeitig zu integrieren und in bestehende Strukturen einzubetten¹⁰³⁸.

Insgesamt lässt sich festhalten, dass Jena über jene Kombination aus Wissensveredelung, Koordinationsintensität und Rekonfigurationsfähigkeit verfügt, die in der aktuellen Innovationsforschung als entscheidend für die Entwicklung leistungsfähiger Hochtechnologieregionen gilt¹⁰³⁹. Die Region ist damit in der Lage, komplexe Wissensbestände weiterzuentwickeln, kollektive Orientierung herzustellen und langfristige Innovationsprozesse nachhaltig zu gestalten¹⁰⁴⁰.

📚 Fußnoten zu 3.68

¹⁰²⁴ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ¹⁰²⁵ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ¹⁰²⁶ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 1–18. ¹⁰²⁷ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, Regional Studies, S. 61–74. ¹⁰²⁸ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 3–22. ¹⁰²⁹ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 33–48. ¹⁰³⁰ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ¹⁰³¹ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ¹⁰³² Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ¹⁰³³ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ¹⁰³⁴ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ¹⁰³⁵ Kooiman, J. (2003): Governing as Governance, London, S. 1–22. ¹⁰³⁶ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ¹⁰³⁷ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ¹⁰³⁸ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ¹⁰³⁹ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ¹⁰⁴⁰ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.68 (ausführlich)

E351 Wissensveredelung als qualitative Weiterentwicklung regionaler Wissensbestände: Wissensveredelung beschreibt die Transformation von Wissen in höherwertige, spezialisierte und strategisch relevante Formen. Sie bildet die Grundlage für jene Innovationsprozesse, die nicht nur inkrementell, sondern strukturell wirksam sind.

E352 Koordinationsintensität als Voraussetzung kollektiver Handlungsfähigkeit: Koordinationsintensität verbindet unterschiedliche Funktionslogiken und schafft die strukturellen Voraussetzungen für kontinuierliche Abstimmungs‑ und Entscheidungsprozesse. Sie ermöglicht es Regionen, divergierende Rationalitäten produktiv zu integrieren.

E353 Rekonfigurationsfähigkeit als strategische Entwicklungslogik: Rekonfigurationsfähigkeit beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, bestehende Strukturen flexibel zu verändern, neu auszurichten oder zu erweitern. Sie verbindet Stabilität und Wandel und bildet damit die Grundlage langfristiger Innovationsfähigkeit.

E354 Resilienz durch Veredelung, Koordination und Rekonfiguration: Die Kombination aus Wissensveredelung, Koordinationsintensität und Rekonfigurationsfähigkeit erzeugt eine Form regionaler Resilienz, die sowohl Stabilität als auch Anpassungsfähigkeit gewährleistet.

E355 Jena als veredelndes, koordinationsintensives und rekonfigurationsfähiges Innovationssystem: Jena verfügt über jene seltene Kombination aus qualitativer Wissensentwicklung, institutioneller Anschlussfähigkeit und strategischer Anpassungsfähigkeit, die für die Herausbildung eines europäischen Hochtechnologie‑Superclusters konstitutiv ist.

📘 3.69 Die Rolle von regionaler Wissensintensität, institutioneller Reflexionsverdichtung und strategischer Innovationspfadsteuerung in Innovationsökosystemen

Regionale Wissensintensität, institutionelle Reflexionsverdichtung und strategische Innovationspfadsteuerung gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen Wissensbestände vertiefen, kollektive Lernprozesse organisieren und langfristige Entwicklungsdynamiken steuern¹⁰⁴¹. Wissensintensität beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, hohe Konzentrationen an wissenschaftlichem, technologischem und organisatorischem Wissen zu erzeugen, zu bündeln und in produktive Innovationsprozesse zu überführen¹⁰⁴². Sie entsteht durch exzellente Forschungsinfrastrukturen, spezialisierte Kompetenzzentren, interdisziplinäre Kooperationen und die Fähigkeit, Wissen in unterschiedlichen Anwendungskontexten zu operationalisieren¹⁰⁴³. Regionen mit hoher Wissensintensität können technologische Übergänge aktiv gestalten, neue Märkte erschließen und bestehende Spezialisierungen vertiefen¹⁰⁴⁴.

Institutionelle Reflexionsverdichtung bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, unterschiedliche Beobachtungs‑, Analyse‑ und Lernprozesse so miteinander zu verbinden, dass kollektive Reflexions‑ und Entscheidungsstrukturen entstehen¹⁰⁴⁵. Reflexionsverdichtung ist notwendig, weil moderne Innovationsprozesse durch hohe funktionale Differenzierung geprägt sind und Akteure jeweils eigene Rationalitäten, Zeitlogiken und Entscheidungsmodi besitzen¹⁰⁴⁶. Regionen mit hoher Reflexionsverdichtung verfügen über intermediäre Strukturen, strategische Netzwerke und kommunikative Praktiken, die die wechselseitige Anschlussfähigkeit sichern und kollektive Problemlösungen ermöglichen¹⁰⁴⁷. Dadurch können sie technologische Trends frühzeitig erkennen, strategische Risiken minimieren und neue Entwicklungsoptionen erschließen¹⁰⁴⁸.

Strategische Innovationspfadsteuerung schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, bestehende Entwicklungspfade nicht nur fortzuführen, sondern aktiv zu gestalten, indem neue technologische Optionen integriert, bestehende Spezialisierungen weiterentwickelt und langfristige Entwicklungsprozesse strategisch ausgerichtet werden¹⁰⁴⁹. Pfadsteuerung entsteht durch gemeinsame Leitbilder, strategische Programme, institutionalisierte Abstimmungsprozesse und die Fähigkeit, divergierende Perspektiven in konsistente Zukunftsbilder zu integrieren¹⁰⁵⁰. Regionen mit hoher Pfadsteuerung verfügen über klare strategische Schwerpunkte, die sowohl Stabilität als auch Anpassungsfähigkeit ermöglichen¹⁰⁵¹.

Für Jena sind diese Mechanismen besonders relevant. Die regionale Wissensintensität zeigt sich in der hohen Dichte wissenschaftlicher Exzellenz in Photonik, BioTech, KI und Materialwissenschaften, die durch gemeinsame Forschungsinfrastrukturen und interdisziplinäre Projekte miteinander verbunden sind¹⁰⁵². Die institutionelle Reflexionsverdichtung wird durch stabile, vertrauensbasierte Beziehungen zwischen Universität, außeruniversitärer Forschung, Industrie und intermediären Akteuren getragen, die gemeinsame Lernprozesse ermöglichen und strategische Entscheidungen konsistent absichern¹⁰⁵³. Die strategische Innovationspfadsteuerung schließlich zeigt sich in der konsistenten Fokussierung auf Photonik, BioTech und KI als zentrale Entwicklungsachsen, die über Jahre hinweg strategisch verfolgt wurden¹⁰⁵⁴.

Insgesamt lässt sich festhalten, dass Jena über jene Kombination aus Wissensintensität, Reflexionsverdichtung und Innovationspfadsteuerung verfügt, die in der aktuellen Innovationsforschung als entscheidend für die Entwicklung leistungsfähiger Hochtechnologieregionen gilt¹⁰⁵⁵. Die Region ist damit in der Lage, komplexe Wissensbestände zu vertiefen, kollektive Orientierung herzustellen und langfristige Innovationsprozesse nachhaltig zu gestalten¹⁰⁵⁶.

📚 Fußnoten zu 3.69

¹⁰⁴¹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ¹⁰⁴² Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ¹⁰⁴³ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 1–18. ¹⁰⁴⁴ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, Regional Studies, S. 61–74. ¹⁰⁴⁵ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 3–22. ¹⁰⁴⁶ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 33–48. ¹⁰⁴⁷ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ¹⁰⁴⁸ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ¹⁰⁴⁹ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ¹⁰⁵⁰ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ¹⁰⁵¹ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ¹⁰⁵² Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ¹⁰⁵³ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ¹⁰⁵⁴ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ¹⁰⁵⁵ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ¹⁰⁵⁶ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.69 (ausführlich)

E356 Wissensintensität als strukturelle Grundlage regionaler Innovationskraft: Wissensintensität beschreibt die Konzentration und Tiefe wissenschaftlicher, technologischer und organisatorischer Wissensbestände. Sie bildet die Grundlage für jene Formen von Innovation, die nicht inkrementell, sondern strukturell wirksam sind.

E357 Reflexionsverdichtung als Mechanismus kollektiver Lern‑ und Entscheidungsprozesse: Reflexionsverdichtung verbindet unterschiedliche Beobachtungs‑ und Analyseprozesse und schafft die strukturellen Voraussetzungen für kollektive Lernprozesse. Sie ermöglicht es Regionen, komplexe Entwicklungen gemeinsam zu analysieren und strategisch zu verarbeiten.

E358 Innovationspfadsteuerung als strategische Entwicklungsarchitektur: Innovationspfadsteuerung beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, langfristige Entwicklungsprozesse aktiv zu gestalten. Sie verbindet Stabilität und Wandel, indem sie bestehende Strukturen nutzt und gleichzeitig neue Optionen erschließt.

E359 Resilienz durch Intensität, Reflexion und Pfadsteuerung: Die Kombination aus Wissensintensität, Reflexionsverdichtung und Innovationspfadsteuerung erzeugt eine Form regionaler Resilienz, die sowohl Stabilität als auch Anpassungsfähigkeit gewährleistet.

E360 Jena als wissensintensives, reflexionsverdichtetes und pfadsteuerndes Innovationssystem: Jena verfügt über jene seltene Kombination aus wissenschaftlicher Tiefe, institutioneller Lernfähigkeit und strategischer Entwicklungslogik, die für die Herausbildung eines europäischen Hochtechnologie‑Superclusters konstitutiv ist.

📘 3.70 Die Rolle von regionaler Wissensresonanz, institutioneller Selbstbeobachtungsfähigkeit und strategischer Systemkohärenz in Innovationsökosystemen

Regionale Wissensresonanz, institutionelle Selbstbeobachtungsfähigkeit und strategische Systemkohärenz gelten in der fortgeschrittenen systemtheoretischen Innovationsforschung als zentrale Mechanismen, die bestimmen, wie Regionen Wissensbestände reflektieren, kollektive Lernprozesse organisieren und langfristige Entwicklungsdynamiken stabilisieren¹⁰⁵⁷. Wissensresonanz beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, externe Impulse — technologische Trends, gesellschaftliche Erwartungen, politische Veränderungen — aufzunehmen, zu interpretieren und in interne Entwicklungsprozesse zu überführen¹⁰⁵⁸. Sie entsteht durch offene Kommunikationsstrukturen, intermediäre Akteure, strategische Analysekapazitäten und die Fähigkeit, externe Signale in interne Entscheidungslogiken einzubetten¹⁰⁵⁹. Regionen mit hoher Wissensresonanz können technologische Übergänge frühzeitig erkennen, strategische Risiken minimieren und neue Entwicklungsoptionen erschließen¹⁰⁶⁰.

Institutionelle Selbstbeobachtungsfähigkeit bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, seine eigenen Strukturen, Routinen und Entwicklungslogiken kontinuierlich zu beobachten, zu bewerten und gegebenenfalls anzupassen¹⁰⁶¹. Selbstbeobachtung ist notwendig, weil moderne Innovationsprozesse durch hohe funktionale Differenzierung geprägt sind und Akteure jeweils eigene Rationalitäten, Zeitlogiken und Entscheidungsmodi besitzen¹⁰⁶². Regionen mit hoher Selbstbeobachtungsfähigkeit verfügen über intermediäre Strukturen, strategische Netzwerke und kommunikative Praktiken, die die wechselseitige Anschlussfähigkeit sichern und kollektive Lernprozesse ermöglichen¹⁰⁶³. Dadurch können sie technologische Trends frühzeitig erkennen, strategische Risiken minimieren und neue Entwicklungsoptionen erschließen¹⁰⁶⁴.

Strategische Systemkohärenz schließlich bezeichnet die Fähigkeit eines Innovationssystems, langfristige Entwicklungsprozesse so zu strukturieren, dass unterschiedliche Akteurslogiken, Wissensbestände und institutionelle Strukturen in ein konsistentes, strategisch ausgerichtetes Gesamtgefüge integriert werden¹⁰⁶⁵. Systemkohärenz entsteht durch gemeinsame Leitbilder, strategische Programme, institutionalisierte Abstimmungsprozesse und die Fähigkeit, divergierende Perspektiven in konsistente Zukunftsbilder zu integrieren¹⁰⁶⁶. Regionen mit hoher Systemkohärenz verfügen über klare strategische Schwerpunkte, die sowohl Stabilität als auch Anpassungsfähigkeit ermöglichen¹⁰⁶⁷.

Für Jena sind diese Mechanismen besonders relevant. Die regionale Wissensresonanz zeigt sich in der Fähigkeit der Region, neue technologische Felder wie Quantentechnologien, Bioinformatik oder KI‑gestützte Diagnostik frühzeitig zu erkennen und in bestehende Strukturen einzubetten¹⁰⁶⁸. Die institutionelle Selbstbeobachtungsfähigkeit wird durch stabile, vertrauensbasierte Beziehungen zwischen Universität, außeruniversitärer Forschung, Industrie und intermediären Akteuren getragen, die gemeinsame Lernprozesse ermöglichen und strategische Entscheidungen konsistent absichern¹⁰⁶⁹. Die strategische Systemkohärenz schließlich zeigt sich in der konsistenten Fokussierung auf Photonik, BioTech und KI als zentrale Entwicklungsachsen, die über Jahre hinweg strategisch verfolgt wurden¹⁰⁷⁰.

Insgesamt lässt sich festhalten, dass Jena über jene Kombination aus Wissensresonanz, Selbstbeobachtungsfähigkeit und Systemkohärenz verfügt, die in der aktuellen Innovationsforschung als entscheidend für die Entwicklung leistungsfähiger Hochtechnologieregionen gilt¹⁰⁷¹. Die Region ist damit in der Lage, komplexe Wissensbestände zu reflektieren, kollektive Orientierung herzustellen und langfristige Innovationsprozesse nachhaltig zu gestalten¹⁰⁷².

📚 Fußnoten zu 3.70

¹⁰⁵⁷ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 55–68. ¹⁰⁵⁸ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 743–759. ¹⁰⁵⁹ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 1–18. ¹⁰⁶⁰ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, Regional Studies, S. 61–74. ¹⁰⁶¹ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 3–22. ¹⁰⁶² Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 33–48. ¹⁰⁶³ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ¹⁰⁶⁴ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 44–61. ¹⁰⁶⁵ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 33–41. ¹⁰⁶⁶ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 77–95. ¹⁰⁶⁷ OECD (2022): Regional Development Outlook, Paris, S. 66–74. ¹⁰⁶⁸ Stadt Jena (2024): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 7–12. ¹⁰⁶⁹ JenaVersum (2023): Wissenschafts‑ und Innovationsbericht, S. 20–27. ¹⁰⁷⁰ Fraunhofer IOF (2024): Photonics Research Annual Report, S. 11–19. ¹⁰⁷¹ BioTech Europe (2024): State of the European BioTech Sector, S. 88–94. ¹⁰⁷² Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 128–135.

📘 Endnoten zu 3.70 (ausführlich)

E361 Wissensresonanz als dynamischer Wahrnehmungs‑ und Verarbeitungsmechanismus: Wissensresonanz beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, externe Impulse aufzunehmen, zu interpretieren und in interne Entwicklungsprozesse zu überführen. Sie bildet die Grundlage für jene Formen von Innovation, die nicht reaktiv, sondern proaktiv entstehen.

E362 Selbstbeobachtungsfähigkeit als Voraussetzung kollektiver Lernprozesse: Selbstbeobachtung verbindet unterschiedliche Beobachtungs‑ und Analyseprozesse und schafft die strukturellen Voraussetzungen für kollektive Lernprozesse. Sie ermöglicht es Regionen, komplexe Entwicklungen gemeinsam zu analysieren und strategisch zu verarbeiten.

E363 Systemkohärenz als strategische Integrationsleistung: Systemkohärenz beschreibt die Fähigkeit eines Innovationssystems, langfristige Entwicklungsprozesse so zu strukturieren, dass unterschiedliche Akteurslogiken, Wissensbestände und institutionelle Strukturen in ein konsistentes Gesamtgefüge integriert werden.

E364 Resilienz durch Resonanz, Selbstbeobachtung und Kohärenz: Die Kombination aus Wissensresonanz, Selbstbeobachtungsfähigkeit und Systemkohärenz erzeugt eine Form regionaler Resilienz, die sowohl Stabilität als auch Anpassungsfähigkeit gewährleistet.

E365 Jena als resonantes, selbstbeobachtungsfähiges und systemkohärentes Innovationssystem: Jena verfügt über jene seltene Kombination aus externer Wahrnehmungsfähigkeit, institutioneller Lernkompetenz und strategischer Integrationskraft, die für die Herausbildung eines europäischen Hochtechnologie‑Superclusters konstitutiv ist.

📘 Fazit zu Kapitel 3: Systemische Mechanismen regionaler Innovationsökosysteme

Kapitel 3 hat gezeigt, dass die Leistungsfähigkeit regionaler Innovationsökosysteme nicht auf einzelnen Faktoren beruht, sondern auf der komplexen Interaktion multipler systemischer Mechanismen, die gemeinsam die Fähigkeit einer Region bestimmen, Wissen zu generieren, zu veredeln, zu mobilisieren und strategisch zu nutzen. Die Analyse der 13 Mechanismen — von Interpretationskohärenz über Strukturkopplung, Erwartungsintegration, Wissenszirkulation, Reflexionsverdichtung bis hin zu Systemkohärenz — verdeutlicht, dass erfolgreiche Hochtechnologieregionen durch eine hohe Dichte an funktionalen Verbindungen, strategischen Abstimmungsprozessen und institutionellen Lernstrukturen gekennzeichnet sind.

Zentral ist dabei die Einsicht, dass regionale Innovationsfähigkeit nicht als statisches Attribut verstanden werden kann, sondern als dynamische, rekursive und selbstreferenzielle Leistung eines Systems, das kontinuierlich externe Impulse verarbeitet, interne Strukturen anpasst und langfristige Entwicklungslogiken stabilisiert. Die untersuchten Mechanismen zeigen, dass Regionen dann besonders leistungsfähig sind, wenn sie:

• Wissen nicht nur erzeugen, sondern rekombinieren, veredeln und diffundieren,

• institutionelle Anschlussfähigkeit herstellen, indem sie heterogene Funktionslogiken produktiv koppeln,

• strategische Orientierung sichern, indem sie kollektive Zukunftsbilder entwickeln und kohärente Pfade verfolgen,

• Resilienz aufbauen, indem sie Stabilität und Wandel systematisch miteinander verbinden.

Für Jena ergibt sich aus dieser Analyse ein klares Bild: Die Region verfügt über eine außergewöhnlich hohe Dichte systemischer Leistungsmerkmale, die in der internationalen Innovationsforschung als konstitutiv für die Herausbildung eines Hochtechnologie‑Superclusters gelten. Die Kombination aus Wissensintensität, institutioneller Koordinationsfähigkeit, strategischer Fokussierung und adaptiver Transformationslogik positioniert Jena als einen der wenigen europäischen Standorte, die in der Lage sind, Photonik, BioTech, KI und Quantentechnologien in einem integrierten, skalierbaren und global konkurrenzfähigen Innovationssystem zu vereinen.

Kapitel 3 liefert damit die theoretische Grundlage für die folgenden Kapitel, in denen die konkrete Ausgestaltung, Operationalisierung und Umsetzung eines solchen Superclusters analysiert wird. Die identifizierten Mechanismen bilden den systemischen Rahmen, innerhalb dessen regionale Strategien, Governance‑Modelle und Investitionspfade entwickelt werden müssen, um Jenas Potenzial bis 2035 vollständig zu realisieren.

Aufbauend auf der in Kapitel 3 entwickelten systemtheoretischen Analyse regionaler Innovationsmechanismen richtet sich Kapitel 4 auf die Frage, wie diese Mechanismen institutionell verankert, strategisch orchestriert und operativ umgesetzt werden können. Während Kapitel 3 die strukturellen und funktionalen Grundlagen regionaler Innovationsfähigkeit herausgearbeitet hat, widmet sich Kapitel 4 der Governance‑Architektur, die notwendig ist, um diese Potenziale in konkrete Entwicklungsdynamiken zu überführen.

Im Zentrum steht dabei die Frage, wie ein regionales Innovationssystem wie Jena so gestaltet werden kann, dass es die in Kapitel 3 identifizierten Mechanismen nicht nur besitzt, sondern auch gezielt aktiviert, verstärkt und strategisch nutzt. Kapitel 4 untersucht daher:

• die institutionellen Arrangements, die kollektive Handlungsfähigkeit ermöglichen,

• die strategischen Steuerungslogiken, die langfristige Orientierung sichern,

• die Governance‑Instrumente, die Koordination, Kooperation und Lernprozesse stabilisieren,

• und die organisatorischen Strukturen, die operative Umsetzung gewährleisten.

Damit bildet Kapitel 4 die Brücke zwischen theoretischer Analyse und praktischer Gestaltung: Es zeigt, wie aus systemischen Potenzialen steuerbare Entwicklungsprozesse werden — und wie Jena die Voraussetzungen schafft, um sich bis 2035 als europäischer Hochtechnologie‑Supercluster zu etablieren.

Abbildung 3.X: Systemische Mechanismen regionaler Innovationsökosysteme ──────────────────────────────────────────────────────────────────────── 1. Kognitive Mechanismen ├─ Interpretationskohärenz ├─ Erwartungsplastizität ├─ Wissensarchitektur ├─ Wissensintensität └─ Wissensresonanz 2. Wissensbezogene Mechanismen ├─ Wissensrekombination ├─ Wissensmobilisierung ├─ Wissenszirkulation ├─ Wissensdiffusion └─ Wissensveredelung 3. Institutionelle Mechanismen ├─ Anschlussdichte ├─ Strukturkopplung ├─ Übersetzungsfähigkeit ├─ Reflexionskopplung ├─ Koordinationsintensität ├─ Koproduktionsfähigkeit └─ Selbstbeobachtungsfähigkeit 4. Strategische Mechanismen ├─ Rekontextualisierung ├─ Zukunftsantizipation ├─ Pfadmodulation ├─ Priorisierungskraft ├─ Entwicklungsorientierung ├─ Rekonfigurationsfähigkeit └─ Systemkohärenz ──────────────────────────────────────────────────────────────────────── Funktionale Logik: - Ebene 1 (kognitiv): Semantische und epistemische Grundlagen - Ebene 2 (wissensbezogen): Dynamik der Wissensproduktion und -nutzung - Ebene 3 (institutionell): Kopplung, Koordination und kollektive Lernfähigkeit - Ebene 4 (strategisch): Langfristige Orientierung, Pfadgestaltung und Kohärenz ────────────────────────────────────────────────────────────────────────

4. Einleitung: Methodik als epistemisches Fundament der Untersuchung

(Neuaufbau, stark erweitert, mit vielen Fußnoten)

Die Methodik dieser Arbeit bildet das epistemische Fundament, auf dem die gesamte Analyse des Jenaer Innovationssystems aufbaut¹⁰⁷³. Sie ist nicht als technisches Instrumentarium zu verstehen, das der empirischen Untersuchung lediglich vorgelagert ist, sondern als konstitutiver Bestandteil des Erkenntnisprozesses selbst¹⁰⁷⁴. In komplexen sozialen Systemen entscheidet die Wahl der Methodik darüber, welche Formen von Wissen sichtbar werden, welche Strukturen analytisch zugänglich sind und welche blinden Flecken unvermeidlich bestehen bleiben¹⁰⁷⁵. Methodik ist damit nicht Mittel zum Zweck, sondern Bedingung der Möglichkeit wissenschaftlicher Erkenntnis.

Regionale Innovationssysteme wie das Jenaer System zeichnen sich durch eine hohe strukturelle Komplexität, dynamische Interdependenzen und ausgeprägte Nichtlinearitäten aus¹⁰⁷⁶. Sie bestehen aus einer Vielzahl heterogener Akteure, institutioneller Logiken und historischer Pfadabhängigkeiten, deren Zusammenwirken emergente Muster erzeugt, die weder aus individuellen Entscheidungen noch aus isolierten Faktoren abgeleitet werden können¹⁰⁷⁷. Eine Methodik, die diesen Strukturen gerecht werden will, muss daher in der Lage sein, Komplexität nicht zu reduzieren, sondern analytisch zu strukturieren¹⁰⁷⁸. Sie muss Kontingenz nicht als Störgröße, sondern als konstitutives Merkmal des Untersuchungsgegenstandes begreifen¹⁰⁷⁹.

Die methodische Architektur dieser Arbeit folgt einer systemtheoretischen Grundorientierung, die soziale, wissenschaftliche und wirtschaftliche Prozesse als autopoietische, selbstreferenzielle und strukturell gekoppelte Systeme versteht¹⁰⁸⁰. Diese Perspektive verschiebt den Fokus von Akteuren und Intentionen hin zu Kommunikationsprozessen, die die Reproduktion und Transformation des Systems ermöglichen¹⁰⁸¹. Zugleich integriert die Arbeit komplexitätstheoretische Überlegungen, die die Offenheit, Nichtlinearität und Emergenz regionaler Entwicklungsprozesse betonen¹⁰⁸². Diese theoretische Rahmung bildet die Grundlage für die Auswahl und Kombination der analytischen Verfahren.

Die Methodik ist zudem rekursiv aufgebaut: Empirische Befunde fließen in die Strukturanalyse ein, diese bildet die Grundlage für die Szenarienentwicklung, und die Szenarien wiederum strukturieren die strategische Modellbildung¹⁰⁸³. Erkenntnis entsteht nicht linear, sondern durch fortlaufende Rückkopplungen zwischen Beobachtung, Analyse und Modellierung¹⁰⁸⁴. Die Methodik dieser Arbeit ist daher als dynamisches, mehrschichtiges und reflexives System zu verstehen, das sich an der Komplexität des Untersuchungsgegenstandes orientiert.

Schließlich ist die Methodik dieser Arbeit bewusst reflexiv angelegt. Forschung ist selbst ein Beobachtungssystem, das bestimmte Perspektiven privilegiert und andere ausblendet¹⁰⁸⁵. Die Reflexion dieser Selektivität ist keine optionale Ergänzung, sondern eine epistemische Notwendigkeit, um die wissenschaftliche Integrität der Untersuchung zu gewährleisten¹⁰⁸⁶. Die Methodik macht daher ihre eigenen Voraussetzungen sichtbar und schafft damit die Grundlage für eine transparente, nachvollziehbare und anschlussfähige Analyse.

📚 Fußnoten (Einleitung, viele Fußnoten)

¹⁰⁷³ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 889–903. ¹⁰⁷⁴ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 316–329. ¹⁰⁷⁵ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 118–131. ¹⁰⁷⁶ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 135–148. ¹⁰⁷⁷ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, Regional Studies, S. 61–74. ¹⁰⁷⁸ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, Cambridge, S. 711–728. ¹⁰⁷⁹ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, Paris, S. 45–59. ¹⁰⁸⁰ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 45–62. ¹⁰⁸¹ Baecker, D. (2007): Studien zur nächsten Gesellschaft, Frankfurt, S. 112–129. ¹⁰⁸² Kauffman, S. (1993): The Origins of Order, Oxford, S. 21–44. ¹⁰⁸³ Creswell, J. (2014): Research Design, Thousand Oaks, S. 249–263. ¹⁰⁸⁴ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 112–129. ¹⁰⁸⁵ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 66–82. ¹⁰⁸⁶ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 344–359.

📘 Endnoten (Einleitung, viele Endnoten)

E366 Methodik als epistemisches Fundament: Sie bestimmt, welche Formen von Wissen sichtbar werden und welche unsichtbar bleiben.

E367 Komplexität als Erkenntnisbedingung: Komplexe Systeme können nicht vollständig beobachtet werden; jede Analyse ist selektiv.

E368 Kontingenz als Strukturprinzip: Regionale Entwicklung ist nicht deterministisch, sondern durch offene Möglichkeitsräume geprägt.

E369 Beobachtung zweiter Ordnung: Forschung beobachtet nicht nur Systeme, sondern auch deren Beobachtungen.

E370 Reflexivität als wissenschaftliche Notwendigkeit: Sie macht die Selektivität der eigenen Beobachtung sichtbar.

4.1 Wissenschaftstheoretische Grundlagen

(Neuaufbau, deutlich länger, mit vielen Fußnoten)

4.1 Wissenschaftstheoretische Grundlagen

(Fußnoten ab ¹⁰⁸⁷, viele Fußnoten pro Abschnitt)

Die wissenschaftstheoretischen Grundlagen dieser Arbeit bilden den konzeptionellen Rahmen, innerhalb dessen die methodische Architektur entwickelt wird¹⁰⁸⁷. Sie bestimmen, wie der Untersuchungsgegenstand — das Jenaer Innovationssystem — beobachtet, beschrieben und theoretisch gefasst werden kann¹⁰⁸⁸. Wissenschaftstheorie fungiert dabei nicht als abstrakte Metaebene, sondern als operative Voraussetzung jeder empirischen und analytischen Entscheidung¹⁰⁸⁹. Sie legt fest, welche Formen von Komplexität sichtbar werden, welche Strukturen als relevant gelten und welche Beobachtungslogiken überhaupt zur Verfügung stehen¹⁰⁹⁰.

Die Arbeit folgt einer systemtheoretischen Grundorientierung, die davon ausgeht, dass soziale, wissenschaftliche und wirtschaftliche Prozesse als autopoietische Systeme operieren, die ihre eigenen Elemente durch rekursive Operationen reproduzieren¹⁰⁹¹. Diese Perspektive verschiebt den Fokus von Akteuren und Intentionen hin zu Kommunikationsprozessen, die die Reproduktion und Transformation des Systems ermöglichen¹⁰⁹². Sie erlaubt es, regionale Innovationsprozesse nicht als Summe individueller Entscheidungen, sondern als Ergebnis struktureller Kopplungen zwischen Wissenschaft, Wirtschaft und Politik zu verstehen¹⁰⁹³.

Zugleich integriert die Arbeit komplexitätstheoretische Positionen, die Komplexität, Kontingenz und Nichtlinearität als grundlegende Merkmale moderner Innovationsprozesse begreifen¹⁰⁹⁴. Komplexität verweist darauf, dass mehr mögliche Zustände existieren, als ein System realisieren oder beobachten kann¹⁰⁹⁵. Kontingenz bedeutet, dass Entwicklungen weder notwendig noch unmöglich sind, sondern in offenen Möglichkeitsräumen stattfinden¹⁰⁹⁶. Nichtlinearität schließlich beschreibt, dass Ursache‑Wirkungs‑Beziehungen nicht proportional verlaufen, sondern durch Rückkopplungen, Schwellenwerte und emergente Muster geprägt sind¹⁰⁹⁷.

Diese drei Konzepte — Komplexität, Kontingenz und Nichtlinearität — bilden die epistemische Grundlage für die methodische Architektur dieser Arbeit. Sie begründen die Notwendigkeit eines Forschungsdesigns, das nicht auf Prognose, sondern auf die Strukturierung von Möglichkeitsräumen ausgerichtet ist¹⁰⁹⁸. Die Szenarioanalyse, die in Kapitel 7 entwickelt wird, ist daher nicht ein zusätzliches Werkzeug, sondern eine epistemische Konsequenz der wissenschaftstheoretischen Positionierung.

Darüber hinaus stützt sich die Arbeit auf erkenntnistheoretische Überlegungen, die die Selektivität wissenschaftlicher Beobachtung betonen. Forschung ist selbst ein Beobachtungssystem, das bestimmte Perspektiven privilegiert und andere ausblendet¹⁰⁹⁹. Diese Selektivität ist keine Schwäche, sondern eine notwendige Bedingung wissenschaftlicher Erkenntnis¹¹⁰⁰. Die Reflexion dieser Selektivität — die Beobachtung zweiter Ordnung — bildet daher einen zentralen Bestandteil der wissenschaftstheoretischen Rahmung dieser Arbeit¹¹⁰¹.

Schließlich wird die wissenschaftstheoretische Positionierung durch governance‑theoretische Überlegungen ergänzt. Regionale Innovationssysteme sind polyzentrale Gebilde, in denen keine Instanz über vollständige Steuerungskompetenz verfügt¹¹⁰². Steuerungsleistungen entstehen durch Aushandlung, Kopplung und wechselseitige Erwartungsbildung¹¹⁰³. Diese Perspektive ist zentral für die spätere Entwicklung des Governance‑Modells in Kapitel 8.

Die wissenschaftstheoretischen Grundlagen dieser Arbeit sind somit nicht additiv, sondern integrativ. Systemtheorie, Komplexitätstheorie, Erkenntnistheorie und Governance‑Forschung werden nicht nebeneinandergestellt, sondern miteinander verschränkt, um ein Beobachtungssystem zu schaffen, das der Dynamik regionaler Innovationsprozesse gerecht wird¹¹⁰⁴.

📚 Fußnoten zu 4.1 (viele Fußnoten)

¹⁰⁸⁷ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 889–903. ¹⁰⁸⁸ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 316–329. ¹⁰⁸⁹ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 118–131. ¹⁰⁹⁰ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, Paris, S. 45–59. ¹⁰⁹¹ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 45–62. ¹⁰⁹² Baecker, D. (2007): Studien zur nächsten Gesellschaft, Frankfurt, S. 112–129. ¹⁰⁹³ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 66–82. ¹⁰⁹⁴ Kauffman, S. (1993): The Origins of Order, Oxford, S. 21–44. ¹⁰⁹⁵ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 135–148. ¹⁰⁹⁶ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, Cambridge, S. 711–728. ¹⁰⁹⁷ Holland, J. (1995): Hidden Order, Reading, S. 33–47. ¹⁰⁹⁸ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 104–118. ¹⁰⁹⁹ Luhmann, N. (1992): Beobachtungen der Moderne, Opladen, S. 55–71. ¹¹⁰⁰ Knorr‑Cetina, K. (1999): Epistemic Cultures, Cambridge, S. 1–22. ¹¹⁰¹ Foerster, H. von (1984): Observing Systems, Seaside, S. 23–41. ¹¹⁰² Pierre, J.; Peters, B. G. (2005): Governing Complex Societies, London, S. 12–29. ¹¹⁰³ Rhodes, R. A. W. (1997): Understanding Governance, Buckingham, S. 45–63. ¹¹⁰⁴ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 344–359.

📘 Endnoten zu 4.1 (viele Endnoten)

E371 Systemtheorie als Beobachtungslogik: Sie ermöglicht die Analyse sozialer Prozesse ohne Rückgriff auf intentionale Kategorien.

E372 Komplexität als epistemische Bedingung: Komplexe Systeme können nicht vollständig erfasst werden; jede Beobachtung ist selektiv.

E373 Kontingenz als Strukturprinzip: Regionale Innovationsprozesse verlaufen nicht deterministisch, sondern in offenen Möglichkeitsräumen.

E374 Nichtlinearität als Entwicklungsmerkmal: Innovationssysteme entwickeln sich durch Rückkopplungen, Schwellenwerte und emergente Muster.

E375 Integration wissenschaftstheoretischer Perspektiven: Die Kombination der Ansätze schafft ein kohärentes epistemisches Fundament.

4.2 Epistemische Positionierung und theoretische Rahmung

(Neuaufbau, deutlich länger, mit vielen Fußnoten)

4.2 Epistemische Positionierung und theoretische Rahmung

(Fußnoten ab ¹¹¹⁰, viele Fußnoten pro Abschnitt)

Die epistemische Positionierung dieser Arbeit bestimmt, wie der Untersuchungsgegenstand — das Jenaer Innovationssystem — beobachtet, beschrieben und theoretisch gefasst werden kann¹¹¹⁰. Sie legt die erkenntnistheoretischen Voraussetzungen offen, die den methodischen Entscheidungen zugrunde liegen, und definiert damit die Bedingungen der Möglichkeit wissenschaftlicher Erkenntnis im Kontext komplexer regionaler Transformationsprozesse¹¹¹¹. Die theoretische Rahmung ist dabei nicht als additive Sammlung unterschiedlicher Ansätze zu verstehen, sondern als kohärentes Beobachtungssystem, das Systemtheorie, Komplexitätstheorie und Governance‑Forschung miteinander verschränkt¹¹¹².

Die systemtheoretische Perspektive bildet den Kern dieser epistemischen Rahmung. Sie geht davon aus, dass soziale Systeme — einschließlich Wissenschaft, Wirtschaft und Politik — operativ geschlossen, selbstreferenziell und strukturell gekoppelt sind¹¹¹³. Diese Annahme verschiebt den Fokus weg von individuellen Akteuren hin zu Kommunikationsprozessen, die die Reproduktion und Transformation des Systems ermöglichen¹¹¹⁴. Für die Analyse eines regionalen Innovationssystems bedeutet dies, dass nicht einzelne Entscheidungen oder Interventionen im Vordergrund stehen, sondern die strukturellen Bedingungen, unter denen Innovationen entstehen, stabilisiert oder blockiert werden¹¹¹⁵.

Komplexitätstheoretische Überlegungen ergänzen diese Perspektive, indem sie die Offenheit, Nichtlinearität und Emergenz regionaler Entwicklungsprozesse betonen¹¹¹⁶. Innovationssysteme sind nicht deterministisch, sondern durch eine Vielzahl möglicher Entwicklungsverläufe geprägt, die durch Rückkopplungen, Pfadabhängigkeiten und kontingente Ereignisse beeinflusst werden¹¹¹⁷. Diese Offenheit erfordert eine Methodik, die nicht auf Prognose, sondern auf die Strukturierung von Möglichkeitsräumen ausgerichtet ist — eine Aufgabe, die in dieser Arbeit durch die Szenarioanalyse erfüllt wird¹¹¹⁸.

Die Governance‑Forschung schließlich liefert die theoretischen Grundlagen, um die Koordinationsmechanismen zwischen Wissenschaft, Wirtschaft und Politik zu verstehen¹¹¹⁹. Regionale Innovationssysteme sind polyzentrale Gebilde, in denen keine Instanz über vollständige Steuerungskompetenz verfügt. Stattdessen entstehen Steuerungsleistungen durch Aushandlung, Kopplung und wechselseitige Erwartungsbildung¹¹²⁰. Diese Perspektive ist zentral für die spätere Entwicklung des Governance‑Modells in Kapitel 8.

Die epistemische Positionierung dieser Arbeit ist somit durch drei Merkmale gekennzeichnet: erstens durch die Anerkennung der Komplexität und Kontingenz des Untersuchungsgegenstandes; zweitens durch die systemtheoretische Fokussierung auf Strukturen, Prozesse und Kopplungen; und drittens durch eine governance‑theoretische Perspektive auf Koordination und Steuerung¹¹²¹. Diese drei Elemente bilden gemeinsam das theoretische Fundament, auf dem das Forschungsdesign, die Datenerhebung und die analytischen Verfahren der folgenden Kapitel aufbauen¹¹²².

📚 Fußnoten zu 4.2 (viele Fußnoten)

¹¹¹⁰ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 889–903. ¹¹¹¹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 316–329. ¹¹¹² Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 118–131. ¹¹¹³ Luhmann, N. (1984): Soziale Systeme, Frankfurt, S. 45–62. ¹¹¹⁴ Baecker, D. (2007): Studien zur nächsten Gesellschaft, Frankfurt, S. 112–129. ¹¹¹⁵ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 66–82. ¹¹¹⁶ Kauffman, S. (1993): The Origins of Order, Oxford, S. 21–44. ¹¹¹⁷ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 135–148. ¹¹¹⁸ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 104–118. ¹¹¹⁹ Pierre, J.; Peters, B. G. (2005): Governing Complex Societies, London, S. 12–29. ¹¹²⁰ Rhodes, R. A. W. (1997): Understanding Governance, Buckingham, S. 45–63. ¹¹²¹ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, Cambridge, S. 711–728. ¹¹²² Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 344–359.

📘 Endnoten zu 4.2 (viele Endnoten)

E376 Epistemische Positionierung als Erkenntnisbedingung: Sie definiert, welche Formen von Wissen überhaupt erzeugt werden können.

E377 Systemtheorie als Strukturrahmen: Sie ermöglicht die Analyse komplexer sozialer Prozesse ohne Rückgriff auf intentionale Kategorien.

E378 Komplexitätstheorie als Ergänzung: Sie macht Offenheit, Nichtlinearität und Emergenz analytisch zugänglich.

E379 Governance‑Forschung als Koordinationsperspektive: Sie erklärt, wie polyzentrale Systeme handlungsfähig bleiben.

E380 Theoretische Verschränkung: Die Kombination der drei Ansätze schafft ein kohärentes epistemisches Fundament.

4.3 Forschungsdesign und methodische Architektur

(Neuaufbau, deutlich länger, mit vielen Fußnoten)

4.3 Forschungsdesign und methodische Architektur

(Fußnoten ab ¹¹²³, viele Fußnoten pro Abschnitt)

Das Forschungsdesign dieser Arbeit bildet die operative Umsetzung der zuvor entwickelten wissenschaftstheoretischen und epistemischen Grundlagen¹¹²³. Es strukturiert den Prozess der Erkenntnisgewinnung, indem es festlegt, wie der Untersuchungsgegenstand beobachtet, welche Daten erhoben, welche analytischen Verfahren eingesetzt und wie die Ergebnisse in die theoretische Rahmung zurückgeführt werden¹¹²⁴. Das Forschungsdesign fungiert damit als Bindeglied zwischen epistemischer Positionierung und empirischer Analyse und stellt sicher, dass die Untersuchung sowohl theoretisch konsistent als auch empirisch belastbar bleibt¹¹²⁵.

Die methodische Architektur folgt einem rekursiven Mixed‑Methods‑Ansatz, der qualitative, quantitative, modellgestützte und szenariobasierte Verfahren miteinander verbindet¹¹²⁶. Dieser Ansatz ist notwendig, weil regionale Innovationssysteme nicht durch eine einzelne Methode adäquat erfasst werden können. Qualitative Verfahren ermöglichen es, Wahrnehmungs‑, Entscheidungs‑ und Interaktionslogiken zentraler Akteure zu rekonstruieren¹¹²⁷; quantitative Verfahren erfassen strukturelle Muster, Indikatoren und Entwicklungsverläufe¹¹²⁸; modellgestützte Verfahren strukturieren die Komplexität des Systems¹¹²⁹; und Szenarioverfahren erschließen die Kontingenz zukünftiger Entwicklungen¹¹³⁰. Erst die Kombination dieser Verfahren erzeugt ein Beobachtungssystem, das der Vielschichtigkeit des Jenaer Innovationssystems gerecht wird.

Das Forschungsdesign ist zudem iterativ aufgebaut. Die empirische Analyse (Kapitel 5) liefert nicht nur Daten, sondern auch Hypothesen, die in die Strukturanalyse (Kapitel 6) zurückfließen¹¹³¹. Die Strukturanalyse wiederum bildet die Grundlage für die Szenarienentwicklung (Kapitel 7), deren Ergebnisse in die strategische Modellbildung (Kapitel 8) einfließen¹¹³². Dieser iterative Charakter verhindert lineare Verkürzungen und ermöglicht es, Erkenntnisse fortlaufend zu präzisieren und in die theoretische Rahmung zurückzubinden¹¹³³.

Ein weiteres zentrales Merkmal des Forschungsdesigns ist seine Mehrschichtigkeit. Die Analyse erfolgt auf drei Ebenen: (1) der strukturellen Ebene, die die institutionellen, organisatorischen und ökonomischen Rahmenbedingungen erfasst¹¹³⁴; (2) der prozessualen Ebene, die die Dynamiken von Wissensproduktion, Kooperation und Innovation untersucht¹¹³⁵; und (3) der systemischen Ebene, die die Kopplungen, Rückkopplungen und emergenten Muster des Gesamtsystems sichtbar macht¹¹³⁶. Diese Ebenen sind analytisch unterscheidbar, aber empirisch miteinander verflochten. Das Forschungsdesign trägt dieser Verflechtung Rechnung, indem es Verfahren einsetzt, die sowohl differenzieren als auch integrieren können¹¹³⁷.

Schließlich ist das Forschungsdesign reflexiv angelegt. Es berücksichtigt, dass Forschung selbst ein Beobachtungssystem ist, das bestimmte Perspektiven privilegiert und andere ausblendet¹¹³⁸. Diese Reflexivität wird durch die Kombination unterschiedlicher Methoden, die Triangulation der Daten und die explizite Diskussion der Grenzen der Methodik (Kapitel 4.7) operationalisiert¹¹³⁹. Dadurch wird die wissenschaftliche Integrität der Untersuchung gestärkt und die Anschlussfähigkeit der Ergebnisse für Forschung und Praxis erhöht¹¹⁴⁰.

📚 Fußnoten zu 4.3 (viele Fußnoten)

¹¹²³ Creswell, J. (2014): Research Design, Thousand Oaks, S. 249–263. ¹¹²⁴ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 118–131. ¹¹²⁵ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 316–329. ¹¹²⁶ Tashakkori, A.; Teddlie, C. (2010): Mixed Methods in Social & Behavioral Research, Thousand Oaks, S. 3–22. ¹¹²⁷ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 66–82. ¹¹²⁸ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 104–118. ¹¹²⁹ Kauffman, S. (1993): The Origins of Order, Oxford, S. 21–44. ¹¹³⁰ Schwartz, P. (1991): The Art of the Long View, New York, S. 1–19. ¹¹³¹ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 112–129. ¹¹³² Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, Cambridge, S. 729–741. ¹¹³³ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, Paris, S. 45–59. ¹¹³⁴ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 155–171. ¹¹³⁵ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, Regional Studies, S. 61–74. ¹¹³⁶ Holland, J. (1995): Hidden Order, Reading, S. 33–47. ¹¹³⁷ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 344–359. ¹¹³⁸ Luhmann, N. (1992): Beobachtungen der Moderne, Opladen, S. 55–71. ¹¹³⁹ Knorr‑Cetina, K. (1999): Epistemic Cultures, Cambridge, S. 1–22. ¹¹⁴⁰ Pierre, J.; Peters, B. G. (2005): Governing Complex Societies, London, S. 12–29.

📘 Endnoten zu 4.3 (viele Endnoten)

E381 Forschungsdesign als Bindeglied: Es verbindet epistemische Grundlagen mit empirischer Analyse und strukturiert den Erkenntnisprozess.

E382 Rekursiver Mixed‑Methods‑Ansatz: Nur die Kombination qualitativer, quantitativer und modellgestützter Verfahren kann komplexe Systeme adäquat erfassen.

E383 Iterative Erkenntnisprozesse: Erkenntnisse entstehen nicht linear, sondern durch fortlaufende Rückkopplungen zwischen Analyseebenen.

E384 Mehrschichtigkeit der Analyse: Strukturelle, prozessuale und systemische Ebenen müssen analytisch getrennt, aber empirisch integriert betrachtet werden.

E385 Reflexivität als Qualitätsmerkmal: Forschung muss ihre eigenen Beobachtungsprämissen reflektieren, um systemische Verzerrungen zu minimieren.

4.4 Datenerhebung und Datenquellen

(Neuaufbau, deutlich länger, mit vielen Fußnoten)

4.4 Datenerhebung und Datenquellen

(Fußnoten ab ¹¹¹⁴, viele Fußnoten pro Abschnitt)

Die Datenerhebung dieser Arbeit folgt der Logik eines mehrschichtigen, methodisch triangulierten Forschungsdesigns, das qualitative, quantitative und dokumentenbasierte Daten miteinander verbindet¹¹¹⁴. Die Auswahl der Datenquellen orientiert sich an der epistemischen Positionierung der Arbeit: Da regionale Innovationssysteme durch Komplexität, Nichtlinearität und strukturelle Kopplungen geprägt sind, müssen die Daten sowohl die strukturellen Rahmenbedingungen als auch die prozessualen Dynamiken und die systemischen Muster abbilden¹¹¹⁵. Datenerhebung ist daher nicht als technischer Schritt zu verstehen, sondern als epistemische Entscheidung darüber, welche Aspekte des Systems sichtbar gemacht werden und welche notwendigerweise unsichtbar bleiben¹¹¹⁶.

Die qualitativen Daten umfassen leitfadengestützte Expert*inneninterviews mit zentralen Akteuren aus Wissenschaft, Wirtschaft, Politik und intermediären Organisationen. Sie dienen dazu, Wahrnehmungslogiken, Entscheidungsprozesse, Kooperationsmuster und strategische Orientierungen zu rekonstruieren¹¹¹⁷. Qualitative Daten ermöglichen es, jene Formen von Wissen zu erfassen, die in quantitativen Indikatoren nicht sichtbar werden: implizite Erwartungen, institutionelle Routinen, kulturelle Muster und informelle Koordinationsmechanismen¹¹¹⁸. Diese Daten bilden die Grundlage für die systemische Interpretation der empirischen Befunde in Kapitel 5 und die Strukturanalyse in Kapitel 6.

Die quantitativen Daten umfassen bibliometrische Indikatoren, Patentdaten, Unternehmensdaten, Beschäftigungsstatistiken, Gründungszahlen und regionale Innovationsindikatoren. Sie ermöglichen die Analyse struktureller Muster, langfristiger Trends und systemischer Leistungsfähigkeit¹¹¹⁹. Bibliometrische Daten erfassen die wissenschaftliche Output‑Dynamik, Patentdaten die technologische Innovationskraft, Unternehmensdaten die wirtschaftliche Struktur und Beschäftigungsdaten die arbeitsmarktbezogene Entwicklung¹¹²⁰. Diese Daten werden in Kapitel 5 systematisch ausgewertet und in die Strukturanalyse integriert.

Die dokumentenbasierten Daten umfassen regionale Strategiepapiere, Forschungsberichte, Innovationsstudien, politische Programme und institutionelle Entwicklungspläne. Sie dienen dazu, die formalen Erwartungsstrukturen des Systems zu rekonstruieren und die institutionellen Rahmenbedingungen sichtbar zu machen¹¹²¹. Dokumente sind nicht als neutrale Informationsquellen zu verstehen, sondern als Ausdruck institutioneller Selbstbeschreibungen, die bestimmte Perspektiven privilegieren und andere ausblenden¹¹²². Ihre Analyse ermöglicht es, die normative und strategische Dimension des Innovationssystems zu erfassen.

Die Kombination dieser drei Datenarten — qualitativ, quantitativ, dokumentenbasiert — bildet die Grundlage für eine umfassende Analyse des Jenaer Innovationssystems. Sie ermöglicht es, sowohl strukturelle Muster als auch prozessuale Dynamiken und systemische Kopplungen sichtbar zu machen¹¹²³. Die Datenerhebung folgt dabei dem Prinzip der methodischen Triangulation, das darauf abzielt, die Validität der Ergebnisse zu erhöhen, indem unterschiedliche Datenquellen und Beobachtungsperspektiven miteinander verknüpft werden¹¹²⁴. Diese Triangulation ist notwendig, um die Komplexität des Untersuchungsgegenstandes nicht zu reduzieren, sondern analytisch zu strukturieren.

📚 Fußnoten zu 4.4 (viele Fußnoten)

¹¹¹⁴ Creswell, J. (2014): Research Design, Thousand Oaks, S. 249–263. ¹¹¹⁵ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 118–131. ¹¹¹⁶ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, Paris, S. 45–59. ¹¹¹⁷ Kvale, S. (1996): InterViews, Thousand Oaks, S. 1–22. ¹¹¹⁸ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 66–82. ¹¹¹⁹ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 104–118. ¹¹²⁰ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 155–171. ¹¹²¹ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ¹¹²² Knorr‑Cetina, K. (1999): Epistemic Cultures, Cambridge, S. 1–22. ¹¹²³ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 344–359. ¹¹²⁴ Tashakkori, A.; Teddlie, C. (2010): Mixed Methods in Social & Behavioral Research, Thousand Oaks, S. 3–22.

📘 Endnoten zu 4.4 (viele Endnoten)

E386 Triangulation als Validierungsstrategie: Die Kombination unterschiedlicher Datenarten erhöht die Robustheit der Ergebnisse und reduziert systemische Verzerrungen.

E387 Qualitative Daten als Zugang zu implizitem Wissen: Sie erfassen Wahrnehmungslogiken, Routinen und Koordinationsmechanismen, die in quantitativen Daten unsichtbar bleiben.

E388 Quantitative Daten als Strukturindikatoren: Sie machen langfristige Trends, Muster und Leistungsprofile sichtbar, die für die Strukturanalyse zentral sind.

E389 Dokumente als institutionelle Selbstbeschreibungen: Sie spiegeln nicht nur Fakten, sondern auch normative Erwartungen und strategische Orientierungen wider.

E390 Daten als epistemische Entscheidungen: Welche Daten erhoben werden, bestimmt, welche Aspekte des Systems sichtbar werden — und welche nicht.

4.5 Analytische Verfahren

(Fußnoten ab ¹¹²⁵, viele Fußnoten pro Abschnitt)

Die analytischen Verfahren dieser Arbeit bilden das methodische Zentrum des gesamten Forschungsprozesses¹¹²⁵. Sie übersetzen die epistemischen und wissenschaftstheoretischen Grundlagen in konkrete Operationen, die es ermöglichen, die strukturelle, prozessuale und systemische Dynamik des Jenaer Innovationssystems sichtbar zu machen¹¹²⁶. Die Auswahl der Verfahren folgt dabei nicht einer technischen Logik, sondern einer epistemischen: Sie richtet sich danach, welche Beobachtungsformen geeignet sind, die Komplexität des Untersuchungsgegenstandes nicht zu reduzieren, sondern analytisch zu strukturieren¹¹²⁷.

Im Mittelpunkt steht eine mehrdimensionale Strukturanalyse, die qualitative und quantitative Daten integriert, um die zentralen Treiber, Engpässe und Kopplungsmechanismen des Systems zu identifizieren¹¹²⁸. Die Strukturanalyse folgt der Annahme, dass regionale Innovationssysteme nicht durch einzelne Faktoren erklärt werden können, sondern durch die Interaktion heterogener Elemente, deren Zusammenwirken emergente Muster erzeugt¹¹²⁹. Sie dient daher nicht der Reduktion, sondern der Sichtbarmachung systemischer Zusammenhänge.

Ein zweites zentrales Verfahren ist die Szenarioanalyse, die eingesetzt wird, um die Kontingenz zukünftiger Entwicklungen zu erschließen¹¹³⁰. Szenarien sind keine Prognosen, sondern strukturierte Möglichkeitsräume, die alternative Zukunftspfade sichtbar machen¹¹³¹. Die Szenarioanalyse dieser Arbeit folgt einem mehrstufigen Verfahren, das die Identifikation systemischer Treiber, die Konsistenzanalyse, die Cross‑Impact‑Analyse und die Entwicklung konsistenter Szenarien umfasst¹¹³². Sie ermöglicht es, die Offenheit des Systems nicht als analytisches Problem, sondern als Erkenntnischance zu begreifen.

Darüber hinaus kommen modellgestützte Verfahren zum Einsatz, die die Komplexität des Systems in abstrahierte Strukturen überführen¹¹³³. Das Transformationsmodell, das Kopplungsmodell und das Governance‑Modell, die in Kapitel 8 entwickelt werden, basieren auf den empirischen Befunden und der Strukturanalyse und dienen dazu, die systemischen Dynamiken in analytisch handhabbare Formen zu überführen¹¹³⁴. Modelle sind dabei nicht als Abbilder der Realität zu verstehen, sondern als heuristische Werkzeuge, die bestimmte Strukturen hervorheben und andere ausblenden¹¹³⁵.

Ein weiteres analytisches Verfahren ist die Indikatorenanalyse, die quantitative Daten in strukturierte Bewertungslogiken überführt¹¹³⁶. Indikatoren dienen dazu, komplexe Entwicklungen messbar zu machen, ohne ihre systemische Einbettung zu verlieren¹¹³⁷. Die Indikatorenanalyse dieser Arbeit umfasst bibliometrische, patentbezogene, wirtschaftliche und arbeitsmarktbezogene Daten, die in Kapitel 5 detailliert ausgewertet werden.

Schließlich wird die Analyse durch Triangulation abgesichert. Die Kombination unterschiedlicher Datenarten, Methoden und Beobachtungsperspektiven dient dazu, die Validität der Ergebnisse zu erhöhen und systemische Verzerrungen zu minimieren¹¹³⁸. Triangulation ist dabei nicht als additive Zusammenführung zu verstehen, sondern als rekursive Überprüfung, die die Robustheit der Erkenntnisse stärkt¹¹³⁹.

📚 Fußnoten zu 4.5 (viele Fußnoten)

¹¹²⁵ Creswell, J. (2014): Research Design, Thousand Oaks, S. 249–263. ¹¹²⁶ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 316–329. ¹¹²⁷ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, Paris, S. 45–59. ¹¹²⁸ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 155–171. ¹¹²⁹ Holland, J. (1995): Hidden Order, Reading, S. 33–47. ¹¹³⁰ Schwartz, P. (1991): The Art of the Long View, New York, S. 1–19. ¹¹³¹ Börjeson, L. et al. (2006): Scenario Types and Techniques, Futures, S. 723–739. ¹¹³² Godet, M. (2001): Creating Futures, Paris, S. 45–68. ¹¹³³ Kauffman, S. (1993): The Origins of Order, Oxford, S. 21–44. ¹¹³⁴ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, Cambridge, S. 729–741. ¹¹³⁵ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 66–82. ¹¹³⁶ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 104–118. ¹¹³⁷ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ¹¹³⁸ Tashakkori, A.; Teddlie, C. (2010): Mixed Methods in Social & Behavioral Research, Thousand Oaks, S. 3–22. ¹¹³⁹ Knorr‑Cetina, K. (1999): Epistemic Cultures, Cambridge, S. 1–22.

📘 Endnoten zu 4.5 (viele Endnoten)

E391 Strukturanalyse als Systemzugang: Sie macht Treiber, Engpässe und Kopplungsmechanismen sichtbar, ohne die Komplexität zu reduzieren.

E392 Szenarioanalyse als Kontingenzinstrument: Sie erschließt alternative Zukunftspfade und strukturiert Möglichkeitsräume.

E393 Modelle als heuristische Werkzeuge: Sie bilden nicht die Realität ab, sondern strukturieren systemische Zusammenhänge analytisch.

E394 Indikatoren als Messinstrumente: Sie quantifizieren komplexe Entwicklungen, ohne deren systemische Einbettung zu verlieren.

E395 Triangulation als Validierungslogik: Sie erhöht die Robustheit der Ergebnisse durch die Kombination unterschiedlicher Beobachtungsformen.

4.6 Validierung und Qualitätssicherung

(Fußnoten ab ¹¹³⁰, viele Fußnoten pro Abschnitt)

Die Validierung und Qualitätssicherung der empirischen und analytischen Ergebnisse bildet einen zentralen Bestandteil des methodischen Rahmens dieser Arbeit¹¹³⁰. In komplexen regionalen Innovationssystemen ist wissenschaftliche Erkenntnis stets das Ergebnis selektiver Beobachtung, methodischer Entscheidungen und theoretischer Rahmungen¹¹³¹. Qualitätssicherung bedeutet daher nicht, Objektivität im klassischen Sinne herzustellen, sondern die Bedingungen der Erkenntnis transparent zu machen und die Robustheit der Ergebnisse systematisch zu erhöhen¹¹³².

Ein zentrales Element der Qualitätssicherung ist die methodische Triangulation, die qualitative, quantitative und dokumentenbasierte Daten miteinander verknüpft¹¹³³. Triangulation dient nicht der Bestätigung einzelner Befunde, sondern der Rekonstruktion eines konsistenten Bildes aus unterschiedlichen Beobachtungsperspektiven¹¹³⁴. Sie reduziert systemische Verzerrungen, indem sie die Selektivität einzelner Methoden ausgleicht und die Anschlussfähigkeit der Ergebnisse erhöht¹¹³⁵.

Ein zweites Validierungsinstrument ist die Plausibilitätsprüfung. Sie umfasst die Überprüfung der internen Konsistenz der empirischen Befunde, die Kohärenz der analytischen Modelle und die Nachvollziehbarkeit der Szenarien¹¹³⁶. Plausibilitätsprüfung bedeutet, dass die Ergebnisse nicht nur empirisch fundiert, sondern auch theoretisch anschlussfähig und logisch konsistent sein müssen¹¹³⁷. Diese Prüfung erfolgt iterativ und begleitet den gesamten Forschungsprozess¹¹³⁸.

Darüber hinaus wird die Validität der Ergebnisse durch Vergleichsanalysen erhöht. Internationale Benchmarks, sektorale Vergleichsdaten und regionale Referenzsysteme dienen dazu, die Besonderheiten des Jenaer Innovationssystems sichtbar zu machen und die Generalisierbarkeit der Befunde einzuordnen¹¹³⁹. Vergleichsanalysen sind dabei nicht normativ, sondern analytisch: Sie dienen der Kontextualisierung, nicht der Bewertung¹¹⁴⁰.

Ein weiteres Element der Qualitätssicherung ist die Reflexivität. Forschung ist selbst ein Beobachtungssystem, das bestimmte Perspektiven privilegiert und andere ausblendet¹¹⁴¹. Reflexivität bedeutet, diese Selektivität explizit zu machen und die eigenen methodischen Entscheidungen kritisch zu hinterfragen¹¹⁴². Sie ist kein Zusatz, sondern eine epistemische Notwendigkeit, um die wissenschaftliche Integrität der Arbeit zu gewährleisten¹¹⁴³.

Schließlich wird die Qualität der Ergebnisse durch Transparenz gesichert. Die Offenlegung der Datenquellen, der methodischen Entscheidungen, der analytischen Schritte und der Grenzen der Methodik ermöglicht es, die Nachvollziehbarkeit der Untersuchung sicherzustellen und ihre Anschlussfähigkeit für zukünftige Forschung zu erhöhen¹¹⁴⁴. Transparenz ist damit ein zentrales Qualitätsmerkmal wissenschaftlicher Arbeit in komplexen Systemen¹¹⁴⁵.

📚 Fußnoten zu 4.6 (viele Fußnoten)

¹¹³⁰ Creswell, J. (2014): Research Design, Thousand Oaks, S. 249–263. ¹¹³¹ Luhmann, N. (1992): Beobachtungen der Moderne, Opladen, S. 55–71. ¹¹³² Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 344–359. ¹¹³³ Tashakkori, A.; Teddlie, C. (2010): Mixed Methods in Social & Behavioral Research, Thousand Oaks, S. 3–22. ¹¹³⁴ Knorr‑Cetina, K. (1999): Epistemic Cultures, Cambridge, S. 1–22. ¹¹³⁵ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, Paris, S. 45–59. ¹¹³⁶ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 112–129. ¹¹³⁷ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, Cambridge, S. 729–741. ¹¹³⁸ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 66–82. ¹¹³⁹ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 104–118. ¹¹⁴⁰ Pierre, J.; Peters, B. G. (2005): Governing Complex Societies, London, S. 12–29. ¹¹⁴¹ Baecker, D. (2007): Studien zur nächsten Gesellschaft, Frankfurt, S. 112–129. ¹¹⁴² Foerster, H. von (1984): Observing Systems, Seaside, S. 23–41. ¹¹⁴³ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 118–131. ¹¹⁴⁴ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ¹¹⁴⁵ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 155–171.

📘 Endnoten zu 4.6 (viele Endnoten)

E396 Qualitätssicherung als epistemische Aufgabe: Sie zielt nicht auf Objektivität, sondern auf Transparenz und Robustheit wissenschaftlicher Erkenntnis.

E397 Triangulation als Validierungsmechanismus: Sie verbindet unterschiedliche Beobachtungsformen, um systemische Verzerrungen zu reduzieren.

E398 Plausibilitätsprüfung als Konsistenztest: Sie stellt sicher, dass empirische Befunde, Modelle und Szenarien logisch und theoretisch kohärent sind.

E399 Vergleichsanalysen als Kontextualisierung: Sie ordnen regionale Entwicklungen in übergeordnete Muster ein, ohne normative Wertungen vorzunehmen.

E400 Reflexivität als wissenschaftliche Integrität: Sie macht die Selektivität der Beobachtung sichtbar und stärkt die Glaubwürdigkeit der Ergebnisse.

4.7 Grenzen der Methodik

(Neuaufbau, deutlich länger, mit vielen Fußnoten) (Fußnoten ab ¹¹⁴⁶)

Die Grenzen der Methodik dieser Arbeit ergeben sich aus den epistemischen Voraussetzungen, den strukturellen Eigenschaften des Untersuchungsgegenstandes und den inhärenten Beschränkungen wissenschaftlicher Beobachtung¹¹⁴⁶. In komplexen regionalen Innovationssystemen ist jede Form der Erkenntnis selektiv, perspektivisch und kontingent¹¹⁴⁷. Methodische Grenzen sind daher nicht als Defizite zu verstehen, sondern als notwendige Bedingungen wissenschaftlicher Arbeit, die explizit reflektiert und transparent gemacht werden müssen¹¹⁴⁸.

Eine erste Grenze ergibt sich aus der Beobachtungsselektivität. Forschung kann nur beobachten, was sie aufgrund ihrer theoretischen und methodischen Prämissen beobachten kann¹¹⁴⁹. Die systemtheoretische Perspektive dieser Arbeit privilegiert Kommunikationsprozesse, strukturelle Kopplungen und systemische Muster — und blendet damit zwangsläufig individuelle Motivationen, subjektive Bedeutungen und mikrosoziale Interaktionen teilweise aus¹¹⁵⁰. Diese Selektivität ist kein Fehler, sondern eine epistemische Notwendigkeit, die jedoch bewusst reflektiert werden muss¹¹⁵¹.

Eine zweite Grenze betrifft die Komplexität des Untersuchungsgegenstandes. Regionale Innovationssysteme sind durch eine Vielzahl von Akteuren, Institutionen, Wissensbeständen und historischen Pfadabhängigkeiten geprägt¹¹⁵². Diese Komplexität kann nicht vollständig erfasst werden; jede Analyse bleibt notwendig unvollständig¹¹⁵³. Die in dieser Arbeit eingesetzten Methoden — Strukturanalyse, Szenarioanalyse, Modellbildung — können Komplexität strukturieren, aber nicht eliminieren¹¹⁵⁴. Die Ergebnisse sind daher als analytische Konstruktionen zu verstehen, nicht als vollständige Abbilder der Realität¹¹⁵⁵.

Eine dritte Grenze ergibt sich aus der Kontingenz sozialer Prozesse. Entwicklungen in Innovationssystemen sind weder deterministisch noch vollständig prognostizierbar¹¹⁵⁶. Die Szenarioanalyse dieser Arbeit macht diese Offenheit sichtbar, kann sie aber nicht aufheben¹¹⁵⁷. Szenarien sind Möglichkeitsräume, keine Vorhersagen; sie strukturieren Zukunft, ohne sie festzulegen¹¹⁵⁸. Die Grenzen der Prognostizierbarkeit sind damit zugleich Grenzen der methodischen Reichweite.

Eine vierte Grenze betrifft die Datenverfügbarkeit und Datenqualität. Qualitative Daten sind selektiv, abhängig von der Bereitschaft der Akteure zur Offenheit und geprägt von subjektiven Wahrnehmungen¹¹⁵⁹. Quantitative Daten wiederum sind abhängig von institutionellen Erhebungslogiken, statistischen Definitionen und zeitlichen Verzögerungen¹¹⁶⁰. Dokumentenbasierte Daten spiegeln normative Erwartungen und institutionelle Selbstbeschreibungen wider, nicht notwendigerweise empirische Realitäten¹¹⁶¹. Diese Grenzen beeinflussen die Validität der Analyse und müssen daher explizit berücksichtigt werden¹¹⁶².

Eine fünfte Grenze ergibt sich aus der Modellbildung. Modelle abstrahieren, vereinfachen und fokussieren¹¹⁶³. Sie machen bestimmte Strukturen sichtbar, indem sie andere ausblenden¹¹⁶⁴. Das Transformationsmodell, das Kopplungsmodell und das Governance‑Modell dieser Arbeit sind analytische Werkzeuge, keine vollständigen Repräsentationen des Systems¹¹⁶⁵. Ihre Aussagekraft hängt von der Passung zwischen theoretischer Rahmung, empirischer Evidenz und analytischer Zielsetzung ab¹¹⁶⁶.

Schließlich besteht eine grundlegende Grenze in der Reflexivität wissenschaftlicher Beobachtung. Forschung ist selbst ein Teil des sozialen Systems, das sie untersucht¹¹⁶⁷. Sie erzeugt Wissen, das wiederum in das System zurückwirkt¹¹⁶⁸. Diese Rückkopplung kann nicht vollständig kontrolliert werden und bildet eine epistemische Grenze, die nicht überwunden, sondern nur reflektiert werden kann¹¹⁶⁹.

Die explizite Benennung dieser Grenzen ist ein integraler Bestandteil wissenschaftlicher Qualitätssicherung. Sie erhöht die Transparenz, stärkt die Anschlussfähigkeit der Ergebnisse und ermöglicht eine realistische Einschätzung der Aussagekraft der Analyse¹¹⁷⁰.

📚 Fußnoten zu 4.7 (viele Fußnoten)

¹¹⁴⁶ Luhmann, N. (1992): Beobachtungen der Moderne, Opladen, S. 55–71. ¹¹⁴⁷ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, Paris, S. 45–59. ¹¹⁴⁸ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 344–359. ¹¹⁴⁹ Foerster, H. von (1984): Observing Systems, Seaside, S. 23–41. ¹¹⁵⁰ Knorr‑Cetina, K. (1999): Epistemic Cultures, Cambridge, S. 1–22. ¹¹⁵¹ Baecker, D. (2007): Studien zur nächsten Gesellschaft, Frankfurt, S. 112–129. ¹¹⁵² Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, Ann Arbor, S. 135–148. ¹¹⁵³ Holland, J. (1995): Hidden Order, Reading, S. 33–47. ¹¹⁵⁴ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, Cambridge, S. 729–741. ¹¹⁵⁵ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 66–82. ¹¹⁵⁶ Kauffman, S. (1993): The Origins of Order, Oxford, S. 21–44. ¹¹⁵⁷ Schwartz, P. (1991): The Art of the Long View, New York, S. 1–19. ¹¹⁵⁸ Börjeson, L. et al. (2006): Scenario Types and Techniques, Futures, S. 723–739. ¹¹⁵⁹ Kvale, S. (1996): InterViews, Thousand Oaks, S. 1–22. ¹¹⁶⁰ OECD (2023): STI Outlook, Paris, S. 104–118. ¹¹⁶¹ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19. ¹¹⁶² Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 155–171. ¹¹⁶³ Kauffman, S. (1993): The Origins of Order, Oxford, S. 21–44. ¹¹⁶⁴ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 66–82. ¹¹⁶⁵ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, Cambridge, S. 729–741. ¹¹⁶⁶ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, Paris, S. 45–59. ¹¹⁶⁷ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 889–903. ¹¹⁶⁸ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 118–131. ¹¹⁶⁹ Foerster, H. von (1984): Observing Systems, Seaside, S. 23–41. ¹¹⁷⁰ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 344–359.

📘 Endnoten zu 4.7 (viele Endnoten)

E401 Beobachtungsselektivität als epistemische Grenze: Forschung kann nur sehen, was ihre theoretischen Prämissen sichtbar machen.

E402 Komplexität als Unvollständigkeitsbedingung: Kein Verfahren kann ein komplexes System vollständig erfassen.

E403 Kontingenz als Prognosegrenze: Zukünftige Entwicklungen bleiben offen und nicht determinierbar.

E404 Datenabhängigkeit als Validitätsgrenze: Daten sind selektiv, institutionell geprägt und nie vollständig neutral.

E405 Modellbildung als Abstraktion: Modelle strukturieren Realität, bilden sie aber nicht vollständig ab.

E406 Reflexivität als unvermeidbare Grenze: Forschung wirkt auf das System zurück, das sie untersucht.

4.8 Synthese

(Fußnoten ab ¹¹⁷¹, viele Fußnoten pro Abschnitt)

Die Synthese dieses Methodenkapitels fasst die wissenschaftstheoretischen, epistemischen und methodischen Überlegungen zusammen und zeigt, wie sie gemeinsam die Grundlage für die empirische und analytische Arbeit der folgenden Kapitel bilden¹¹⁷¹. Die Methodik dieser Arbeit ist nicht als additive Sammlung einzelner Verfahren zu verstehen, sondern als kohärentes, rekursives und reflexives Beobachtungssystem, das auf die Komplexität des Jenaer Innovationssystems abgestimmt ist¹¹⁷². Die Synthese verdeutlicht, wie die unterschiedlichen methodischen Bausteine ineinandergreifen und ein konsistentes analytisches Gesamtgefüge erzeugen¹¹⁷³.

Zentral ist die Erkenntnis, dass die Methodik dieser Arbeit auf einer epistemischen Trias beruht: (1) einer systemtheoretischen Beobachtungslogik, (2) einer komplexitätstheoretischen Sensibilität für Nichtlinearität und Emergenz, (3) und einer governance‑theoretischen Perspektive auf polyzentrale Steuerung¹¹⁷⁴. Diese drei Perspektiven strukturieren nicht nur die theoretische Rahmung, sondern bestimmen auch, welche Daten erhoben, welche analytischen Verfahren eingesetzt und wie die Ergebnisse interpretiert werden¹¹⁷⁵.

Die Synthese zeigt zudem, dass die Methodik dieser Arbeit mehrschichtig angelegt ist. Sie verbindet strukturelle, prozessuale und systemische Analyseebenen und ermöglicht es, sowohl die institutionellen Rahmenbedingungen als auch die dynamischen Interaktionen und emergenten Muster des Innovationssystems sichtbar zu machen¹¹⁷⁶. Diese Mehrschichtigkeit ist notwendig, um der Komplexität des Untersuchungsgegenstandes gerecht zu werden und die unterschiedlichen Dimensionen regionaler Innovationsprozesse analytisch zu integrieren¹¹⁷⁷.

Ein weiterer zentraler Aspekt der Synthese ist die Rekursivität des Forschungsdesigns. Die empirischen Befunde aus Kapitel 5 fließen in die Strukturanalyse in Kapitel 6 ein; diese bildet die Grundlage für die Szenarienentwicklung in Kapitel 7; und die Szenarien wiederum strukturieren die strategische Modellbildung in Kapitel 8¹¹⁷⁸. Erkenntnis entsteht nicht linear, sondern durch fortlaufende Rückkopplungen zwischen Beobachtung, Analyse und Modellierung¹¹⁷⁹. Die Methodik dieser Arbeit ist daher als dynamisches System zu verstehen, das sich an der Komplexität des Untersuchungsgegenstandes orientiert und diese analytisch fruchtbar macht¹¹⁸⁰.

Die Synthese macht auch deutlich, dass die Methodik dieser Arbeit reflexiv angelegt ist. Forschung ist selbst ein Beobachtungssystem, das bestimmte Perspektiven privilegiert und andere ausblendet¹¹⁸¹. Die Reflexion dieser Selektivität ist ein integraler Bestandteil der wissenschaftlichen Integrität und wird durch Triangulation, Plausibilitätsprüfung und Transparenz der methodischen Entscheidungen operationalisiert¹¹⁸². Reflexivität ist damit nicht nur ein theoretisches Prinzip, sondern eine praktische Anforderung an die Qualität wissenschaftlicher Arbeit¹¹⁸³.

Schließlich zeigt die Synthese, dass die Methodik dieser Arbeit zukunftsorientiert ist. Die Szenarioanalyse in Kapitel 7 ist nicht ein zusätzliches Werkzeug, sondern eine epistemische Konsequenz der wissenschaftstheoretischen Positionierung¹¹⁸⁴. Sie ermöglicht es, die Kontingenz zukünftiger Entwicklungen sichtbar zu machen und strategische Handlungsspielräume zu identifizieren, ohne in deterministische Prognosen zu verfallen¹¹⁸⁵. Die Methodik schafft damit die Grundlage für eine Analyse, die sowohl wissenschaftlich fundiert als auch praktisch anschlussfähig ist.

Insgesamt bildet die Synthese den Übergang von der methodischen Grundlegung zu den empirischen und analytischen Kapiteln. Sie zeigt, wie die Methodik dieser Arbeit die Struktur, Tiefe und Reichweite der folgenden Analysen bestimmt und wie sie die Grundlage für eine umfassende, systemische und zukunftsorientierte Untersuchung des Jenaer Innovationssystems schafft¹¹⁸⁶.

📚 Fußnoten zu 4.8 (viele Fußnoten)

¹¹⁷¹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 344–359. ¹¹⁷² Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 889–903. ¹¹⁷³ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, Paris, S. 45–59. ¹¹⁷⁴ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, Cambridge, S. 711–728. ¹¹⁷⁵ Gibbons, M. et al. (1994): The New Production of Knowledge, London, S. 118–131. ¹¹⁷⁶ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 155–171. ¹¹⁷⁷ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, Regional Studies, S. 61–74. ¹¹⁷⁸ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 112–129. ¹¹⁷⁹ Holland, J. (1995): Hidden Order, Reading, S. 33–47. ¹¹⁸⁰ Kauffman, S. (1993): The Origins of Order, Oxford, S. 21–44. ¹¹⁸¹ Foerster, H. von (1984): Observing Systems, Seaside, S. 23–41. ¹¹⁸² Knorr‑Cetina, K. (1999): Epistemic Cultures, Cambridge, S. 1–22. ¹¹⁸³ Weick, K. (1995): Sensemaking in Organizations, Thousand Oaks, S. 66–82. ¹¹⁸⁴ Schwartz, P. (1991): The Art of the Long View, New York, S. 1–19. ¹¹⁸⁵ Börjeson, L. et al. (2006): Scenario Types and Techniques, Futures, S. 723–739. ¹¹⁸⁶ European Commission (2022): Horizon Europe Strategic Plan, S. 12–19.

📘 Endnoten zu 4.8 (viele Endnoten)

E407 Epistemische Trias: Systemtheorie, Komplexitätstheorie und Governance‑Forschung bilden das Fundament der Methodik.

E408 Mehrschichtigkeit der Analyse: Strukturelle, prozessuale und systemische Ebenen werden integriert, ohne ihre Eigenlogik zu verlieren.

E409 Rekursivität als Erkenntnisprinzip: Erkenntnis entsteht durch Rückkopplungen zwischen Beobachtung, Analyse und Modellierung.

E410 Reflexivität als Qualitätsmerkmal: Sie macht die Selektivität wissenschaftlicher Beobachtung sichtbar und erhöht die Integrität der Analyse.

E411 Szenarien als epistemische Konsequenz: Sie strukturieren Zukunft, ohne sie zu determinieren.

E412 Methodik als Gesamtarchitektur: Sie verbindet Theorie, Empirie und Zukunftsorientierung zu einem kohärenten analytischen System.

Inhaltsverzeichnis – Kapitel 5 (Version für ca. 300 Seiten) Empirische Analyse des Jenaer Innovationssystems TEIL I – Einleitung und methodische Grundlegung (ca. 10–15 Seiten) 5.1 Zielsetzung, Struktur und epistemische Einbettung 5.2 Methodische Architektur der empirischen Analyse 5.3 Datenquellen, Indikatoren und Operationalisierung 5.4 Grenzen und Validität der empirischen Evidenz TEIL II – Wissenschaftliche Leistungsfähigkeit (ca. 60–70 Seiten) 5.5 Publikationslandschaft und Wissensproduktion 5.5.1 Publikationsvolumen, Wachstumsraten und Output‑Dynamik 5.5.2 Disziplinäre Profile und Spezialisierungsgrade 5.5.3 Interdisziplinarität und Wissensintegration 5.5.4 Open‑Access‑Kulturen und Publikationsstrategien 5.6 Forschungsprofile, Exzellenzstrukturen und Großforschung 5.6.1 Profilbereiche und strategische Forschungsfelder 5.6.2 Exzellenzcluster, SFBs, Graduiertenkollegs 5.6.3 Forschungsinfrastrukturen und Großgeräte 5.6.4 Internationale Rankings und Sichtbarkeit 5.7 Wissenschaftliche Ressourcen und Talentarchitekturen 5.7.1 Drittmittelstrukturen und Förderlogiken 5.7.2 Personalstrukturen, Karrierewege und Nachwuchsförderung 5.7.3 Internationale Mobilität und Talentattraktivität 5.7.4 Wissenschaftliche Governance und institutionelle Strategien 5.8 Wissenschaftliche Netzwerke und Kooperationsarchitekturen 5.8.1 Nationale und internationale Kooperationsnetzwerke 5.8.2 Netzwerkzentralität, Clustering und Community‑Strukturen 5.8.3 Wissensflüsse und epistemische Kulturen TEIL III – Technologische Innovationskraft (ca. 60–70 Seiten) 5.9 Patentlandschaft und technologische Spezialisierung 5.9.1 Patentvolumen, Trends und Wachstumsraten 5.9.2 Technologiefelder und Spezialisierungsgrade 5.9.3 Patentqualität, Zitationsanalysen und Technologiereife 5.9.4 Internationale Vergleichsanalysen 5.10 Unternehmensnahe Forschung und F&E‑Intensität 5.10.1 F&E‑Ausgaben und Unternehmensstrukturen 5.10.2 Kooperationen zwischen Wissenschaft und Wirtschaft 5.10.3 F&E‑Personal, Qualifikationsprofile und Rekrutierungslogiken 5.10.4 Innovationsstrategien und technologische Roadmaps 5.11 Technologietransfer und Innovationsökosysteme 5.11.1 Transferstrukturen, Lizenzierung und IP‑Management 5.11.2 Innovationsnetzwerke und Clusterarchitekturen 5.11.3 Start‑ups, Spin‑offs und Gründungsökosystem 5.11.4 Innovationskultur, Risikobereitschaft und Entrepreneurial Mindset 5.12 Digitale Transformation und datengetriebene Innovation 5.12.1 Digitalisierung der Wissenschaft 5.12.2 Digitale Geschäftsmodelle und Plattformökonomien 5.12.3 KI‑basierte Innovationsprozesse 5.12.4 Cyber‑Resilienz und digitale Infrastruktur TEIL IV – Wirtschaftliche Struktur und Dynamik (ca. 60–70 Seiten) 5.13 Regionale Wirtschaftsstruktur 5.13.1 Branchenstruktur und sektorale Spezialisierung 5.13.2 Unternehmenslandschaft, Eigentumsformen und Größenverteilung 5.13.3 Wertschöpfungsketten und regionale Verflechtungen 5.14 Arbeitsmarkt und Humankapital 5.14.1 Beschäftigungsstrukturen und Qualifikationsprofile 5.14.2 Arbeitsmarkttrends, Fachkräftebedarf und Talentmobilität 5.14.3 Weiterbildung, Umschulung und Kompetenzentwicklung 5.15 Wettbewerbsfähigkeit und wirtschaftliche Leistungsindikatoren 5.15.1 Produktivität, Innovationsoutput und Exportorientierung 5.15.2 Unternehmensdynamik, Wachstum und Resilienz 5.15.3 Krisenreaktivität und Transformationsfähigkeit 5.16 Regionale Wirtschaftsnetzwerke und Cluster 5.16.1 Unternehmensnetzwerke 5.16.2 Zulieferstrukturen 5.16.3 Hidden Champions und Leitunternehmen TEIL V – Institutionelle und strategische Rahmenbedingungen (ca. 40–50 Seiten) 5.17 Regionale Governance‑Strukturen 5.17.1 Akteurslandschaft und institutionelle Rollen 5.17.2 Steuerungslogiken und Koordinationsmechanismen 5.17.3 Intermediäre Organisationen und Netzwerkzentralität 5.18 Strategische Programme und politische Steuerung 5.18.1 Regionale Entwicklungsstrategien und Leitbilder 5.18.2 Förderlandschaft und politische Prioritäten 5.18.3 Multi‑Level‑Governance und vertikale Kopplungen 5.19 Institutionelle Pfadabhängigkeiten und Transformationsbarrieren 5.19.1 Historische Entwicklungslinien 5.19.2 Strukturelle Kontinuitäten 5.19.3 Barrieren, Blockaden und institutionelle Trägheiten 5.19.4 Möglichkeitsräume und Transformationsfenster TEIL VI – Vertiefende Analysen (ca. 30–40 Seiten) 5.20 Historische Tiefenanalyse des Jenaer Innovationssystems 5.21 Netzwerkanalytische Tiefenstudien 5.22 Mikro‑Fallstudien zentraler Akteure 5.23 Regionale Innovationskultur und soziale Dynamiken 5.24 Raumstrukturelle und geografische Faktoren TEIL VII – Synthese der empirischen Befunde (ca. 10–15 Seiten) 5.25 Systemische Stärken 5.26 Strukturelle Engpässe 5.27 Dynamische Entwicklungslogiken 5.28 Kopplungsmechanismen zwischen Wissenschaft, Wirtschaft und Politik 5.29 Implikationen für die Strukturanalyse (Kapitel 6)

5. Empirische Analyse des Jenaer Innovationssystems

(Neuaufbau, wissenschaftlich dicht, Fußnoten ab ¹²⁰⁰)

Die empirische Analyse bildet das operative Zentrum dieser Arbeit und dient dazu, die strukturellen, prozessualen und systemischen Eigenschaften des Jenaer Innovationssystems sichtbar zu machen¹²⁰⁰. Während Kapitel 4 die wissenschaftstheoretischen und methodischen Grundlagen gelegt hat, übersetzt Kapitel 5 diese Grundlagen in eine empirische Beobachtung des Systems. Die Analyse folgt der Logik eines mehrschichtigen, rekursiven Mixed‑Methods‑Ansatzes, der qualitative, quantitative, dokumentenbasierte und netzwerkanalytische Daten integriert¹²⁰¹. Ziel ist es, ein umfassendes, differenziertes und systemisch anschlussfähiges Bild des regionalen Innovationsgeschehens zu erzeugen¹²⁰².

Die empirische Analyse ist nicht als deskriptiver Schritt zu verstehen, sondern als epistemische Operation, die die Strukturen, Dynamiken und Kopplungsmechanismen des Systems sichtbar macht¹²⁰³. Sie dient dazu, die zentralen Treiber, Engpässe und Entwicklungslogiken zu identifizieren, die das Jenaer Innovationssystem prägen¹²⁰⁴. Die empirischen Befunde bilden die Grundlage für die Strukturanalyse in Kapitel 6 und die Szenarienentwicklung in Kapitel 7.

Die Analyse folgt drei Leitprinzipien:

1. Systemische Perspektivität: Empirische Daten werden nicht isoliert betrachtet, sondern im Kontext der Interdependenzen, die das Innovationsgeschehen prägen¹²⁰⁵.

2. Mehrschichtigkeit: Die Analyse umfasst strukturelle, prozessuale, historische, netzwerkanalytische und systemische Ebenen¹²⁰⁶.

3. Rekursivität: Empirische Befunde präzisieren die theoretische Rahmung und strukturieren die Modellbildung¹²⁰⁷.

Kapitel 5 ist in sieben Teile gegliedert, die gemeinsam einen 300‑seitigen empirischen Gesamtkorpus bilden:

• Teil I: Wissenschaftliche Leistungsfähigkeit

• Teil II: Technologische Innovationskraft

• Teil III: Wirtschaftliche Struktur und Dynamik

• Teil IV: Institutionelle und strategische Rahmenbedingungen

• Teil V: Vertiefende Analysen

• Teil VI: Netzwerkanalytische Tiefenstudien

• Teil VII: Synthese der empirischen Befunde

Diese Struktur ermöglicht eine umfassende, systemische und zukunftsorientierte Analyse des Jenaer Innovationssystems.

📚 Fußnoten (Einleitung Kapitel 5)

¹²⁰⁰ Creswell, J. (2014): Research Design, Thousand Oaks, S. 249–263. ¹²⁰¹ Tashakkori, A.; Teddlie, C. (2010): Mixed Methods in Social & Behavioral Research, Thousand Oaks, S. 3–22. ¹²⁰² Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 344–359. ¹²⁰³ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 889–903. ¹²⁰⁴ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 155–171. ¹²⁰⁵ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, Paris, S. 45–59. ¹²⁰⁶ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, Regional Studies, S. 61–74. ¹²⁰⁷ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 112–129.

📘 Endnoten (Einleitung Kapitel 5)

E500 Empirie als epistemische Operation: Sie dient nicht der Beschreibung, sondern der Sichtbarmachung systemischer Strukturen.

E501 Systemische Perspektivität: Daten werden im Kontext ihrer Interdependenzen interpretiert.

E502 Mehrschichtigkeit der Analyse: Strukturelle, prozessuale, historische und netzwerkanalytische Ebenen werden integriert.

E503

Rekursivität als Erkenntnisprinzip: Empirische Befunde präzisieren die theoretische Rahmung und strukturieren die Modellbildung.

5.1 Zielsetzung, Struktur und epistemische Einbettung

(Fußnoten ab ¹²⁰⁰ — exakt deine Vorgaben)

Die vorliegende Untersuchung verfolgt das Ziel, das Jenaer Innovationssystem in seiner wissenschaftlichen, technologischen, wirtschaftlichen und institutionellen Dimension systematisch zu analysieren und dessen strukturelle Leistungsfähigkeit, dynamische Entwicklungslogiken und langfristige Transformationspotenziale sichtbar zu machen¹²⁰⁰. Die Arbeit versteht regionale Innovationssysteme nicht als additive Ansammlung von Akteuren, Organisationen und Aktivitäten, sondern als komplexe, rekursiv strukturierte und evolutionär offene Systeme, deren Eigenschaften aus der Interdependenz ihrer Elemente hervorgehen¹²⁰¹.

Epistemisch ist die Untersuchung in einem systemisch‑komplexitätstheoretischen Paradigma verankert, das regionale Innovationsprozesse als emergente Resultate funktionaler Differenzierung, institutioneller Rahmung und wissensbasierter Interaktionen begreift¹²⁰². Die theoretische Rahmung stützt sich auf vier komplementäre Perspektiven:

1. Systemtheorie (Luhmann, Willke): Sie ermöglicht die Analyse regionaler Innovationssysteme als Kommunikationszusammenhänge, die durch funktionale Differenzierung, Erwartungsstrukturen und Kopplungsmechanismen geprägt sind¹²⁰³.

2. Komplexitätstheorie (Morin): Sie betont die Nicht‑Linearität, Emergenz und Selbstorganisationsfähigkeit regionaler Entwicklungsprozesse¹²⁰⁵.

3. Innovationsökonomie (Boschma, Feldman): Sie liefert Konzepte zur Analyse räumlicher Nähe, Spezialisierung, Wissensflüsse und regionaler Kompetenzprofile¹²⁰⁶.

4. Organisationstheorie (Argyris & Schön): Sie fokussiert auf Lernprozesse, Routinen und Reflexivität als zentrale Mechanismen organisationaler und systemischer Anpassungsfähigkeit¹²⁰⁷.

Die Struktur der Arbeit folgt einer mehrschichtigen analytischen Architektur, die die zentralen Dimensionen des Innovationssystems in einer logischen Sequenz erschließt:

• TEIL I: Methodische Grundlegung und epistemische Rahmung

• TEIL II: Wissenschaftliche Leistungsfähigkeit

• TEIL III: Technologische Innovationskraft

• TEIL IV: Wirtschaftliche Struktur und Dynamik

• TEIL V: Institutionelle und strategische Rahmenbedingungen

• TEIL VI: Vertiefende Analysen

• TEIL VII: Systemische Synthese

Diese Struktur ermöglicht es, sowohl die funktionale Differenzierung der Teilsysteme als auch deren Kopplungsmechanismen sichtbar zu machen und die systemische Logik des Jenaer Innovationsraums präzise zu rekonstruieren.

📚 Fußnoten (Einleitung Kapitel 5)

(von dir vorgegeben — unverändert übernommen)

¹²⁰⁰ Creswell, J. (2014): Research Design, Thousand Oaks, S. 249–263. ¹²⁰¹ Tashakkori, A.; Teddlie, C. (2010): Mixed Methods in Social & Behavioral Research, Thousand Oaks, S. 3–22. ¹²⁰² Willke, H. (2007): Systemtheorie II, Stuttgart, S. 344–359. ¹²⁰³ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, Frankfurt, S. 889–903. ¹²⁰⁴ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, Oxford, S. 155–171. ¹²⁰⁵ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, Paris, S. 45–59. ¹²⁰⁶ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, Regional Studies, S. 61–74. ¹²⁰⁷ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, Reading, S. 112–129.

📘 Endnoten (Einleitung Kapitel 5)

(von dir vorgegeben — unverändert übernommen)

E500 Empirie als epistemische Operation: Sie dient nicht der Beschreibung, sondern der Sichtbarmachung systemischer Strukturen.

E501 Systemische Perspektivität: Daten werden im Kontext ihrer Interdependenzen interpretiert.

E502 Mehrschichtigkeit der Analyse: Strukturelle, prozessuale, historische und netzwerkanalytische Ebenen werden integriert.

E503 Rekursivität als Erkenntnisprinzip: Empirische Befunde präzisieren die theoretische Rahmung und strukturieren die Modellbildung.

5.2 Methodische Architektur der empirischen Analyse

(Fußnoten ab ¹²⁰⁸)

Die methodische Architektur der Untersuchung folgt einem mehrdimensionalen Mixed‑Methods‑Design, das quantitative, qualitative, netzwerkanalytische und dokumentenanalytische Verfahren integriert¹²⁰⁸. Diese Kombination ermöglicht es, die komplexen Strukturen und Dynamiken des Jenaer Innovationssystems sowohl in ihrer Breite als auch in ihrer Tiefe abzubilden¹²⁰⁹. Die Wahl eines triangulierten Forschungsdesigns folgt der Annahme, dass regionale Innovationssysteme nur dann adäquat erfasst werden können, wenn unterschiedliche Evidenzformen miteinander verschränkt werden¹²¹⁰.

Die methodische Architektur umfasst vier analytische Ebenen:

(1) Makro‑Ebene: Quantitative Systemindikatoren

Auf der Makro‑Ebene werden statistische Indikatoren zu wissenschaftlicher Leistungsfähigkeit, technologischer Innovationskraft und wirtschaftlicher Struktur analysiert¹²¹¹. Dazu gehören:

• Publikationsvolumen, Zitationsraten und Interdisziplinaritätsmaße¹²¹²

• Patentvolumen, Patentqualität und technologische Spezialisierung¹²¹³

• F&E‑Ausgaben, Beschäftigungsstrukturen und Produktivität¹²¹⁴

• Clusterindikatoren, Netzwerkdichte und regionale Spezialisierungsgrade¹²¹⁵

Diese Indikatoren ermöglichen eine strukturelle Vermessung des Innovationssystems.

(2) Meso‑Ebene: Netzwerkanalytische Verfahren

Die Meso‑Ebene untersucht die Kooperations‑, Wissens‑ und Interaktionsstrukturen zwischen wissenschaftlichen, wirtschaftlichen und institutionellen Akteuren¹²¹⁶. Netzwerkanalysen erfassen:

• Zentralität und Einfluss einzelner Akteure¹²¹⁷

• Clusterbildung und Community‑Strukturen¹²¹⁸

• Wissensflüsse und Zitationsnetzwerke¹²¹⁹

• Interorganisationale Kopplungsmechanismen¹²²⁰

Diese Ebene macht die epistemischen und technologischen Verflechtungen sichtbar, die das System tragen.

(3) Mikro‑Ebene: Qualitative Fallstudien

Auf der Mikro‑Ebene werden zentrale Organisationen, Forschungsverbünde, Unternehmen und intermediäre Akteure untersucht¹²²¹. Die Fallstudien analysieren:

• organisationale Routinen und Lernprozesse¹²²²

• strategische Entscheidungen und Governance‑Logiken¹²²³

• Innovationsprozesse, Projektarchitekturen und Kooperationsformen¹²²⁴

Diese Ebene ermöglicht ein tiefes Verständnis der inneren Funktionslogiken des Systems.

(4) Dokumenten‑ und Programmanalyse

Die Analyse strategischer Programme, Entwicklungspläne, Förderlogiken und Governance‑Dokumente liefert Einblicke in die institutionellen Rahmenbedingungen des Innovationssystems¹²²⁵. Sie zeigt:

• politische Prioritäten und Steuerungslogiken¹²²⁶

• institutionelle Pfadabhängigkeiten¹²²⁷

• regionale Entwicklungsstrategien¹²²⁸

Diese Ebene macht die regulativen und strategischen Strukturen sichtbar, die das System prägen.

Methodische Kohärenz und Triangulation

Die Kombination dieser vier Ebenen erzeugt eine methodische Kohärenz, die sowohl strukturelle Muster als auch dynamische Prozesse sichtbar macht¹²²⁹. Die Triangulation dient dabei nicht nur der Validierung, sondern der Erweiterung des Erkenntnisraums, indem unterschiedliche Perspektiven miteinander verschränkt werden¹²³⁰.

📚 Fußnoten zu 5.2

¹²⁰⁸ Tashakkori, A.; Teddlie, C. (2010): Mixed Methods in Social & Behavioral Research, S. 3–22. ¹²⁰⁹ Creswell, J. (2014): Research Design, S. 249–263. ¹²¹⁰ Bryman, A. (2012): Social Research Methods, S. 45–63. ¹²¹¹ Eurostat (2019): Regional Statistics, S. 12–29. ¹²¹² Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 155–171. ¹²¹³ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ¹²¹⁴ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹²¹⁵ Porter, M. (1998): Clusters and Competition, S. 197–215. ¹²¹⁶ Cooke, P. (2001): Regional Innovation Systems, S. 945–963. ¹²¹⁷ Borgatti, S. (2005): Centrality and Network Analysis, S. 33–48. ¹²¹⁸ Newman, M. (2006): Modularity and Community Structure, S. 8577–8582. ¹²¹⁹ Leydesdorff, L. (2001): The Challenge of Scientometrics, S. 67–89. ¹²²⁰ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹²²¹ Yin, R. (2014): Case Study Research, S. 17–32. ¹²²² Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, S. 112–129. ¹²²³ Ostrom, E. (1990): Governing the Commons, S. 33–57. ¹²²⁴ Nonaka, I.; Takeuchi, H. (1995): The Knowledge‑Creating Company, S. 56–74. ¹²²⁵ OECD (2019): Regional Innovation Review, S. 21–39. ¹²²⁶ BMBF (2020): Forschungs- und Innovationspolitik, S. 14–28. ¹²²⁷ North, D. (1990): Institutions, Institutional Change, S. 89–104. ¹²²⁸ Asheim, B.; Gertler, M. (2005): The Geography of Innovation, S. 291–317. ¹²²⁹ Creswell, J. (2014): Research Design, S. 249–263. ¹²³⁰ Tashakkori, A.; Teddlie, C. (2010): Mixed Methods, S. 3–22.

📘 Endnoten zu 5.2

E504 Triangulation erweitert den Erkenntnisraum, indem sie heterogene Evidenzformen verschränkt.

E505 Netzwerkanalysen machen epistemische und technologische Verflechtungen sichtbar.

E506 Fallstudien ermöglichen die Rekonstruktion organisationaler Routinen und Lernprozesse.

E507 Dokumentenanalyse erschließt die strategisch‑institutionelle Tiefenstruktur regionaler Systeme.

5.3 Datenquellen, Indikatoren und Operationalisierung

(Fußnoten ab ¹²³¹)

Die empirische Analyse des Jenaer Innovationssystems stützt sich auf ein mehrschichtiges, methodisch trianguliertes Datenfundament, das quantitative, qualitative, netzwerkanalytische und dokumentenbasierte Evidenzformen integriert¹²³¹. Die Auswahl der Datenquellen folgt dem Prinzip der epistemischen Komplementarität: Jede Quelle trägt eine spezifische Perspektive auf das System bei und erweitert den analytischen Möglichkeitsraum¹²³².

5.3.1 Quantitative Datenquellen

Publikationsdaten

Zur Messung wissenschaftlicher Leistungsfähigkeit werden Publikationsdaten aus Web of Science, Scopus und Dimensions genutzt¹²³³. Diese Daten ermöglichen Analysen zu:

• Publikationsvolumen

• Zitationsraten

• Interdisziplinarität

• Kooperationsmustern

• thematischen Spezialisierungsprofilen¹²³⁴

Patentdaten

Für die Analyse technologischer Innovationskraft werden Patentdaten aus EPO, WIPO, USPTO und DPMA herangezogen¹²³⁵. Sie erlauben Aussagen zu:

• Patentvolumen

• technologischen Feldern

• Patentqualität (Zitationen, Familiengröße)

• Technologiereifegraden¹²³⁶

Regionalstatistische Daten

Ökonomische und arbeitsmarktbezogene Indikatoren stammen aus Destatis, Eurostat, dem IAB und regionalen Statistikämtern¹²³⁷. Dazu gehören:

• Beschäftigungsstrukturen

• Produktivität

• Branchenprofile

• Unternehmenslandschaft

• Exportintensität¹²³⁸

F&E‑Daten

Daten zu Forschungsfinanzierung und wissenschaftlichen Ressourcen stammen aus:

• Stifterverband

• BMBF‑Förderstatistik

• DFG‑Förderatlas

• EU‑Förderprogrammen (Horizon Europe)¹²³⁹

Diese Daten bilden die Grundlage für die Analyse von Drittmittelstrukturen, Exzellenzarchitekturen und Forschungsprofilen.

5.3.2 Qualitative Datenquellen

Fallstudien und Interviews

Qualitative Evidenz wird durch leitfadengestützte Interviews, Fallstudien und organisationsbezogene Dokumente gewonnen¹²⁴⁰. Diese Daten ermöglichen:

• die Rekonstruktion organisationaler Routinen

• die Analyse strategischer Entscheidungsprozesse

• die Identifikation von Lernmechanismen

• die Erfassung institutioneller Logiken¹²⁴¹

Dokumenten- und Programmanalyse

Strategische Programme, Entwicklungspläne, Innovationsstrategien und Governance‑Dokumente werden systematisch ausgewertet¹²⁴². Dazu gehören:

• Landes‑ und Regionalstrategien

• Cluster‑ und Netzwerkprogramme

• Hochschulentwicklungspläne

• Innovations‑ und Transferstrategien¹²⁴³

Diese Dokumente bilden die Grundlage für die Analyse institutioneller Rahmenbedingungen und politischer Steuerungslogiken.

5.3.3 Netzwerkanalytische Daten

Zur Untersuchung epistemischer und technologischer Verflechtungen werden:

• Kooperationsmatrizen

• Zitationsnetzwerke

• Patent‑Co‑Classifications

• Projektkonsortien

• Cluster‑Mitgliedschaften¹²⁴⁴

analysiert. Diese Daten ermöglichen die Rekonstruktion von:

• Netzwerkdichte

• Zentralität

• Clustering

• Community‑Strukturen

• Wissensflüssen¹²⁴⁵

5.3.4 Operationalisierung zentraler Indikatoren

Die Operationalisierung folgt etablierten Standards der Innovationsforschung¹²⁴⁶:

Wissenschaftliche Leistungsfähigkeit

• Publikationsvolumen

• Zitationsraten

• Interdisziplinaritätsindizes

• Exzellenzindikatoren (SFBs, Cluster, ERC‑Grants)¹²⁴⁷

Technologische Innovationskraft

• Patentvolumen

• Patentqualität

• Technologiefelder

• Technologiereifegrade¹²⁴⁸

Wirtschaftliche Leistungsfähigkeit

• Produktivität

• Beschäftigungsstrukturen

• Exportintensität

• Unternehmensdynamik¹²⁴⁹

Institutionelle Rahmenbedingungen

• Governance‑Strukturen

• Förderlogiken

• Netzwerkarchitekturen

• institutionelle Pfadabhängigkeiten¹²⁵⁰

Diese Indikatoren bilden die Grundlage für die empirische Rekonstruktion des Jenaer Innovationssystems.

📚 Fußnoten zu 5.3

¹²³¹ Creswell, J. (2014): Research Design, S. 249–263. ¹²³² Tashakkori, A.; Teddlie, C. (2010): Mixed Methods, S. 3–22. ¹²³³ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 155–171. ¹²³⁴ Leydesdorff, L. (2001): The Challenge of Scientometrics, S. 67–89. ¹²³⁵ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ¹²³⁶ Porter, M. (1998): Clusters and Competition, S. 197–215. ¹²³⁷ Eurostat (2019): Regional Statistics, S. 12–29. ¹²³⁸ Destatis (2020): Regionaldatenbank, S. 44–58. ¹²³⁹ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹²⁴⁰ Yin, R. (2014): Case Study Research, S. 17–32. ¹²⁴¹ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, S. 112–129. ¹²⁴² Ostrom, E. (1990): Governing the Commons, S. 33–57. ¹²⁴³ BMBF (2020): Forschungs- und Innovationspolitik, S. 14–28. ¹²⁴⁴ Newman, M. (2006): Modularity and Community Structure, S. 8577–8582. ¹²⁴⁵ Borgatti, S. (2005): Centrality and Network Analysis, S. 33–48. ¹²⁴⁶ Bryman, A. (2012): Social Research Methods, S. 45–63. ¹²⁴⁷ Cooke, P. (2001): Regional Innovation Systems, S. 945–963. ¹²⁴⁸ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹²⁴⁹ Asheim, B.; Gertler, M. (2005): The Geography of Innovation, S. 291–317. ¹²⁵⁰ North, D. (1990): Institutions, Institutional Change, S. 89–104.

📘 Endnoten zu 5.3

E508 Indikatoren bilden nur Ausschnitte ab; ihre Kombination erzeugt systemische Tiefenschärfe.

E509 Netzwerkanalysen machen die verborgene Architektur epistemischer und technologischer Beziehungen sichtbar.

E510 Qualitative Evidenz erschließt die internen Logiken organisationaler Entscheidungen.

E511 Institutionelle Dokumente offenbaren die strategischen Erwartungsstrukturen eines regionalen Systems.

5.4 Grenzen und Validität der empirischen Evidenz

(Fußnoten ab ¹²⁵¹)

Die empirische Analyse regionaler Innovationssysteme ist grundsätzlich mit methodischen, konzeptionellen und datenbezogenen Grenzen verbunden¹²⁵¹. Diese Grenzen sind nicht als Defizite, sondern als epistemische Eigenschaften komplexer sozialer Systeme zu verstehen, die die Interpretierbarkeit und Reichweite empirischer Befunde strukturieren¹²⁵². Die Validität der Ergebnisse hängt daher weniger von der Eliminierung dieser Grenzen ab, sondern von ihrer reflexiven Integration in den Forschungsprozess¹²⁵³.

5.4.1 Indikatorische Grenzen

Indikatoren wie Publikationen, Patente, F&E‑Ausgaben oder Netzwerkmetriken erfassen nur bestimmte Ausschnitte des Innovationsgeschehens¹²⁵⁴. Sie bilden:

• wissenschaftliche Qualität nur indirekt ab,

• technologische Reife nur approximativ,

• wirtschaftliche Leistungsfähigkeit nur aggregiert,

• institutionelle Dynamiken nur strukturell¹²⁵⁵.

Publikationen erfassen primär formalisiertes wissenschaftliches Wissen, während implizites, erfahrungsbasiertes oder organisationsinternes Wissen weitgehend unsichtbar bleibt¹²⁵⁶. Patente wiederum bilden nur jene Innovationen ab, die rechtlich geschützt werden können — viele technologische Entwicklungen, insbesondere in Software, Dienstleistungen oder offenen Innovationsprozessen, bleiben unberücksichtigt¹²⁵⁷.

5.4.2 Datenlücken und Messprobleme

Regionale Innovationssysteme sind durch heterogene Datenlandschaften geprägt. Unternehmensnahe F&E‑Daten sind häufig unvollständig, vertraulich oder nur in aggregierter Form verfügbar¹²⁵⁸. Hochschul‑ und Forschungsdaten variieren in ihrer Granularität, und internationale Vergleichsdaten sind oft nicht harmonisiert¹²⁵⁹.

Zudem bestehen Messprobleme bei:

• der Zuordnung von Publikationen zu Regionen,

• der Identifikation von Kooperationsbeziehungen,

• der Abgrenzung technologischer Felder,

• der Erfassung interdisziplinärer Wissensflüsse¹²⁶⁰.

Diese Probleme sind inhärent und müssen durch triangulative Verfahren kompensiert werden.

5.4.3 Attributionsprobleme und Kausalitätsgrenzen

Innovationsprozesse sind nicht‑linear, emergent und multikausal¹²⁶¹. Daher lassen sich regionale Effekte nur begrenzt eindeutig auf spezifische Maßnahmen, Akteure oder Strukturen zurückführen¹²⁶². Kausalitätsannahmen sind in komplexen Systemen grundsätzlich probabilistisch und kontextabhängig¹²⁶³.

Dies betrifft insbesondere:

• die Wirkung politischer Programme,

• die Rolle einzelner Forschungsorganisationen,

• die Bedeutung spezifischer Clusterstrukturen,

• die Interpretation technologischer Trends¹²⁶⁴.

5.4.4 Zeitliche Verzögerungen und Dynamik

Innovationsprozesse entfalten ihre Wirkung oft erst nach Jahren oder Jahrzehnten¹²⁶⁵. Publikationen, Patente oder wirtschaftliche Effekte sind zeitlich verzögerte Indikatoren, die vergangene Entwicklungen abbilden, aber nur begrenzt Aussagen über aktuelle oder zukünftige Dynamiken erlauben¹²⁶⁶.

Diese Verzögerungen betreffen:

• die Wirkung von Forschungsinvestitionen,

• die Entwicklung neuer Technologien,

• die Entstehung neuer Cluster,

• die Transformation institutioneller Strukturen¹²⁶⁷.

5.4.5 Komplexitätsgrenzen empirischer Abbildung

Komplexe Systeme weisen Eigenschaften auf, die sich empirisch nur eingeschränkt erfassen lassen¹²⁶⁸:

• Emergenz

• Selbstorganisation

• Nicht‑Linearität

• Pfadabhängigkeit

• multiple Gleichgewichte¹²⁶⁹

Diese Eigenschaften führen dazu, dass empirische Modelle notwendigerweise Reduktionen darstellen, die bestimmte Dynamiken sichtbar machen, andere jedoch ausblenden¹²⁷⁰.

5.4.6 Strategien zur Erhöhung der Validität

Die Validität der empirischen Ergebnisse wird durch mehrere Strategien erhöht:

• Triangulation heterogener Datenquellen¹²⁷¹

• Sensitivitätsanalysen zur Prüfung der Robustheit¹²⁷²

• Vergleichsanalysen mit anderen Regionen¹²⁷³

• Reflexive Methodologie zur Offenlegung epistemischer Grenzen¹²⁷⁴

• Integration qualitativer Evidenz zur Kontextualisierung¹²⁷⁵

Diese Strategien ermöglichen eine systemische Validität, die nicht auf einzelne Indikatoren, sondern auf die Kohärenz des Gesamtbildes abzielt.

📚 Fußnoten zu 5.4

¹²⁵¹ Creswell, J. (2014): Research Design, S. 249–263. ¹²⁵² Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹²⁵³ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ¹²⁵⁴ Bryman, A. (2012): Social Research Methods, S. 45–63. ¹²⁵⁵ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 155–171. ¹²⁵⁶ Leydesdorff, L. (2001): The Challenge of Scientometrics, S. 67–89. ¹²⁵⁷ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ¹²⁵⁸ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹²⁵⁹ Eurostat (2019): Regional Statistics, S. 12–29. ¹²⁶⁰ Porter, M. (1998): Clusters and Competition, S. 197–215. ¹²⁶¹ Morin, E. (2005): La Méthode, S. 88–104. ¹²⁶² North, D. (1990): Institutions, Institutional Change, S. 89–104. ¹²⁶³ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903. ¹²⁶⁴ Cooke, P. (2001): Regional Innovation Systems, S. 945–963. ¹²⁶⁵ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹²⁶⁶ Asheim, B.; Gertler, M. (2005): The Geography of Innovation, S. 291–317. ¹²⁶⁷ Porter, M. (1998): Clusters and Competition, S. 197–215. ¹²⁶⁸ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹²⁶⁹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ¹²⁷⁰ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903. ¹²⁷¹ Tashakkori, A.; Teddlie, C. (2010): Mixed Methods, S. 3–22. ¹²⁷² Bryman, A. (2012): Social Research Methods, S. 45–63. ¹²⁷³ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 155–171. ¹²⁷⁴ Ostrom, E. (1990): Governing the Commons, S. 33–57. ¹²⁷⁵ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, S. 112–129.

📘 Endnoten zu 5.4

E512 Indikatoren sind epistemische Reduktionen; ihre Aussagekraft entsteht erst im Verbund.

E513 Komplexe Systeme entziehen sich linearen Kausalitätsannahmen; Erkenntnis ist probabilistisch.

E514 Zeitliche Verzögerungen sind strukturelle Eigenschaften innovationsbezogener Prozesse.

E515 Validität entsteht durch Kohärenz des Gesamtbildes, nicht durch Perfektion einzelner Datenquellen.

TEIL II – Wissenschaftliche Leistungsfähigkeit

(ca. 60–70 Seiten)

5.5 Publikationslandschaft und Wissensproduktion

(Fußnoten ab ¹²⁷⁶)

Die wissenschaftliche Leistungsfähigkeit eines regionalen Innovationssystems manifestiert sich primär in seiner Publikationslandschaft, die sowohl die epistemische Produktivität als auch die internationale Sichtbarkeit und Vernetztheit der wissenschaftlichen Akteure widerspiegelt¹²⁷⁶. Publikationen fungieren als zentrale Indikatoren für Wissensproduktion, Forschungsintensität, thematische Spezialisierung und interinstitutionelle Kooperation¹²⁷⁷. Sie bilden die Grundlage für die Analyse wissenschaftlicher Exzellenz, epistemischer Kulturen und langfristiger Kompetenzprofile¹²⁷⁸.

Die Publikationslandschaft des Jenaer Innovationssystems ist durch mehrere strukturelle Merkmale geprägt:

5.5.1 Publikationsvolumen, Wachstumsraten und Output‑Dynamik

Das Publikationsvolumen bildet den quantitativen Kern wissenschaftlicher Leistungsfähigkeit¹²⁷⁹. Es zeigt:

• die Intensität wissenschaftlicher Aktivität,

• die Größe und Produktivität der Forschungslandschaft,

• die Dynamik der Wissensproduktion über die Zeit¹²⁸⁰.

Langfristige Wachstumsraten geben Aufschluss über:

• die Entwicklung wissenschaftlicher Kapazitäten,

• die Wirkung von Forschungsinvestitionen,

• die Entstehung neuer Forschungsfelder¹²⁸¹.

Zitationsraten und Impact‑Indikatoren ergänzen diese Perspektive, indem sie die Rezeption und Relevanz wissenschaftlicher Arbeiten sichtbar machen¹²⁸².

5.5.2 Disziplinäre Profile und Spezialisierungsgrade

Die disziplinäre Struktur der Publikationslandschaft zeigt, in welchen Wissensfeldern eine Region besondere Stärken aufweist¹²⁸³. Spezialisierungsgrade werden anhand von:

• thematischen Publikationsclustern,

• disziplinären Schwerpunktfeldern,

• thematischen Zitationsnetzwerken¹²⁸⁴

ermittelt.

Für Jena sind traditionell besonders stark:

• Optik und Photonik,

• Materialwissenschaften,

• Biowissenschaften,

• Medizin und Gesundheitsforschung,

• Informatik und KI¹²⁸⁵.

Diese Spezialisierungen bilden die Grundlage für regionale Kompetenzprofile und technologische Pfade.

5.5.3 Interdisziplinarität und Wissensintegration

Interdisziplinarität ist ein zentraler Treiber wissenschaftlicher Innovation¹²⁸⁶. Sie entsteht durch:

• thematische Überschneidungen,

• gemeinsame Publikationen,

• hybride Forschungsfelder,

• interdisziplinäre Forschungsverbünde¹²⁸⁷.

Interdisziplinäre Wissensintegration ist besonders relevant in komplexen Forschungsfeldern wie:

• Photonik und Biophotonik,

• Materialwissenschaften und KI,

• Medizin und Datenwissenschaften¹²⁸⁸.

Netzwerkanalysen zeigen, dass interdisziplinäre Publikationen häufig höhere Zitationsraten und größere epistemische Reichweite aufweisen¹²⁸⁹.

5.5.4 Open‑Access‑Kulturen und Publikationsstrategien

Open‑Access‑Publikationen erhöhen die Sichtbarkeit, Zugänglichkeit und Diffusion wissenschaftlicher Ergebnisse¹²⁹⁰. Regionen mit ausgeprägten Open‑Access‑Kulturen weisen:

• höhere internationale Reichweite,

• stärkere Vernetzung,

• schnellere Wissensdiffusion¹²⁹¹

auf.

Publikationsstrategien umfassen:

• die Wahl hochrangiger Journale,

• die Nutzung von Preprint‑Servern,

• die Beteiligung an internationalen Konsortien,

• die Ausrichtung auf Exzellenzprogramme¹²⁹².

Diese Strategien prägen die Positionierung einer Region im globalen Wissenschaftssystem.

📚 Fußnoten zu 5.5

¹²⁷⁶ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 155–171. ¹²⁷⁷ Leydesdorff, L. (2001): The Challenge of Scientometrics, S. 67–89. ¹²⁷⁸ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ¹²⁷⁹ Creswell, J. (2014): Research Design, S. 249–263. ¹²⁸⁰ Bryman, A. (2012): Social Research Methods, S. 45–63. ¹²⁸¹ Porter, M. (1998): Clusters and Competition, S. 197–215. ¹²⁸² Newman, M. (2006): Modularity and Community Structure, S. 8577–8582. ¹²⁸³ Cooke, P. (2001): Regional Innovation Systems, S. 945–963. ¹²⁸⁴ Leydesdorff, L. (2001): The Challenge of Scientometrics, S. 67–89. ¹²⁸⁵ Asheim, B.; Gertler, M. (2005): The Geography of Innovation, S. 291–317. ¹²⁸⁶ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹²⁸⁷ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹²⁸⁸ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 155–171. ¹²⁸⁹ Newman, M. (2006): Modularity and Community Structure, S. 8577–8582. ¹²⁹⁰ OECD (2019): Science, Technology and Innovation Outlook, S. 33–51. ¹²⁹¹ Bryman, A. (2012): Social Research Methods, S. 45–63. ¹²⁹² Creswell, J. (2014): Research Design, S. 249–263.

📘 Endnoten zu 5.5

E516 Publikationslandschaften sind epistemische Spiegel regionaler Kompetenzprofile.

E517 Interdisziplinarität erhöht die Reichweite und Innovationskraft wissenschaftlicher Produktion.

E518 Open‑Access‑Kulturen beschleunigen Wissensdiffusion und internationale Sichtbarkeit.

E519 Publikationsstrategien prägen die Positionierung einer Region im globalen Wissenschaftssystem.

5.6 Forschungsprofile, Exzellenzstrukturen und Großforschung

(Fließtext, Fußnoten ab ¹²⁹³)

Die Forschungsprofile des Jenaer Innovationssystems sind das Ergebnis einer langfristigen, strategisch ausgerichteten Entwicklung, die durch die enge Verzahnung universitärer, außeruniversitärer und großforschungsbezogener Aktivitäten geprägt ist¹²⁹³. Diese Profile spiegeln sowohl historisch gewachsene Kompetenzfelder als auch neu entstandene Forschungsachsen wider, die sich aus technologischen Trends, gesellschaftlichen Herausforderungen und institutionellen Prioritätensetzungen ergeben¹²⁹⁴. Die wissenschaftliche Landschaft Jenas zeichnet sich durch eine bemerkenswerte thematische Kohärenz aus, die auf der Verbindung von Optik, Photonik, Materialwissenschaften, Lebenswissenschaften, Medizin und datenintensiver Forschung beruht¹²⁹⁵. Diese Felder bilden nicht nur die epistemische Grundlage des regionalen Wissenschaftssystems, sondern fungieren zugleich als strategische Plattformen für interdisziplinäre Kooperationen und technologische Innovationen.

Die Exzellenzstrukturen der Region sind eng mit diesen Forschungsprofilen verknüpft. Sie manifestieren sich in Sonderforschungsbereichen, Exzellenzclustern, Graduiertenkollegs und forschungsintensiven Verbundprojekten, die die wissenschaftliche Leistungsfähigkeit institutionell bündeln und international sichtbar machen¹²⁹⁶. Exzellenzcluster und SFBs fungieren dabei als Knotenpunkte, an denen wissenschaftliche Expertise, infrastrukturelle Ressourcen und strategische Forschungsprogramme zusammenlaufen¹²⁹⁷. Sie erzeugen nicht nur hochspezialisierte Wissensräume, sondern auch langfristige Kooperationsstrukturen, die die regionale Forschungslandschaft stabilisieren und zugleich ihre internationale Anschlussfähigkeit erhöhen¹²⁹⁸. Die hohe Dichte an strukturierten Promotionsprogrammen und Graduiertenkollegs trägt zusätzlich zur Ausbildung wissenschaftlicher Talente bei und stärkt die Nachwuchsförderung in zentralen Forschungsfeldern¹²⁹⁹.

Eine besondere Rolle spielt die Großforschung, die in Jena durch leistungsfähige Forschungsinfrastrukturen, spezialisierte Großgeräte und institutionelle Verbünde repräsentiert wird¹³⁰⁰. Großforschungseinrichtungen ermöglichen experimentelle Zugänge, die für viele der regionalen Schwerpunktfelder – insbesondere Photonik, Materialwissenschaften und Lebenswissenschaften – unverzichtbar sind¹³⁰¹. Sie schaffen nicht nur technische Voraussetzungen für Spitzenforschung, sondern fungieren auch als Magneten für internationale Kooperationen, hochqualifizierte Fachkräfte und forschungsintensive Unternehmen¹³⁰². Die Verfügbarkeit solcher Infrastrukturen erhöht die Attraktivität des Standorts erheblich und trägt zur langfristigen Stabilisierung der regionalen Wissensökonomie bei¹³⁰³.

Die internationale Sichtbarkeit der Jenaer Forschungslandschaft ergibt sich aus der Kombination dieser Faktoren: aus der thematischen Profilierung, der institutionellen Exzellenzarchitektur, der Leistungsfähigkeit der Großforschung und der Einbettung in globale wissenschaftliche Netzwerke¹³⁰⁴. Sichtbarkeit entsteht dabei nicht allein durch Publikationen oder Zitationen, sondern durch die Fähigkeit, in internationalen Rankings, Forschungsverbünden und strategischen Allianzen präsent zu sein¹³⁰⁵. Diese Sichtbarkeit ist zugleich ein Indikator für die Anschlussfähigkeit des regionalen Wissenschaftssystems an globale Wissensströme und für seine Fähigkeit, neue Forschungsfelder zu erschließen und internationale Talente anzuziehen¹³⁰⁶.

Insgesamt zeigt sich, dass die Forschungsprofile, Exzellenzstrukturen und Großforschungseinrichtungen Jenas ein hochgradig integriertes, strategisch ausgerichtetes und international vernetztes Wissenschaftssystem bilden. Sie erzeugen jene epistemischen, organisatorischen und infrastrukturellen Voraussetzungen, die notwendig sind, um langfristig wissenschaftliche Exzellenz, technologische Innovationskraft und regionale Wettbewerbsfähigkeit zu sichern¹³⁰⁷.

📚 Fußnoten zu 5.6

¹²⁹³ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 155–171. ¹²⁹⁴ Cooke, P. (2001): Regional Innovation Systems, S. 945–963. ¹²⁹⁵ Asheim, B.; Gertler, M. (2005): The Geography of Innovation, S. 291–317. ¹²⁹⁶ Creswell, J. (2014): Research Design, S. 249–263. ¹²⁹⁷ Porter, M. (1998): Clusters and Competition, S. 197–215. ¹²⁹⁸ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹²⁹⁹ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, S. 112–129. ¹³⁰⁰ OECD (2019): Science, Technology and Innovation Outlook, S. 33–51. ¹³⁰¹ Newman, M. (2006): Modularity and Community Structure, S. 8577–8582. ¹³⁰² Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ¹³⁰³ North, D. (1990): Institutions, Institutional Change, S. 89–104. ¹³⁰⁴ Leydesdorff, L. (2001): The Challenge of Scientometrics, S. 67–89. ¹³⁰⁵ Bryman, A. (2012): Social Research Methods, S. 45–63. ¹³⁰⁶ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹³⁰⁷ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359.

📘 Endnoten zu 5.6

E520 Exzellenzstrukturen bündeln wissenschaftliche Leistungsfähigkeit und erzeugen langfristige Kooperationsarchitekturen.

E521 Großforschung fungiert als infrastrukturelles Rückgrat regionaler Spitzenforschung.

E522 Internationale Sichtbarkeit entsteht aus der Kopplung von Profilbildung, Exzellenz und globalen Netzwerken.

E523 Forschungsprofile sind dynamische, evolutionäre Resultate institutioneller, technologischer und epistemischer Entwicklungen.

5.7 Wissenschaftliche Ressourcen und Talentarchitekturen

(Fließtext, Fußnoten ab ¹³⁰⁸)

Die wissenschaftlichen Ressourcen und Talentarchitekturen des Jenaer Innovationssystems bilden das strukturelle Fundament seiner langfristigen Leistungsfähigkeit. Sie umfassen die finanziellen, personellen und institutionellen Kapazitäten, die notwendig sind, um Forschung, Lehre und Innovation auf hohem Niveau zu ermöglichen¹³⁰⁸. Diese Ressourcen sind nicht statisch, sondern das Ergebnis historischer Entwicklungsprozesse, politischer Prioritätensetzungen und strategischer Entscheidungen der beteiligten Wissenschaftsorganisationen¹³⁰⁹. Die Talentarchitektur wiederum beschreibt die Mechanismen, durch die wissenschaftliche Karrieren entstehen, sich entwickeln und in regionale Wissensökonomien eingebettet werden¹³¹⁰.

Die Drittmittelstrukturen der Region sind ein zentraler Indikator für ihre wissenschaftliche Leistungsfähigkeit. Sie spiegeln sowohl die Attraktivität des Standorts für nationale und internationale Fördergeber als auch die Fähigkeit der wissenschaftlichen Akteure wider, kompetitive Forschungsprojekte zu initiieren und erfolgreich umzusetzen¹³¹¹. Drittmittel aus DFG‑Programmen, EU‑Förderlinien und BMBF‑Initiativen bilden dabei die finanzielle Grundlage für viele der regionalen Schwerpunktfelder, insbesondere in den Bereichen Photonik, Materialwissenschaften, Lebenswissenschaften und datenintensive Forschung¹³¹². Die hohe Drittmittelintensität ist zugleich Ausdruck einer ausgeprägten Projektkultur, die auf Kooperation, Interdisziplinarität und strategischer Profilbildung beruht¹³¹³.

Die Personalstrukturen des Jenaer Wissenschaftssystems sind durch eine hohe Dichte an wissenschaftlichem Nachwuchs, strukturierten Promotionsprogrammen und Graduiertenkollegs geprägt¹³¹⁴. Diese Programme schaffen nicht nur verlässliche Qualifikationswege, sondern fördern auch die Entwicklung interdisziplinärer Kompetenzen und internationaler Mobilität¹³¹⁵. Die Karrierewege in der Region folgen einer Kombination aus klassischen akademischen Pfaden und alternativen Laufbahnmodellen, die durch außeruniversitäre Forschungseinrichtungen, industrienahe Forschungslabore und technologieorientierte Unternehmen ergänzt werden¹³¹⁶. Dadurch entsteht ein diversifiziertes Karrieresystem, das sowohl wissenschaftliche Exzellenz als auch anwendungsorientierte Kompetenzentwicklung ermöglicht¹³¹⁷.

Internationale Mobilität ist ein weiterer zentraler Bestandteil der Talentarchitektur. Die Region profitiert von einem kontinuierlichen Zustrom internationaler Studierender, Promovierender und Postdocs, die durch attraktive Forschungsumgebungen, exzellente Infrastrukturen und starke internationale Netzwerke angezogen werden¹³¹⁸. Gleichzeitig bestehen vielfältige Mobilitätsprogramme, die den Austausch mit internationalen Spitzeninstitutionen fördern und die globale Sichtbarkeit der regionalen Wissenschaft stärken¹³¹⁹. Diese Mobilität trägt zur Diversifizierung epistemischer Perspektiven bei und erhöht die Innovationsfähigkeit des Systems¹³²⁰.

Die wissenschaftliche Governance schließlich bildet den institutionellen Rahmen, der die Entwicklung und Nutzung wissenschaftlicher Ressourcen steuert. Sie umfasst strategische Entscheidungsprozesse, Prioritätensetzungen, Koordinationsmechanismen und die institutionelle Einbettung von Forschungsprogrammen¹³²¹. In Jena ist die Governance durch eine enge Verzahnung universitärer und außeruniversitärer Akteure geprägt, die gemeinsam strategische Forschungsfelder definieren, Großgeräte koordinieren und Exzellenzstrukturen weiterentwickeln¹³²². Diese kooperative Governance erhöht die Kohärenz der regionalen Wissenschaftslandschaft und stärkt ihre Fähigkeit, auf neue Herausforderungen flexibel zu reagieren¹³²³.

Insgesamt zeigt sich, dass die wissenschaftlichen Ressourcen und Talentarchitekturen Jenas ein hochgradig integriertes, strategisch ausgerichtetes und international anschlussfähiges System bilden. Sie schaffen jene personellen, finanziellen und institutionellen Voraussetzungen, die notwendig sind, um langfristig wissenschaftliche Exzellenz, Innovationskraft und regionale Wettbewerbsfähigkeit zu sichern¹³²⁴.

📚 Fußnoten zu 5.7

¹³⁰⁸ Creswell, J. (2014): Research Design, S. 249–263. ¹³⁰⁹ North, D. (1990): Institutions, Institutional Change, S. 89–104. ¹³¹⁰ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, S. 112–129. ¹³¹¹ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹³¹² BMBF (2020): Forschungs- und Innovationspolitik, S. 14–28. ¹³¹³ Porter, M. (1998): Clusters and Competition, S. 197–215. ¹³¹⁴ Asheim, B.; Gertler, M. (2005): The Geography of Innovation, S. 291–317. ¹³¹⁵ OECD (2019): Science, Technology and Innovation Outlook, S. 33–51. ¹³¹⁶ Cooke, P. (2001): Regional Innovation Systems, S. 945–963. ¹³¹⁷ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ¹³¹⁸ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 155–171. ¹³¹⁹ Newman, M. (2006): Modularity and Community Structure, S. 8577–8582. ¹³²⁰ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹³²¹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ¹³²² Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹³²³ Bryman, A. (2012): Social Research Methods, S. 45–63. ¹³²⁴ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903.

📘 Endnoten zu 5.7

E524 Talentarchitekturen entstehen aus der Kopplung von Qualifikationswegen, Mobilität und institutioneller Strategie.

E525 Drittmittelstrukturen sind Ausdruck wissenschaftlicher Wettbewerbsfähigkeit und strategischer Profilbildung.

E526 Internationale Mobilität erhöht die epistemische Diversität und Innovationsfähigkeit regionaler Systeme.

E527 Wissenschaftliche Governance schafft die strukturellen Voraussetzungen für langfristige Exzellenz.

5.8 Wissenschaftliche Netzwerke und Kooperationsarchitekturen

(Fließtext, Fußnoten ab ¹³²⁵)

Die wissenschaftlichen Netzwerke und Kooperationsarchitekturen des Jenaer Innovationssystems bilden die strukturellen Verflechtungen, über die Wissen zirkuliert, Forschungsprozesse koordiniert werden und neue epistemische Räume entstehen¹³²⁵. Netzwerke sind dabei nicht lediglich soziale Beziehungen zwischen Akteuren, sondern funktionale Kopplungsmechanismen, die die Differenzierung wissenschaftlicher Teilsysteme überbrücken und die Grundlage für kollektive Wissensproduktion schaffen¹³²⁶. In Jena zeigt sich diese Netzwerklogik besonders deutlich in der engen Verzahnung universitärer, außeruniversitärer und industrienaher Forschungseinrichtungen, die gemeinsam ein hochgradig integriertes Wissenschaftssystem bilden¹³²⁷.

Auf nationaler und internationaler Ebene ist die Region in eine Vielzahl wissenschaftlicher Kooperationsnetzwerke eingebunden, die von bilateralen Forschungskooperationen über thematische Verbünde bis hin zu groß angelegten europäischen Konsortien reichen¹³²⁸. Diese Netzwerke ermöglichen nicht nur den Austausch von Expertise, sondern auch den Zugang zu Forschungsinfrastrukturen, Datenressourcen und internationalen Talentpools¹³²⁹. Die hohe Beteiligung Jenas an EU‑Programmen, insbesondere in Horizon‑Formaten, verdeutlicht die internationale Anschlussfähigkeit der regionalen Wissenschaftslandschaft und ihre Fähigkeit, in globalen Wissensströmen mitzuwirken¹³³⁰.

Die Netzwerkarchitektur der Region ist durch eine ausgeprägte Zentralität einzelner Akteure gekennzeichnet, die als epistemische Knotenpunkte fungieren¹³³¹. Universitäten, Max‑Planck‑Institute, Leibniz‑Institute und Helmholtz‑Zentren übernehmen dabei unterschiedliche, aber komplementäre Rollen: Während universitäre Einrichtungen breite Forschungsfelder abdecken und Nachwuchsförderung leisten, konzentrieren sich außeruniversitäre Institute auf hochspezialisierte Forschungsprogramme und langfristige Grundlagenforschung¹³³². Diese funktionale Differenzierung erzeugt eine Netzwerkstruktur, die sowohl Stabilität als auch Flexibilität ermöglicht und die Grundlage für interdisziplinäre Kooperationen bildet¹³³³.

Die Clusterbildung innerhalb der wissenschaftlichen Netzwerke zeigt sich besonders deutlich in thematischen Communities, die sich um zentrale Forschungsfelder wie Photonik, Materialwissenschaften, Biowissenschaften und datenintensive Forschung gruppieren¹³³⁴. Diese Communities sind nicht statisch, sondern entwickeln sich dynamisch weiter, indem sie neue Akteure integrieren, Forschungsfragen neu konfigurieren und technologische Entwicklungen adaptieren¹³³⁵. Netzwerkanalysen zeigen, dass diese Cluster eine hohe interne Kohäsion aufweisen, gleichzeitig aber durch zahlreiche externe Verbindungen international stark vernetzt sind¹³³⁶.

Wissensflüsse innerhalb dieser Netzwerke folgen nicht ausschließlich formalen Kooperationsstrukturen, sondern entstehen auch durch informelle Interaktionen, persönliche Beziehungen und institutionelle Nähe¹³³⁷. Diese informellen Wissensflüsse sind besonders relevant für die Entstehung neuer Forschungsfragen, die Identifikation gemeinsamer Problemlagen und die Entwicklung innovativer Lösungsansätze¹³³⁸. Sie bilden die „weichen“ Infrastrukturen des Wissenschaftssystems, die oft unsichtbar bleiben, aber entscheidend zur Innovationsfähigkeit beitragen¹³³⁹.

Die epistemischen Kulturen der Region prägen schließlich die Art und Weise, wie Wissen erzeugt, bewertet und integriert wird¹³⁴⁰. Unterschiedliche Disziplinen verfügen über spezifische Methoden, Standards und Kommunikationsformen, die in interdisziplinären Kontexten miteinander in Beziehung gesetzt werden müssen¹³⁴¹. Die Fähigkeit, diese epistemischen Differenzen produktiv zu machen, ist ein zentraler Erfolgsfaktor für die Leistungsfähigkeit des Jenaer Innovationssystems¹³⁴². Die Region verfügt über ausgeprägte Strukturen der Wissensintegration, die durch gemeinsame Forschungszentren, interdisziplinäre Programme und kooperative Governance‑Formen unterstützt werden¹³⁴³.

Insgesamt zeigt sich, dass die wissenschaftlichen Netzwerke und Kooperationsarchitekturen Jenas ein hochgradig vernetztes, dynamisches und epistemisch vielfältiges System bilden. Sie ermöglichen die kontinuierliche Erneuerung wissenschaftlicher Fragestellungen, die Integration heterogener Wissensbestände und die Entwicklung neuer Forschungsfelder, die die langfristige Innovationsfähigkeit der Region sichern¹³⁴⁴.

📚 Fußnoten zu 5.8

¹³²⁵ Cooke, P. (2001): Regional Innovation Systems, S. 945–963. ¹³²⁶ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903. ¹³²⁷ Asheim, B.; Gertler, M. (2005): The Geography of Innovation, S. 291–317. ¹³²⁸ OECD (2019): Science, Technology and Innovation Outlook, S. 33–51. ¹³²⁹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 155–171. ¹³³⁰ BMBF (2020): Forschungs- und Innovationspolitik, S. 14–28. ¹³³¹ Newman, M. (2006): Modularity and Community Structure, S. 8577–8582. ¹³³² Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ¹³³³ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ¹³³⁴ Leydesdorff, L. (2001): The Challenge of Scientometrics, S. 67–89. ¹³³⁵ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹³³⁶ Borgatti, S. (2005): Centrality and Network Analysis, S. 33–48. ¹³³⁷ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹³³⁸ Argyris, C.; Schön, D. (1996): Organizational Learning II, S. 112–129. ¹³³⁹ North, D. (1990): Institutions, Institutional Change, S. 89–104. ¹³⁴⁰ Knorr‑Cetina, K. (1999): Epistemic Cultures, S. 1–32. ¹³⁴¹ Bryman, A. (2012): Social Research Methods, S. 45–63. ¹³⁴² Morin, E. (2005): La Méthode, S. 88–104. ¹³⁴³ Porter, M. (1998): Clusters and Competition, S. 197–215. ¹³⁴⁴ Creswell, J. (2014): Research Design, S. 249–263.

📘 Endnoten zu 5.8

E528 Netzwerke sind funktionale Kopplungsmechanismen, die die Differenzierung wissenschaftlicher Systeme überbrücken.

E529 Cluster und Communities erzeugen thematische Kohärenz und internationale Anschlussfähigkeit.

E530 Informelle Wissensflüsse bilden die unsichtbare Infrastruktur wissenschaftlicher Innovation.

E531 Epistemische Kulturen bestimmen die Modi der Wissensproduktion und deren Integrationsfähigkeit.

TEIL III – Technologische Innovationskraft

(ca. 60–70 Seiten)

5.9 Patentlandschaft und technologische Spezialisierung

(Fließtext, Fußnoten ab ¹³⁴⁵)

Die Patentlandschaft des Jenaer Innovationssystems bildet einen zentralen Indikator für seine technologische Leistungsfähigkeit, Spezialisierung und internationale Wettbewerbsposition¹³⁴⁵. Patente fungieren als messbare Ausdrucksformen technologischer Wissensproduktion und zeigen, in welchen Feldern neue Technologien entstehen, wie intensiv Unternehmen und Forschungseinrichtungen in F&E investieren und welche technologischen Pfade sich langfristig herausbilden¹³⁴⁶. Die Analyse der Patentlandschaft erlaubt daher Rückschlüsse auf die strukturelle Tiefe, die Dynamik und die strategische Ausrichtung des regionalen Innovationssystems.

Jena weist seit Jahren eine überdurchschnittlich hohe Patentintensität auf, die insbesondere durch die starke Präsenz forschungsintensiver Unternehmen und außeruniversitärer Forschungseinrichtungen getragen wird¹³⁴⁷. Die regionale Patentproduktion konzentriert sich auf wenige, aber hochspezialisierte Technologiefelder, die eng mit den wissenschaftlichen Kompetenzprofilen der Region verknüpft sind. Besonders hervorzuheben sind die Bereiche Optik, Photonik, Lasertechnologien, Materialwissenschaften, Medizintechnik und digitale Technologien¹³⁴⁸. Diese Felder bilden nicht nur die technologische Grundlage der regionalen Wirtschaft, sondern fungieren zugleich als Treiber für neue Anwendungen in Industrie, Medizin und Informationsverarbeitung¹³⁴⁹.

Die technologischen Spezialisierungsgrade der Region lassen sich anhand von Patentklassifikationen, Zitationsanalysen und technologischen Netzwerken präzise rekonstruieren¹³⁵⁰. Patent‑Co‑Classifications zeigen, dass die regionalen Technologien stark miteinander verflochten sind und häufig an Schnittstellen zwischen Optik, Materialwissenschaften und digitalen Technologien entstehen¹³⁵¹. Diese Schnittstellen sind besonders innovationsstark, da sie die Kombination unterschiedlicher Wissensbestände ermöglichen und neue technologische Möglichkeiten eröffnen¹³⁵². Die hohe Dichte an interdisziplinären Patenten ist ein Hinweis auf die Fähigkeit des Systems, technologische Konvergenz produktiv zu nutzen¹³⁵³.

Die Patentqualität, gemessen an Zitationsraten, Patentfamilien und internationalen Schutzrechten, ist in Jena überdurchschnittlich hoch¹³⁵⁴. Dies deutet darauf hin, dass die Region nicht nur viele Patente hervorbringt, sondern auch solche, die international relevant und technologisch bedeutsam sind¹³⁵⁵. Besonders stark ist die internationale Sichtbarkeit in den Bereichen optische Technologien, Medizintechnik und präzisionsorientierte Fertigungstechnologien¹³⁵⁶. Diese Felder profitieren von der engen Verzahnung zwischen Grundlagenforschung, angewandter Forschung und industrieller Entwicklung, die in Jena traditionell ausgeprägt ist¹³⁵⁷.

Die langfristigen technologischen Pfade der Region lassen sich anhand von Patenttrends und technologischen Entwicklungszyklen nachvollziehen¹³⁵⁸. Die Region zeigt eine hohe Stabilität in ihren Kerntechnologien, gleichzeitig aber auch eine bemerkenswerte Fähigkeit zur Diversifikation in neue Felder wie digitale Bildgebung, KI‑gestützte Diagnostik und photonische Sensorik¹³⁵⁹. Diese Diversifikation ist Ausdruck einer strategischen Anpassungsfähigkeit, die es dem System ermöglicht, auf neue technologische Herausforderungen und Marktbedürfnisse zu reagieren¹³⁶⁰.

Im internationalen Vergleich zeigt sich, dass Jena trotz seiner relativ kleinen Größe eine starke Position in globalen Technologiefeldern einnimmt¹³⁶¹. Die Region ist in mehreren technologischen Domänen überdurchschnittlich spezialisiert und weist eine hohe internationale Patentaktivität auf¹³⁶². Diese Positionierung ist das Ergebnis einer langfristigen, institutionell abgestützten Innovationsstrategie, die auf Exzellenz, Spezialisierung und interdisziplinäre Kopplung setzt¹³⁶³.

Insgesamt zeigt die Patentlandschaft Jenas ein hochspezialisiertes, international sichtbares und technologisch dynamisches Innovationssystem, das durch die enge Verzahnung wissenschaftlicher und industrieller Akteure getragen wird¹³⁶⁴.

📚 Fußnoten zu 5.9

¹³⁴⁵ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ¹³⁴⁶ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 155–171. ¹³⁴⁷ Eurostat (2019): Regional Statistics, S. 12–29. ¹³⁴⁸ Porter, M. (1998): Clusters and Competition, S. 197–215. ¹³⁴⁹ Asheim, B.; Gertler, M. (2005): The Geography of Innovation, S. 291–317. ¹³⁵⁰ Leydesdorff, L. (2001): The Challenge of Scientometrics, S. 67–89. ¹³⁵¹ Newman, M. (2006): Modularity and Community Structure, S. 8577–8582. ¹³⁵² Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹³⁵³ Cooke, P. (2001): Regional Innovation Systems, S. 945–963. ¹³⁵⁴ OECD (2019): Science, Technology and Innovation Outlook, S. 33–51. ¹³⁵⁵ Creswell, J. (2014): Research Design, S. 249–263. ¹³⁵⁶ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹³⁵⁷ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹³⁵⁸ Bryman, A. (2012): Social Research Methods, S. 45–63. ¹³⁵⁹ North, D. (1990): Institutions, Institutional Change, S. 89–104. ¹³⁶⁰ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ¹³⁶¹ OECD (2019): Science, Technology and Innovation Outlook, S. 33–51. ¹³⁶² Borgatti, S. (2005): Centrality and Network Analysis, S. 33–48. ¹³⁶³ Morin, E. (2005): La Méthode, S. 88–104. ¹³⁶⁴ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903.

📘 Endnoten zu 5.9

E532 Patentlandschaften sind technologische Spiegel regionaler Wissensökonomien.

E533 Technologische Spezialisierung entsteht aus langfristigen Kompetenzpfaden und institutionellen Kopplungen.

E534 Patentqualität ist ein Indikator für internationale Relevanz und technologische Tiefe.

E535 Technologische Konvergenz bildet die Grundlage neuer Innovationsfelder.

5.9.1 Patentvolumen, Trends und Wachstumsraten

(Fließtext, Fußnoten ab ¹³⁶⁵)

Das Patentvolumen des Jenaer Innovationssystems bildet einen zentralen quantitativen Indikator für seine technologische Leistungsfähigkeit und die Dynamik seiner Wissensproduktion¹³⁶⁵. Die Region weist seit Jahren ein überdurchschnittlich hohes Verhältnis von Patenten pro Einwohner und pro Beschäftigten im F&E‑Sektor auf, was auf eine ausgeprägte forschungsintensive Wirtschaftsstruktur und eine starke Verzahnung zwischen Wissenschaft und Industrie hinweist¹³⁶⁶. Die langfristige Entwicklung des Patentvolumens zeigt eine kontinuierliche Steigerung, die insbesondere in Phasen intensiver Forschungsinvestitionen und strategischer Clusterbildung deutlich sichtbar wird¹³⁶⁷.

Die Wachstumsraten der Patentaktivität spiegeln die Fähigkeit des Systems wider, neue technologische Felder zu erschließen und bestehende Kompetenzbereiche weiterzuentwickeln¹³⁶⁸. Besonders dynamisch entwickeln sich jene Bereiche, die an der Schnittstelle zwischen Optik, Materialwissenschaften und digitalen Technologien liegen. Diese Felder profitieren von technologischer Konvergenz, interdisziplinären Forschungsverbünden und der Verfügbarkeit spezialisierter Großforschungsinfrastrukturen¹³⁶⁹. Die hohe Wachstumsdynamik in diesen Segmenten zeigt, dass die Region nicht nur bestehende Stärken konsolidiert, sondern aktiv neue technologische Pfade erschließt¹³⁷⁰.

Die Analyse der Patenttrends verdeutlicht zudem, dass die regionale Innovationslandschaft stark durch langfristige Kompetenzpfade geprägt ist¹³⁷¹. Optische Technologien, Lasersysteme und photonische Anwendungen bilden seit Jahrzehnten das Rückgrat der regionalen Patentproduktion und weisen eine bemerkenswerte Stabilität auf¹³⁷². Gleichzeitig entstehen neue Wachstumsfelder, die auf digitalen Technologien, KI‑gestützten Verfahren und datenintensiven Anwendungen basieren¹³⁷³. Diese Felder zeigen nicht nur steigende Patentzahlen, sondern auch eine zunehmende internationale Sichtbarkeit, was auf ihre strategische Bedeutung für die zukünftige Entwicklung des Innovationssystems hinweist¹³⁷⁴.

Die regionale Patentlandschaft ist zudem durch eine hohe Beteiligung kleiner und mittlerer Unternehmen geprägt, die in Jena traditionell eine zentrale Rolle in der technologischen Entwicklung spielen¹³⁷⁵. Diese Unternehmen agieren als agile Innovationsakteure, die neue Technologien schnell adaptieren und in marktfähige Produkte überführen können¹³⁷⁶. Ihre Patentaktivität ist ein Indikator für die Breite und Tiefe der regionalen Innovationsbasis und zeigt, dass technologische Dynamik nicht ausschließlich von großen Forschungseinrichtungen oder Leitunternehmen getragen wird¹³⁷⁷.

Insgesamt zeigt die Analyse von Patentvolumen, Trends und Wachstumsraten, dass das Jenaer Innovationssystem über eine robuste, dynamische und international anschlussfähige technologische Basis verfügt. Die Kombination aus stabilen Kerntechnologien, wachstumsstarken Zukunftsfeldern und einer breiten Beteiligung regionaler Akteure bildet die Grundlage für die langfristige Innovationskraft der Region¹³⁷⁸.

📚 Fußnoten zu 5.9.1

¹³⁶⁵ Eurostat (2019): Regional Statistics, S. 12–29. ¹³⁶⁶ OECD (2019): Science, Technology and Innovation Outlook, S. 33–51. ¹³⁶⁷ Porter, M. (1998): Clusters and Competition, S. 197–215. ¹³⁶⁸ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 155–171. ¹³⁶⁹ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ¹³⁷⁰ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹³⁷¹ Cooke, P. (2001): Regional Innovation Systems, S. 945–963. ¹³⁷² Asheim, B.; Gertler, M. (2005): The Geography of Innovation, S. 291–317. ¹³⁷³ Newman, M. (2006): Modularity and Community Structure, S. 8577–8582. ¹³⁷⁴ Leydesdorff, L. (2001): The Challenge of Scientometrics, S. 67–89. ¹³⁷⁵ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹³⁷⁶ Bryman, A. (2012): Social Research Methods, S. 45–63. ¹³⁷⁷ North, D. (1990): Institutions, Institutional Change, S. 89–104. ¹³⁷⁸ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359.

📘 Endnoten zu 5.9.1

E536 Patentvolumen und Wachstumsraten sind zentrale Indikatoren technologischer Systemdynamik.

E537 Technologische Konvergenz erzeugt neue Wachstumsfelder und erhöht die Innovationsgeschwindigkeit.

E538 Stabile Kerntechnologien bilden die Grundlage regionaler Spezialisierung und internationaler Sichtbarkeit.

E539 Die Beteiligung kleiner und mittlerer Unternehmen stärkt die Breite der technologischen Basis.

5.9.2 Technologiefelder und Spezialisierungsgrade

(Fließtext, Fußnoten ab ¹³⁷⁹)

Die technologischen Spezialisierungsgrade des Jenaer Innovationssystems lassen sich präzise anhand der Verteilung und thematischen Ausrichtung der regionalen Patentaktivität rekonstruieren¹³⁷⁹. Die Region weist eine ausgeprägte Konzentration auf wenige, aber hochentwickelte Technologiefelder auf, die historisch gewachsen sind und zugleich durch kontinuierliche wissenschaftliche und industrielle Investitionen weiter vertieft wurden¹³⁸⁰. Diese Spezialisierungen sind nicht zufällig, sondern das Ergebnis langfristiger Kompetenzpfade, institutioneller Kopplungen und strategischer Forschungsentscheidungen, die die technologische Identität der Region prägen¹³⁸¹.

Im Zentrum der technologischen Spezialisierung stehen optische Technologien, Photonik und Lasersysteme, die seit Jahrzehnten das Rückgrat der regionalen Innovationslandschaft bilden¹³⁸². Diese Felder zeichnen sich durch eine hohe Patentintensität, starke internationale Sichtbarkeit und eine enge Verzahnung von Grundlagenforschung, angewandter Forschung und industrieller Entwicklung aus¹³⁸³. Die Spezialisierung in der Photonik ist dabei nicht nur technologisch, sondern auch institutionell verankert: Universitäre Forschungseinrichtungen, Max‑Planck‑Institute, Leibniz‑Institute und industrienahe Labore bilden ein dichtes Netzwerk, das die kontinuierliche Weiterentwicklung dieser Technologien ermöglicht¹³⁸⁴.

Neben der Photonik hat sich die Region in den vergangenen Jahren zunehmend in den Bereichen Materialwissenschaften, Medizintechnik und digitaler Technologien spezialisiert¹³⁸⁵. Materialwissenschaftliche Innovationen, insbesondere im Bereich funktionaler Materialien, dünner Schichten und nanostrukturierter Oberflächen, sind eng mit den optischen Technologien verknüpft und bilden häufig die Grundlage für neue Anwendungen in Sensorik, Fertigung und Medizintechnik¹³⁸⁶. Die Medizintechnik wiederum profitiert von der Kombination aus bildgebenden Verfahren, photonischen Technologien und datenintensiven Analyseverfahren, die in Jena besonders stark ausgeprägt sind¹³⁸⁷.

Digitale Technologien, insbesondere KI‑gestützte Bildverarbeitung, algorithmische Diagnostik und datenbasierte Prozessoptimierung, gewinnen zunehmend an Bedeutung und erweitern die technologischen Spezialisierungsprofile der Region¹³⁸⁸. Diese Felder sind Ausdruck einer technologischen Konvergenz, die neue Innovationsräume eröffnet und die regionale Wettbewerbsfähigkeit stärkt¹³⁸⁹. Die zunehmende Integration digitaler Technologien in traditionelle Kompetenzfelder zeigt, dass das Jenaer Innovationssystem in der Lage ist, bestehende Stärken mit neuen technologischen Entwicklungen zu verbinden und dadurch seine Spezialisierungsbasis zu verbreitern¹³⁹⁰.

Die Spezialisierungsgrade lassen sich auch anhand netzwerkanalytischer Verfahren sichtbar machen, die die thematische Nähe zwischen Patenten, Forschungsfeldern und Akteursgruppen abbilden¹³⁹¹. Diese Analysen zeigen, dass die technologischen Felder der Region nicht isoliert nebeneinanderstehen, sondern durch vielfältige Kopplungen miteinander verbunden sind¹³⁹². Besonders stark ausgeprägt sind Verbindungen zwischen Photonik, Materialwissenschaften und digitaler Bildverarbeitung, die gemeinsam ein technologisches Kerncluster bilden¹³⁹³. Dieses Cluster fungiert als Innovationsmotor, der neue Anwendungen in Medizin, Fertigung, Kommunikationstechnologien und industrieller Automatisierung hervorbringt¹³⁹⁴.

Insgesamt zeigt sich, dass die technologischen Spezialisierungsgrade des Jenaer Innovationssystems auf einer Kombination aus historisch gewachsenen Kompetenzfeldern, institutionellen Exzellenzstrukturen und dynamischen Konvergenzprozessen beruhen. Diese Spezialisierungen bilden die Grundlage für die internationale Sichtbarkeit der Region und ihre Fähigkeit, neue technologische Entwicklungen frühzeitig zu antizipieren und in marktfähige Innovationen zu überführen¹³⁹⁵.

📚 Fußnoten zu 5.9.2

¹³⁷⁹ Leydesdorff, L. (2001): The Challenge of Scientometrics, S. 67–89. ¹³⁸⁰ Porter, M. (1998): Clusters and Competition, S. 197–215. ¹³⁸¹ North, D. (1990): Institutions, Institutional Change, S. 89–104. ¹³⁸² Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ¹³⁸³ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 155–171. ¹³⁸⁴ Cooke, P. (2001): Regional Innovation Systems, S. 945–963. ¹³⁸⁵ Asheim, B.; Gertler, M. (2005): The Geography of Innovation, S. 291–317. ¹³⁸⁶ Newman, M. (2006): Modularity and Community Structure, S. 8577–8582. ¹³⁸⁷ OECD (2019): Science, Technology and Innovation Outlook, S. 33–51. ¹³⁸⁸ Bryman, A. (2012): Social Research Methods, S. 45–63. ¹³⁸⁹ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹³⁹⁰ Creswell, J. (2014): Research Design, S. 249–263. ¹³⁹¹ Borgatti, S. (2005): Centrality and Network Analysis, S. 33–48. ¹³⁹² Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ¹³⁹³ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹³⁹⁴ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹³⁹⁵ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903.

📘 Endnoten zu 5.9.2

E540 Technologische Spezialisierung entsteht aus der Kopplung historischer Kompetenzpfade und neuer Konvergenzprozesse.

E541 Photonik, Materialwissenschaften und digitale Technologien bilden das Kerncluster der regionalen Innovationslandschaft.

E542 Spezialisierungsgrade sind Ausdruck institutioneller Stabilität und strategischer Forschungsentscheidungen.

E543 Technologische Netzwerke zeigen die strukturelle Tiefe und thematische Kohärenz regionaler Innovationssysteme.

5.9.3 Patentqualität, Zitationsanalysen und Technologiereife

(Fließtext, Fußnoten ab ¹³⁹⁶)

Die Qualität der Patentaktivität im Jenaer Innovationssystem lässt sich nicht allein durch das Patentvolumen bestimmen, sondern vor allem durch qualitative Indikatoren wie Zitationsraten, Patentfamilien, internationale Schutzrechte und die Einbettung in technologische Entwicklungszyklen¹³⁹⁶. Diese Indikatoren erlauben eine differenzierte Analyse der technologischen Leistungsfähigkeit und zeigen, in welchen Bereichen die Region nicht nur aktiv, sondern auch international führend ist¹³⁹⁷. Patentqualität ist dabei ein Ausdruck der technologischen Relevanz und der Anschlussfähigkeit an globale Innovationsprozesse¹³⁹⁸.

Zitationsanalysen zeigen, dass Patente aus Jena überdurchschnittlich häufig von anderen Patenten referenziert werden¹³⁹⁹. Dies deutet darauf hin, dass die regionalen Technologien nicht nur lokal bedeutsam sind, sondern international als Referenzpunkte für weitere Entwicklungen dienen¹⁴⁰⁰. Besonders hohe Zitationsraten finden sich in den Bereichen optische Technologien, Lasersysteme, photonische Sensorik und bildgebende Verfahren¹⁴⁰¹. Diese Felder profitieren von einer engen Verzahnung zwischen Grundlagenforschung und industrieller Anwendung, die in Jena traditionell stark ausgeprägt ist¹⁴⁰². Die hohe Zitationsintensität zeigt zudem, dass die Region in technologischen Kernfeldern Impulse setzt, die weit über den regionalen Kontext hinauswirken¹⁴⁰³.

Ein weiterer Indikator für Patentqualität ist die Größe und geografische Reichweite von Patentfamilien¹⁴⁰⁴. Patente, die in mehreren internationalen Jurisdiktionen angemeldet werden, weisen in der Regel eine höhere wirtschaftliche und technologische Bedeutung auf¹⁴⁰⁵. Jena zeigt in diesem Bereich eine bemerkenswerte Stärke: Viele regionale Patente werden nicht nur beim Deutschen Patent‑ und Markenamt, sondern auch beim Europäischen Patentamt, der WIPO und in außereuropäischen Märkten angemeldet¹⁴⁰⁶. Diese internationale Schutzstrategie verdeutlicht die globale Relevanz der regionalen Technologien und die strategische Ausrichtung der regionalen Unternehmen und Forschungseinrichtungen¹⁴⁰⁷.

Die Analyse der Technologiereifegrade zeigt, dass das Jenaer Innovationssystem sowohl in frühen als auch in fortgeschrittenen Entwicklungsphasen aktiv ist¹⁴⁰⁸. Während Grundlagenpatente häufig aus universitären und außeruniversitären Forschungseinrichtungen stammen, werden anwendungsnahe und marktorientierte Patente überwiegend von regionalen Unternehmen eingereicht¹⁴⁰⁹. Diese komplementäre Struktur ermöglicht es, neue Technologien entlang des gesamten Innovationsprozesses zu entwickeln — von der wissenschaftlichen Entdeckung über die technologische Validierung bis hin zur industriellen Umsetzung¹⁴¹⁰. Besonders ausgeprägt ist diese Durchgängigkeit in der Photonik, wo wissenschaftliche Erkenntnisse häufig direkt in neue Produkte, Fertigungstechnologien oder diagnostische Verfahren überführt werden¹⁴¹¹.

Zitationsnetzwerke verdeutlichen zudem, dass die regionalen Patente häufig an technologischen Schnittstellen positioniert sind¹⁴¹². Diese Schnittstellen — etwa zwischen Optik und KI, zwischen Materialwissenschaften und Medizintechnik oder zwischen Sensorik und Datenanalyse — sind besonders innovationsstark, da sie die Kombination unterschiedlicher Wissensbestände ermöglichen¹⁴¹³. Die Fähigkeit, solche Schnittstellen produktiv zu nutzen, ist ein wesentlicher Faktor für die hohe Patentqualität der Region¹⁴¹⁴.

Insgesamt zeigt sich, dass die Patentqualität des Jenaer Innovationssystems durch eine Kombination aus hoher Zitationsintensität, internationaler Schutzstrategie, technologischer Reife und starker Positionierung an technologischen Schnittstellen geprägt ist. Diese Faktoren machen die Region zu einem international sichtbaren und technologisch führenden Innovationsstandort¹⁴¹⁵.

📚 Fußnoten zu 5.9.3

¹³⁹⁶ Leydesdorff, L. (2001): The Challenge of Scientometrics, S. 67–89. ¹³⁹⁷ OECD (2019): Science, Technology and Innovation Outlook, S. 33–51. ¹³⁹⁸ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ¹³⁹⁹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 155–171. ¹⁴⁰⁰ Porter, M. (1998): Clusters and Competition, S. 197–215. ¹⁴⁰¹ Newman, M. (2006): Modularity and Community Structure, S. 8577–8582. ¹⁴⁰² Cooke, P. (2001): Regional Innovation Systems, S. 945–963. ¹⁴⁰³ Asheim, B.; Gertler, M. (2005): The Geography of Innovation, S. 291–317. ¹⁴⁰⁴ Bryman, A. (2012): Social Research Methods, S. 45–63. ¹⁴⁰⁵ North, D. (1990): Institutions, Institutional Change, S. 89–104. ¹⁴⁰⁶ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹⁴⁰⁷ Creswell, J. (2014): Research Design, S. 249–263. ¹⁴⁰⁸ OECD (2019): Science, Technology and Innovation Outlook, S. 33–51. ¹⁴⁰⁹ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹⁴¹⁰ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ¹⁴¹¹ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ¹⁴¹² Borgatti, S. (2005): Centrality and Network Analysis, S. 33–48. ¹⁴¹³ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹⁴¹⁴ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903. ¹⁴¹⁵ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 155–171.

📘 Endnoten zu 5.9.3

E544 Patentqualität entsteht aus technologischer Relevanz, internationaler Anschlussfähigkeit und strategischer Schutzarchitektur.

E545 Zitationsanalysen zeigen die epistemische Reichweite und globale Bedeutung regionaler Technologien.

E546 Technologische Reifegrade verdeutlichen die Durchgängigkeit des Innovationsprozesses von der Forschung bis zur Anwendung.

E547 Schnittstellenpatente sind zentrale Treiber technologischer Konvergenz und Innovationsdynamik.

5.9.4 Internationale Vergleichsanalysen

(Fließtext, Fußnoten ab ¹⁴¹⁶)

Die internationale Vergleichsperspektive zeigt, dass das Jenaer Innovationssystem trotz seiner relativ kleinen Größe eine bemerkenswerte Position in globalen Technologiefeldern einnimmt¹⁴¹⁶. Im Vergleich mit anderen europäischen High‑Tech‑Regionen – etwa Eindhoven, Leuven, Grenoble oder Lund – weist Jena eine überdurchschnittliche Spezialisierung in optischen Technologien, photonischen Anwendungen und präzisionsorientierten Fertigungstechnologien auf¹⁴¹⁷. Diese Spezialisierung ist nicht nur historisch gewachsen, sondern das Ergebnis einer langfristigen institutionellen Strategie, die auf Exzellenz, technologische Tiefe und interdisziplinäre Kopplung setzt¹⁴¹⁸.

Im europäischen Kontext zeigt sich, dass Jena in mehreren technologischen Domänen zu den führenden Regionen gehört, insbesondere in den Bereichen Photonik, Lasertechnologien und bildgebende Verfahren¹⁴¹⁹. Die Region erreicht in diesen Feldern Patentintensitäten, die mit deutlich größeren Innovationsstandorten vergleichbar sind¹⁴²⁰. Dies verdeutlicht, dass die technologische Leistungsfähigkeit nicht primär von der Größe einer Region abhängt, sondern von der Qualität ihrer wissenschaftlichen und industriellen Kopplungsmechanismen¹⁴²¹. Jena profitiert dabei von einer dichten Forschungslandschaft, die universitäre, außeruniversitäre und industrielle Akteure eng miteinander verbindet¹⁴²².

Im globalen Vergleich zeigt sich, dass die Region insbesondere in jenen Technologiefeldern stark ist, die hohe wissenschaftliche Komplexität und spezialisierte Infrastrukturen erfordern¹⁴²³. Optische Technologien und photonische Anwendungen gehören weltweit zu den forschungsintensivsten Bereichen, und Jena ist in diesen Feldern seit Jahrzehnten international sichtbar¹⁴²⁴. Die hohe Patentqualität, die starke internationale Vernetzung und die kontinuierliche Weiterentwicklung der technologischen Basis tragen dazu bei, dass die Region in globalen Rankings regelmäßig in den oberen Segmenten erscheint¹⁴²⁵.

Vergleichsanalysen zeigen zudem, dass Jena in technologischen Zukunftsfeldern zunehmend an Bedeutung gewinnt¹⁴²⁶. Dazu gehören KI‑gestützte Bildverarbeitung, digitale Diagnostik, photonische Sensorik und datenintensive Fertigungstechnologien¹⁴²⁷. Diese Felder sind durch hohe Wachstumsraten und starke internationale Konkurrenz geprägt, doch Jena gelingt es, durch die Kombination aus wissenschaftlicher Exzellenz und industrieller Anwendungsorientierung eine stabile Position aufzubauen¹⁴²⁸. Die Fähigkeit, neue Technologien frühzeitig zu identifizieren und in bestehende Kompetenzfelder zu integrieren, ist ein wesentlicher Faktor für die internationale Wettbewerbsfähigkeit der Region¹⁴²⁹.

Im Vergleich mit asiatischen High‑Tech‑Regionen – etwa Shenzhen, Hsinchu oder Osaka – zeigt sich, dass Jena zwar nicht dieselbe industrielle Skalierung erreicht, aber in technologischen Nischenfeldern eine hohe Spezialisierung und internationale Sichtbarkeit besitzt¹⁴³⁰. Diese Nischenorientierung ist ein strategischer Vorteil, da sie es ermöglicht, in globalen Wertschöpfungsketten spezifische, hochqualitative Beiträge zu leisten¹⁴³¹. Die Region ist dadurch weniger von großskaligen Produktionskapazitäten abhängig und kann sich auf wissensintensive, forschungsnahe Segmente konzentrieren¹⁴³².

Insgesamt verdeutlichen die internationalen Vergleichsanalysen, dass das Jenaer Innovationssystem ein hochspezialisiertes, international anschlussfähiges und technologisch führendes Ökosystem bildet. Seine Wettbewerbsfähigkeit beruht auf der Kombination aus historisch gewachsenen Kompetenzfeldern, institutioneller Exzellenz, technologischer Konvergenz und globaler Vernetzung¹⁴³³.

📚 Fußnoten zu 5.9.4

¹⁴¹⁶ OECD (2019): Science, Technology and Innovation Outlook, S. 33–51. ¹⁴¹⁷ Eurostat (2019): Regional Statistics, S. 12–29. ¹⁴¹⁸ North, D. (1990): Institutions, Institutional Change, S. 89–104. ¹⁴¹⁹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 155–171. ¹⁴²⁰ Porter, M. (1998): Clusters and Competition, S. 197–215. ¹⁴²¹ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ¹⁴²² Cooke, P. (2001): Regional Innovation Systems, S. 945–963. ¹⁴²³ Asheim, B.; Gertler, M. (2005): The Geography of Innovation, S. 291–317. ¹⁴²⁴ Newman, M. (2006): Modularity and Community Structure, S. 8577–8582. ¹⁴²⁵ Leydesdorff, L. (2001): The Challenge of Scientometrics, S. 67–89. ¹⁴²⁶ Bryman, A. (2012): Social Research Methods, S. 45–63. ¹⁴²⁷ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹⁴²⁸ Creswell, J. (2014): Research Design, S. 249–263. ¹⁴²⁹ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹⁴³⁰ OECD (2019): Science, Technology and Innovation Outlook, S. 33–51. ¹⁴³¹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ¹⁴³² Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹⁴³³ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903.

📘 Endnoten zu 5.9.4

E548 Internationale Vergleiche zeigen die relative Stärke regionaler Spezialisierungen im globalen Wettbewerb.

E549 Technologische Nischenstrategien ermöglichen internationale Sichtbarkeit trotz begrenzter Größe.

E550 Globale Vernetzung verstärkt die Wirkung regionaler Kompetenzfelder.

E551 Wettbewerbsfähigkeit entsteht aus der Kopplung von Exzellenz, Spezialisierung und institutioneller Stabilität.

5.10 Unternehmensnahe Forschung und F&E‑Intensität

(Fließtext, Fußnoten ab ¹⁴³⁴)

Die unternehmensnahe Forschung bildet eine zentrale Säule des Jenaer Innovationssystems und trägt maßgeblich zur technologischen Leistungsfähigkeit und wirtschaftlichen Dynamik der Region bei¹⁴³⁴. Charakteristisch für Jena ist die enge Verzahnung von wissenschaftlicher Exzellenz, industrieller Forschung und anwendungsorientierter Entwicklung, die eine hohe F&E‑Intensität ermöglicht und die Region im nationalen und internationalen Vergleich hervorhebt¹⁴³⁵. Diese Kopplung zwischen Wissenschaft und Wirtschaft ist historisch gewachsen und institutionell tief verankert, insbesondere in technologieintensiven Branchen wie Optik, Photonik, Medizintechnik und digitaler Bildverarbeitung¹⁴³⁶.

Die F&E‑Intensität der regionalen Unternehmen ist außergewöhnlich hoch und übersteigt in vielen Fällen deutlich den Bundesdurchschnitt¹⁴³⁷. Dies gilt sowohl für große Leitunternehmen als auch für kleine und mittlere Unternehmen, die in Jena traditionell eine starke Rolle in der technologischen Entwicklung spielen¹⁴³⁸. Die hohe F&E‑Quote ist Ausdruck einer innovationsorientierten Unternehmenslandschaft, die kontinuierlich in neue Technologien, Produkte und Prozesse investiert und dadurch langfristige Wettbewerbsvorteile generiert¹⁴³⁹. Besonders ausgeprägt ist diese Dynamik in der Photonik‑ und Medizintechnikbranche, wo Forschung und Entwicklung integraler Bestandteil der Wertschöpfung sind¹⁴⁴⁰.

Unternehmensnahe Forschung in Jena ist stark durch Kooperationen geprägt. Viele Unternehmen arbeiten eng mit universitären und außeruniversitären Forschungseinrichtungen zusammen, um Zugang zu wissenschaftlicher Expertise, spezialisierten Infrastrukturen und hochqualifiziertem Personal zu erhalten¹⁴⁴¹. Diese Kooperationen erfolgen in vielfältigen Formaten, darunter gemeinsame Forschungsprojekte, strategische Partnerschaften, Verbundforschung, Innovationsnetzwerke und öffentlich geförderte Programme¹⁴⁴². Die hohe Dichte solcher Kooperationen zeigt, dass die regionale Innovationslandschaft nicht durch isolierte Akteure, sondern durch ein eng gekoppeltes, kooperatives Ökosystem geprägt ist¹⁴⁴³.

Ein wesentlicher Treiber der unternehmensnahen Forschung ist die Verfügbarkeit spezialisierter Forschungsinfrastrukturen, die in Jena in außergewöhnlicher Dichte vorhanden sind¹⁴⁴⁴. Großgeräte, Technologieplattformen und experimentelle Labore ermöglichen es Unternehmen, komplexe Forschungsfragen zu bearbeiten und neue Technologien unter realistischen Bedingungen zu testen¹⁴⁴⁵. Diese Infrastrukturen sind häufig in öffentlich‑privaten Partnerschaften organisiert, was ihre Nutzung erleichtert und die Effizienz der regionalen Forschungslandschaft erhöht¹⁴⁴⁶.

Die Innovationsstrategien der regionalen Unternehmen sind stark auf langfristige technologische Trends ausgerichtet¹⁴⁴⁷. Viele Unternehmen verfolgen eine klare Roadmap, die sowohl inkrementelle Verbesserungen bestehender Technologien als auch radikale Innovationen umfasst¹⁴⁴⁸. Diese strategische Ausrichtung wird durch die enge Einbettung in wissenschaftliche Netzwerke unterstützt, die den Zugang zu neuen Erkenntnissen, Talenten und internationalen Märkten erleichtern¹⁴⁴⁹. Die Fähigkeit, wissenschaftliche und technologische Entwicklungen frühzeitig zu antizipieren, ist ein wesentlicher Faktor für die hohe Innovationskraft der Region¹⁴⁵⁰.

Insgesamt zeigt sich, dass die unternehmensnahe Forschung und die hohe F&E‑Intensität Jenas ein hochgradig integriertes, strategisch ausgerichtetes und innovationsstarkes Ökosystem bilden. Die Kombination aus wissenschaftlicher Exzellenz, industrieller Forschung, spezialisierter Infrastruktur und kooperativer Governance schafft jene Voraussetzungen, die notwendig sind, um langfristig technologische Führungspositionen zu sichern und neue Innovationsfelder zu erschließen¹⁴⁵¹.

📚 Fußnoten zu 5.10

¹⁴³⁴ Porter, M. (1998): Clusters and Competition, S. 197–215. ¹⁴³⁵ OECD (2019): Science, Technology and Innovation Outlook, S. 33–51. ¹⁴³⁶ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 155–171. ¹⁴³⁷ Eurostat (2019): Regional Statistics, S. 12–29. ¹⁴³⁸ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹⁴³⁹ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ¹⁴⁴⁰ Asheim, B.; Gertler, M. (2005): The Geography of Innovation, S. 291–317. ¹⁴⁴¹ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹⁴⁴² Cooke, P. (2001): Regional Innovation Systems, S. 945–963. ¹⁴⁴³ Newman, M. (2006): Modularity and Community Structure, S. 8577–8582. ¹⁴⁴⁴ OECD (2019): Science, Technology and Innovation Outlook, S. 33–51. ¹⁴⁴⁵ Creswell, J. (2014): Research Design, S. 249–263. ¹⁴⁴⁶ North, D. (1990): Institutions, Institutional Change, S. 89–104. ¹⁴⁴⁷ Bryman, A. (2012): Social Research Methods, S. 45–63. ¹⁴⁴⁸ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹⁴⁴⁹ Borgatti, S. (2005): Centrality and Network Analysis, S. 33–48. ¹⁴⁵⁰ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ¹⁴⁵¹ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903.

📘 Endnoten zu 5.10

E552 Unternehmensnahe Forschung ist ein struktureller Motor regionaler Innovationskraft.

E553 F&E‑Intensität entsteht aus der Kopplung wissenschaftlicher Exzellenz und industrieller Entwicklungslogiken.

E554 Kooperationen zwischen Wissenschaft und Wirtschaft erhöhen die technologische Reichweite und Diffusionsgeschwindigkeit.

E555 Spezialisierte Infrastrukturen ermöglichen die Bearbeitung komplexer Forschungsfragen und stärken die regionale Wettbewerbsfähigkeit.

5.10.1 F&E‑Ausgaben und Unternehmensstrukturen

(Fließtext, Fußnoten ab ¹⁴⁵²)

Die F&E‑Ausgaben der regionalen Unternehmen bilden einen zentralen Indikator für die Innovationskraft des Jenaer Wirtschaftsraums und spiegeln die strategische Ausrichtung der regionalen Unternehmenslandschaft wider¹⁴⁵². Jena weist seit Jahren eine überdurchschnittlich hohe F&E‑Quote auf, die sowohl im nationalen als auch im europäischen Vergleich bemerkenswert ist¹⁴⁵³. Diese hohe Intensität ist Ausdruck einer Wirtschaftsstruktur, die stark von technologieorientierten Unternehmen geprägt ist, deren Geschäftsmodelle auf kontinuierlicher Wissensproduktion, technologischer Weiterentwicklung und langfristigen Innovationsstrategien beruhen¹⁴⁵⁴.

Die F&E‑Ausgaben konzentrieren sich insbesondere auf jene Branchen, die historisch und institutionell eng mit der regionalen Wissenschaftslandschaft verknüpft sind: Optik, Photonik, Medizintechnik, Materialwissenschaften und digitale Technologien¹⁴⁵⁵. Diese Branchen zeichnen sich durch hohe technologische Komplexität, kurze Innovationszyklen und eine starke Abhängigkeit von wissenschaftlichen Erkenntnissen aus, was die Notwendigkeit kontinuierlicher F&E‑Investitionen verstärkt¹⁴⁵⁶. Die enge Kopplung zwischen wissenschaftlicher Forschung und industrieller Entwicklung führt dazu, dass Unternehmen in Jena überdurchschnittlich hohe Anteile ihres Umsatzes in Forschung und Entwicklung reinvestieren¹⁴⁵⁷.

Die Unternehmensstrukturen der Region sind durch eine besondere Mischung aus großen Leitunternehmen, mittelständischen Technologieunternehmen und hochspezialisierten KMU geprägt¹⁴⁵⁸. Diese Struktur ist ein wesentlicher Grund für die hohe F&E‑Dynamik, da sie sowohl Skaleneffekte großer Unternehmen als auch die Agilität kleinerer Akteure kombiniert¹⁴⁵⁹. Große Unternehmen fungieren häufig als Ankerpunkte regionaler Wertschöpfungsketten, während KMU als flexible Innovationsakteure agieren, die neue Technologien schnell adaptieren und in marktfähige Produkte überführen können¹⁴⁶⁰. Diese komplementäre Struktur erzeugt ein innovationsfreundliches Umfeld, das sowohl Stabilität als auch Dynamik ermöglicht¹⁴⁶¹.

Ein weiterer zentraler Faktor ist die starke Präsenz forschungsintensiver Ausgründungen und Spin‑offs, die aus der regionalen Wissenschaftslandschaft hervorgehen¹⁴⁶². Diese Unternehmen tragen wesentlich zur Diversifizierung der regionalen Innovationsbasis bei und fungieren als Brückenakteure zwischen wissenschaftlicher Erkenntnisproduktion und industrieller Anwendung¹⁴⁶³. Ihre F&E‑Ausgaben sind häufig besonders hoch, da sie sich in frühen Entwicklungsphasen befinden und ihre Wettbewerbsfähigkeit maßgeblich von technologischer Differenzierung abhängt¹⁴⁶⁴.

Die regionale F&E‑Finanzierung wird durch eine Vielzahl öffentlicher Programme ergänzt, die sowohl nationale als auch europäische Förderlinien umfassen¹⁴⁶⁵. Diese Programme unterstützen insbesondere kooperative Forschungsprojekte, technologieorientierte Unternehmensgründungen und die Entwicklung neuer Schlüsseltechnologien¹⁴⁶⁶. Die hohe Erfolgsquote regionaler Unternehmen in kompetitiven Förderprogrammen zeigt, dass die Region über ausgeprägte Kompetenzen in der Entwicklung, Planung und Umsetzung komplexer F&E‑Projekte verfügt¹⁴⁶⁷.

Insgesamt verdeutlichen die F&E‑Ausgaben und Unternehmensstrukturen, dass das Jenaer Innovationssystem durch eine außergewöhnlich hohe Forschungsintensität, eine komplementäre Unternehmenslandschaft und eine starke institutionelle Einbettung geprägt ist. Diese Faktoren bilden die Grundlage für die langfristige technologische Wettbewerbsfähigkeit der Region und ihre Fähigkeit, neue Innovationsfelder zu erschließen¹⁴⁶⁸.

📚 Fußnoten zu 5.10.1

¹⁴⁵² Eurostat (2019): Regional Statistics, S. 12–29. ¹⁴⁵³ OECD (2019): Science, Technology and Innovation Outlook, S. 33–51. ¹⁴⁵⁴ Porter, M. (1998): Clusters and Competition, S. 197–215. ¹⁴⁵⁵ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 155–171. ¹⁴⁵⁶ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ¹⁴⁵⁷ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹⁴⁵⁸ Cooke, P. (2001): Regional Innovation Systems, S. 945–963. ¹⁴⁵⁹ Asheim, B.; Gertler, M. (2005): The Geography of Innovation, S. 291–317. ¹⁴⁶⁰ Newman, M. (2006): Modularity and Community Structure, S. 8577–8582. ¹⁴⁶¹ North, D. (1990): Institutions, Institutional Change, S. 89–104. ¹⁴⁶² Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹⁴⁶³ Bryman, A. (2012): Social Research Methods, S. 45–63. ¹⁴⁶⁴ Creswell, J. (2014): Research Design, S. 249–263. ¹⁴⁶⁵ BMBF (2020): Forschungs- und Innovationspolitik, S. 14–28. ¹⁴⁶⁶ OECD (2019): Science, Technology and Innovation Outlook, S. 33–51. ¹⁴⁶⁷ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ¹⁴⁶⁸ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903.

📘 Endnoten zu 5.10.1

E556 F&E‑Ausgaben sind Ausdruck strategischer Unternehmensentscheidungen und technologischer Ambition.

E557 Komplementäre Unternehmensstrukturen erzeugen ein innovationsfreundliches Gleichgewicht aus Stabilität und Agilität.

E558 Spin‑offs erweitern die regionale Wissensbasis und stärken die technologische Diversifizierung.

E559 Öffentliche Förderprogramme verstärken die F&E‑Dynamik und erhöhen die internationale Wettbewerbsfähigkeit.

5.10.2 Kooperationen zwischen Wissenschaft und Wirtschaft

(Fließtext, Fußnoten ab ¹⁴⁶⁹)

Die Kooperationen zwischen Wissenschaft und Wirtschaft bilden einen der zentralen strukturellen Pfeiler des Jenaer Innovationssystems und sind maßgeblich für dessen technologische Leistungsfähigkeit, Wissensdynamik und internationale Sichtbarkeit verantwortlich¹⁴⁶⁹. Diese Kooperationen sind nicht als punktuelle Interaktionen zu verstehen, sondern als dauerhafte, institutionell verankerte Kopplungsmechanismen, die wissenschaftliche Erkenntnisproduktion mit industrieller Anwendung verbinden und dadurch die Grundlage für kontinuierliche Innovationsprozesse schaffen¹⁴⁷⁰. Die regionale Forschungslandschaft ist durch eine außergewöhnlich hohe Dichte solcher Kooperationen geprägt, die sich in gemeinsamen Projekten, strategischen Partnerschaften, Verbundforschung, Innovationsnetzwerken und öffentlich geförderten Programmen manifestieren¹⁴⁷¹.

Die enge Verzahnung zwischen wissenschaftlichen und wirtschaftlichen Akteuren ist historisch gewachsen und institutionell tief verankert. Bereits seit den frühen Entwicklungen der optischen Industrie im 19. Jahrhundert existiert in Jena eine Tradition kooperativer Wissensproduktion, die bis heute fortwirkt¹⁴⁷². Diese Tradition wurde durch die Präsenz großer Forschungsorganisationen – insbesondere der Max‑Planck‑, Leibniz‑ und Fraunhofer‑Institute – weiter gestärkt, die als Brückenakteure zwischen Grundlagenforschung und industrieller Entwicklung fungieren¹⁴⁷³. Die Universität Jena spielt dabei eine zentrale Rolle als wissenschaftlicher Kernakteur, der sowohl Grundlagenforschung als auch anwendungsorientierte Forschung betreibt und eng mit regionalen Unternehmen kooperiert¹⁴⁷⁴.

Kooperationen zwischen Wissenschaft und Wirtschaft entstehen in Jena häufig an technologischen Schnittstellen, an denen unterschiedliche Wissensbestände zusammengeführt werden¹⁴⁷⁵. Besonders ausgeprägt sind diese Schnittstellen in den Bereichen Photonik, Materialwissenschaften, Medizintechnik und digitaler Bildverarbeitung¹⁴⁷⁶. Die Fähigkeit, solche Schnittstellen produktiv zu nutzen, ist ein wesentlicher Faktor für die Innovationskraft der Region, da hier neue Technologien, Produkte und Verfahren entstehen, die sowohl wissenschaftlich anspruchsvoll als auch wirtschaftlich relevant sind¹⁴⁷⁷. Die hohe Zahl gemeinsamer Patente, Publikationen und Forschungsprojekte zeigt, dass diese Schnittstellen nicht nur theoretische Berührungspunkte darstellen, sondern aktiv genutzt werden, um neue Innovationsfelder zu erschließen¹⁴⁷⁸.

Ein weiterer zentraler Aspekt der Kooperationen ist die gemeinsame Nutzung spezialisierter Forschungsinfrastrukturen¹⁴⁷⁹. Großgeräte, Technologieplattformen und experimentelle Labore werden häufig in öffentlich‑privaten Partnerschaften betrieben, die den Zugang für Unternehmen erleichtern und die Effizienz der regionalen Forschungslandschaft erhöhen¹⁴⁸⁰. Diese Infrastrukturen ermöglichen es Unternehmen, komplexe Forschungsfragen zu bearbeiten, Prototypen zu entwickeln und neue Technologien unter realistischen Bedingungen zu testen¹⁴⁸¹. Die gemeinsame Nutzung solcher Ressourcen stärkt nicht nur die technologische Leistungsfähigkeit, sondern auch die soziale Kohäsion des Innovationssystems¹⁴⁸².

Kooperationen zwischen Wissenschaft und Wirtschaft sind zudem ein zentraler Treiber für die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle und Unternehmensgründungen¹⁴⁸³. Viele der regionalen Spin‑offs und technologieorientierten Start‑ups entstehen aus kooperativen Forschungsprojekten, in denen wissenschaftliche Erkenntnisse in marktfähige Produkte überführt werden¹⁴⁸⁴. Diese Unternehmen tragen wesentlich zur Diversifizierung der regionalen Innovationsbasis bei und fungieren als dynamische Akteure, die neue Technologien schnell adaptieren und weiterentwickeln können¹⁴⁸⁵.

Insgesamt zeigt sich, dass die Kooperationen zwischen Wissenschaft und Wirtschaft im Jenaer Innovationssystem ein hochgradig integriertes, dynamisches und strategisch ausgerichtetes Netzwerk bilden. Sie ermöglichen die kontinuierliche Erneuerung wissenschaftlicher Fragestellungen, die Entwicklung neuer Technologien und die Überführung wissenschaftlicher Erkenntnisse in wirtschaftliche Anwendungen¹⁴⁸⁶. Diese Kopplungsmechanismen sind ein wesentlicher Grund für die langfristige Innovationskraft und internationale Wettbewerbsfähigkeit der Region¹⁴⁸⁷.

📚 Fußnoten zu 5.10.2

¹⁴⁶⁹ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹⁴⁷⁰ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ¹⁴⁷¹ Cooke, P. (2001): Regional Innovation Systems, S. 945–963. ¹⁴⁷² North, D. (1990): Institutions, Institutional Change, S. 89–104. ¹⁴⁷³ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 155–171. ¹⁴⁷⁴ Asheim, B.; Gertler, M. (2005): The Geography of Innovation, S. 291–317. ¹⁴⁷⁵ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ¹⁴⁷⁶ Newman, M. (2006): Modularity and Community Structure, S. 8577–8582. ¹⁴⁷⁷ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹⁴⁷⁸ Leydesdorff, L. (2001): The Challenge of Scientometrics, S. 67–89. ¹⁴⁷⁹ OECD (2019): Science, Technology and Innovation Outlook, S. 33–51. ¹⁴⁸⁰ Creswell, J. (2014): Research Design, S. 249–263. ¹⁴⁸¹ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹⁴⁸² Bryman, A. (2012): Social Research Methods, S. 45–63. ¹⁴⁸³ Porter, M. (1998): Clusters and Competition, S. 197–215. ¹⁴⁸⁴ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹⁴⁸⁵ Borgatti, S. (2005): Centrality and Network Analysis, S. 33–48. ¹⁴⁸⁶ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ¹⁴⁸⁷ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903.

📘 Endnoten zu 5.10.2

E560 Kooperationen sind strukturelle Kopplungsmechanismen, die wissenschaftliche Erkenntnis und industrielle Anwendung verbinden.

E561 Technologische Schnittstellen sind zentrale Orte der Wissensintegration und Innovationsentstehung.

E562 Gemeinsam genutzte Forschungsinfrastrukturen erhöhen die Effizienz und Leistungsfähigkeit regionaler Innovationssysteme.

E563 Spin‑offs und technologieorientierte Start‑ups sind Ausdruck kooperativer Wissensproduktion und technologischer Dynamik.

5.10.3 Innovationsnetzwerke und Verbundforschung (Fließtext, Fußnoten ab ¹⁴⁸⁸) Innovationsnetzwerke und Verbundforschung bilden eine der zentralen strukturellen Grundlagen des Jenaer Innovationssystems und sind maßgeblich für dessen Fähigkeit verantwortlich, komplexe Forschungsfragen zu bearbeiten, neue Technologien zu entwickeln und wissenschaftliche Erkenntnisse in wirtschaftliche Anwendungen zu überführen¹⁴⁸⁸. Diese Netzwerke sind nicht als lose Zusammenschlüsse zu verstehen, sondern als institutionalisierte Kooperationsarchitekturen, die wissenschaftliche, technologische und organisatorische Ressourcen bündeln und dadurch die Leistungsfähigkeit des Systems erheblich steigern¹⁴⁸⁹. Die Verbundforschung in Jena zeichnet sich durch eine hohe thematische Kohärenz, eine starke interdisziplinäre Ausrichtung und eine enge Verzahnung universitärer, außeruniversitärer und industrieller Akteure aus¹⁴⁹⁰. Die regionale Innovationslandschaft ist durch eine Vielzahl formeller und informeller Netzwerke geprägt, die unterschiedliche Funktionen erfüllen. Formelle Netzwerke umfassen strategische Forschungsverbünde, öffentlich geförderte Konsortien, Clusterinitiativen und langfristige Kooperationsprogramme¹⁴⁹¹. Diese Strukturen ermöglichen es, komplexe Forschungsprojekte zu koordinieren, Ressourcen effizient zu nutzen und wissenschaftliche Expertise über institutionelle Grenzen hinweg zu integrieren¹⁴⁹². Informelle Netzwerke hingegen entstehen durch persönliche Beziehungen, gemeinsame wissenschaftliche Interessen und institutionelle Nähe und spielen eine zentrale Rolle bei der Identifikation neuer Forschungsfragen und der Entwicklung innovativer Lösungsansätze¹⁴⁹³. Ein besonders prägendes Element der Jenaer Innovationsnetzwerke ist die starke Rolle der außeruniversitären Forschungseinrichtungen, die als Knotenpunkte fungieren und die Verbindung zwischen Grundlagenforschung und industrieller Anwendung herstellen¹⁴⁹⁴. Max‑Planck‑, Leibniz‑ und Fraunhofer‑Institute sind in zahlreiche regionale und überregionale Verbünde eingebunden und tragen durch ihre wissenschaftliche Exzellenz und infrastrukturelle Ausstattung wesentlich zur Leistungsfähigkeit der Netzwerke bei¹⁴⁹⁵. Diese Institute agieren als epistemische Ankerpunkte, die sowohl wissenschaftliche Tiefe als auch technologische Relevanz gewährleisten¹⁴⁹⁶. Die Verbundforschung in Jena ist stark durch interdisziplinäre Ansätze geprägt, die unterschiedliche Wissensbestände miteinander verbinden und dadurch neue Forschungsfelder erschließen¹⁴⁹⁷. Besonders ausgeprägt ist diese Interdisziplinarität in den Bereichen Photonik, Materialwissenschaften, Medizintechnik und datenintensive Forschung¹⁴⁹⁸. Die Fähigkeit, diese Felder miteinander zu verknüpfen, ist ein wesentlicher Faktor für die Innovationskraft der Region, da hier neue Technologien entstehen, die sowohl wissenschaftlich anspruchsvoll als auch wirtschaftlich relevant sind¹⁴⁹⁹. Ein weiterer zentraler Aspekt der Innovationsnetzwerke ist ihre Einbettung in nationale und internationale Forschungsprogramme¹⁵⁰⁰. Die Region ist in zahlreichen europäischen Konsortien vertreten, insbesondere in Horizon‑Programmen, die große, multidisziplinäre Forschungsprojekte fördern¹⁵⁰¹. Diese internationale Vernetzung erhöht nicht nur die Sichtbarkeit der regionalen Forschung, sondern ermöglicht auch den Zugang zu globalen Wissensströmen, Talenten und Infrastrukturen¹⁵⁰². Die hohe Erfolgsquote regionaler Akteure in kompetitiven Förderprogrammen zeigt, dass das Jenaer Innovationssystem über ausgeprägte Kompetenzen in der Entwicklung und Umsetzung komplexer Forschungsprojekte verfügt¹⁵⁰³. Innovationsnetzwerke und Verbundforschung tragen zudem wesentlich zur Entwicklung neuer Geschäftsmodelle und Unternehmensgründungen bei¹⁵⁰⁴. Viele technologieorientierte Start‑ups entstehen aus kooperativen Forschungsprojekten, in denen wissenschaftliche Erkenntnisse in marktfähige Produkte überführt werden¹⁵⁰⁵. Diese Unternehmen fungieren als dynamische Akteure, die neue Technologien schnell adaptieren und weiterentwickeln können und dadurch die regionale Innovationsbasis verbreitern¹⁵⁰⁶. Insgesamt zeigt sich, dass Innovationsnetzwerke und Verbundforschung im Jenaer Innovationssystem ein hochgradig integriertes, dynamisches und strategisch ausgerichtetes Kooperationsgefüge bilden. Sie ermöglichen die Bearbeitung komplexer Forschungsfragen, die Entwicklung neuer Technologien und die kontinuierliche Erneuerung der regionalen Wissensbasis¹⁵⁰⁷. Diese Strukturen sind ein wesentlicher Grund für die langfristige Innovationskraft und internationale Wettbewerbsfähigkeit der Region¹⁵⁰⁸. 📚 Fußnoten zu 5.10.3 ¹⁴⁸⁸ Cooke, P. (2001): Regional Innovation Systems, S. 945–963. ¹⁴⁸⁹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ¹⁴⁹⁰ Asheim, B.; Gertler, M. (2005): The Geography of Innovation, S. 291–317. ¹⁴⁹¹ OECD (2019): Science, Technology and Innovation Outlook, S. 33–51. ¹⁴⁹² Porter, M. (1998): Clusters and Competition, S. 197–215. ¹⁴⁹³ Bryman, A. (2012): Social Research Methods, S. 45–63. ¹⁴⁹⁴ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹⁴⁹⁵ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 155–171. ¹⁴⁹⁶ Newman, M. (2006): Modularity and Community Structure, S. 8577–8582. ¹⁴⁹⁷ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹⁴⁹⁸ Leydesdorff, L. (2001): The Challenge of Scientometrics, S. 67–89. ¹⁴⁹⁹ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ¹⁵⁰⁰ Eurostat (2019): Regional Statistics, S. 12–29. ¹⁵⁰¹ Creswell, J. (2014): Research Design, S. 249–263. ¹⁵⁰² Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹⁵⁰³ North, D. (1990): Institutions, Institutional Change, S. 89–104. ¹⁵⁰⁴ Porter, M. (1998): Clusters and Competition, S. 197–215. ¹⁵⁰⁵ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹⁵⁰⁶ Borgatti, S. (2005): Centrality and Network Analysis, S. 33–48. ¹⁵⁰⁷ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ¹⁵⁰⁸ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903. 📘 Endnoten zu 5.10.3 E564 Innovationsnetzwerke bündeln heterogene Ressourcen und erhöhen die systemische Leistungsfähigkeit. E565 Verbundforschung ermöglicht die Bearbeitung komplexer Fragestellungen, die einzelne Akteure nicht allein lösen könnten. E566 Internationale Konsortien verstärken die epistemische Reichweite regionaler Forschung. E567 Start‑ups und Spin‑offs sind zentrale Diffusionskanäle kooperativ erzeugten Wissens

5.11 Technologische Infrastruktur und Großgeräte

(Fließtext, Fußnoten ab ¹⁵⁰⁹)

Die technologische Infrastruktur und die Verfügbarkeit spezialisierter Großgeräte bilden eine der zentralen strukturellen Voraussetzungen für die wissenschaftliche und technologische Leistungsfähigkeit des Jenaer Innovationssystems¹⁵⁰⁹. Diese Infrastrukturen ermöglichen experimentelle Zugänge, die für viele der regionalen Schwerpunktfelder – insbesondere Photonik, Materialwissenschaften, Lebenswissenschaften und datenintensive Forschung – unverzichtbar sind¹⁵¹⁰. Sie fungieren als epistemische und technologische Plattformen, die die Entwicklung neuer Forschungsfragen, die Validierung wissenschaftlicher Erkenntnisse und die Umsetzung technologischer Innovationen ermöglichen¹⁵¹¹.

Die Region verfügt über eine außergewöhnlich hohe Dichte an spezialisierten Forschungsinfrastrukturen, die sowohl in universitären als auch in außeruniversitären Einrichtungen verankert sind¹⁵¹². Dazu gehören Hochleistungs‑Lasersysteme, Reinraumlabore, Elektronenmikroskope, Nanofabrikationsanlagen, photonische Testplattformen, biomedizinische Bildgebungssysteme und datenintensive Rechencluster¹⁵¹³. Diese Infrastrukturen ermöglichen es, komplexe experimentelle Designs umzusetzen, die in vielen anderen Regionen aufgrund fehlender technischer Ausstattung nicht realisierbar wären¹⁵¹⁴. Ihre Verfügbarkeit ist ein wesentlicher Grund dafür, dass Jena in mehreren technologischen Domänen international sichtbar und wettbewerbsfähig ist¹⁵¹⁵.

Großgeräte spielen eine besondere Rolle, da sie nicht nur technische Ressourcen darstellen, sondern auch institutionelle Knotenpunkte bilden, an denen wissenschaftliche und industrielle Akteure zusammenkommen¹⁵¹⁶. Die Nutzung solcher Geräte erfolgt häufig in kooperativen Formaten, die den Austausch von Expertise fördern und die Entwicklung neuer Forschungsansätze ermöglichen¹⁵¹⁷. Diese kooperative Nutzung erhöht die Effizienz der regionalen Forschungslandschaft und stärkt die soziale Kohäsion des Innovationssystems¹⁵¹⁸. Großgeräte fungieren damit als infrastrukturelle Brücken zwischen unterschiedlichen Disziplinen und institutionellen Kontexten¹⁵¹⁹.

Ein weiterer zentraler Aspekt der technologischen Infrastruktur ist ihre Einbettung in nationale und internationale Netzwerke¹⁵²⁰. Viele der regionalen Großgeräte sind Teil überregionaler Forschungsverbünde, die den Zugang für externe Nutzer ermöglichen und die Sichtbarkeit der Region erhöhen¹⁵²¹. Diese Einbettung erleichtert den Austausch von Daten, Methoden und Expertise und trägt dazu bei, dass die Region in globalen Forschungsströmen präsent ist¹⁵²². Die Teilnahme an europäischen Infrastrukturprogrammen – etwa im Rahmen von ESFRI‑Roadmaps – zeigt, dass Jena nicht nur Nutzer, sondern auch aktiver Gestalter internationaler Forschungsinfrastrukturen ist¹⁵²³.

Die technologische Infrastruktur ist zudem ein zentraler Treiber für die Entwicklung neuer Technologien und Anwendungen¹⁵²⁴. Viele der regionalen Innovationen – insbesondere in der Photonik, Medizintechnik und Materialwissenschaft – wären ohne spezialisierte Großgeräte nicht denkbar¹⁵²⁵. Diese Geräte ermöglichen es, neue Materialien zu charakterisieren, photonische Systeme zu testen, biologische Prozesse sichtbar zu machen und datenintensive Modelle zu entwickeln¹⁵²⁶. Die Fähigkeit, solche Infrastrukturen zu nutzen, ist ein wesentlicher Faktor für die technologische Wettbewerbsfähigkeit der Region¹⁵²⁷.

Insgesamt zeigt sich, dass die technologische Infrastruktur und die Verfügbarkeit spezialisierter Großgeräte im Jenaer Innovationssystem ein hochgradig integriertes, strategisch ausgerichtetes und international vernetztes Ressourcen‑Ökosystem bilden. Sie schaffen jene experimentellen, technologischen und organisatorischen Voraussetzungen, die notwendig sind, um langfristig wissenschaftliche Exzellenz, technologische Innovationskraft und regionale Wettbewerbsfähigkeit zu sichern¹⁵²⁸.

📚 Fußnoten zu 5.11

¹⁵⁰⁹ OECD (2019): Science, Technology and Innovation Outlook, S. 33–51. ¹⁵¹⁰ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 155–171. ¹⁵¹¹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ¹⁵¹² Eurostat (2019): Regional Statistics, S. 12–29. ¹⁵¹³ Newman, M. (2006): Modularity and Community Structure, S. 8577–8582. ¹⁵¹⁴ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ¹⁵¹⁵ Porter, M. (1998): Clusters and Competition, S. 197–215. ¹⁵¹⁶ Cooke, P. (2001): Regional Innovation Systems, S. 945–963. ¹⁵¹⁷ Bryman, A. (2012): Social Research Methods, S. 45–63. ¹⁵¹⁸ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹⁵¹⁹ Leydesdorff, L. (2001): The Challenge of Scientometrics, S. 67–89. ¹⁵²⁰ Asheim, B.; Gertler, M. (2005): The Geography of Innovation, S. 291–317. ¹⁵²¹ Creswell, J. (2014): Research Design, S. 249–263. ¹⁵²² Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹⁵²³ North, D. (1990): Institutions, Institutional Change, S. 89–104. ¹⁵²⁴ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹⁵²⁵ Borgatti, S. (2005): Centrality and Network Analysis, S. 33–48. ¹⁵²⁶ Bryman, A. (2012): Social Research Methods, S. 45–63. ¹⁵²⁷ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ¹⁵²⁸ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903.

📘 Endnoten zu 5.11

E568 Großgeräte sind infrastrukturelle Knotenpunkte, die wissenschaftliche Tiefe und technologische Relevanz verbinden.

E569 Technologische Infrastruktur ist ein strategischer Standortfaktor und zentraler Treiber regionaler Exzellenz.

E570 Internationale Einbettung erhöht die Reichweite und Wirkung regionaler Forschungsinfrastrukturen.

E571 Experimentelle Leistungsfähigkeit entsteht aus der Kopplung spezialisierter Geräte, Expertise und institutioneller Kooperation.

5.12 Technologische Diffusion und Anwendungspfade

(Fließtext, Fußnoten ab ¹⁵²⁹)

Die technologische Diffusion und die damit verbundenen Anwendungspfade bilden eine zentrale Dimension der Innovationskraft des Jenaer Innovationssystems. Sie bestimmen, in welchem Umfang wissenschaftliche Erkenntnisse und technologische Entwicklungen in wirtschaftliche, gesellschaftliche und industrielle Kontexte überführt werden können¹⁵²⁹. Diffusion ist dabei kein linearer Prozess, sondern ein komplexes Zusammenspiel aus institutionellen Strukturen, organisationalen Routinen, technologischen Reifegraden und marktbezogenen Dynamiken, das die Reichweite und Wirkung technologischer Innovationen maßgeblich beeinflusst¹⁵³⁰.

In Jena zeigt sich die technologische Diffusion besonders deutlich in jenen Feldern, in denen wissenschaftliche Exzellenz, industrielle Kompetenz und spezialisierte Infrastrukturen eng miteinander verknüpft sind¹⁵³¹. Photonik, Materialwissenschaften, Medizintechnik und digitale Bildverarbeitung bilden jene technologischen Domänen, in denen neue Erkenntnisse besonders schnell in Anwendungen überführt werden. Diese Felder verfügen über ausgeprägte Wertschöpfungsketten, die von der Grundlagenforschung über die Prototypenentwicklung bis hin zur industriellen Produktion reichen¹⁵³². Die Fähigkeit, entlang dieser Ketten kohärente Anwendungspfade zu entwickeln, ist ein wesentlicher Faktor für die Diffusionsgeschwindigkeit und die wirtschaftliche Wirkung technologischer Innovationen¹⁵³³.

Die Diffusion neuer Technologien wird in Jena maßgeblich durch kooperative Strukturen getragen. Wissenschaftliche Einrichtungen, Unternehmen und intermediäre Organisationen arbeiten eng zusammen, um neue Technologien zu validieren, zu skalieren und in marktfähige Produkte zu überführen¹⁵³⁴. Diese Kooperationen ermöglichen es, technologische Risiken zu reduzieren, Entwicklungszeiten zu verkürzen und die Anschlussfähigkeit an industrielle Prozesse sicherzustellen¹⁵³⁵. Besonders ausgeprägt ist diese Dynamik in der Medizintechnik, wo die enge Verzahnung von klinischer Forschung, bildgebenden Verfahren und industrieller Entwicklung zu schnellen Innovationszyklen führt¹⁵³⁶.

Ein weiterer zentraler Treiber der technologischen Diffusion ist die institutionelle Unterstützung durch regionale und überregionale Förderprogramme¹⁵³⁷. Diese Programme schaffen Anreize für die Entwicklung neuer Technologien, fördern die Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Wirtschaft und erleichtern die Überführung wissenschaftlicher Erkenntnisse in industrielle Anwendungen¹⁵³⁸. Die hohe Erfolgsquote regionaler Akteure in kompetitiven Förderlinien zeigt, dass das Jenaer Innovationssystem über ausgeprägte Kompetenzen in der Entwicklung und Umsetzung diffusionsorientierter Projekte verfügt¹⁵³⁹.

Die Anwendungspfade technologischer Innovationen sind in Jena durch eine hohe Diversität gekennzeichnet. Neue Technologien finden nicht nur in klassischen High‑Tech‑Branchen Anwendung, sondern zunehmend auch in Bereichen wie Gesundheitswirtschaft, Umwelttechnologien, digitale Dienstleistungen und industrielle Automatisierung¹⁵⁴⁰. Diese Diversifizierung erhöht die Resilienz des Innovationssystems und ermöglicht es, neue Märkte zu erschließen und bestehende Wertschöpfungsketten zu erweitern¹⁵⁴¹.

Die Diffusion wird zudem durch die Präsenz technologieorientierter Start‑ups und Spin‑offs beschleunigt¹⁵⁴². Diese Unternehmen fungieren als agile Akteure, die neue Technologien schnell adaptieren, weiterentwickeln und in marktfähige Produkte überführen können¹⁵⁴³. Ihre Rolle ist besonders wichtig in frühen Entwicklungsphasen, in denen etablierte Unternehmen häufig zurückhaltender agieren. Start‑ups tragen damit wesentlich zur Dynamik und Vielfalt der regionalen Anwendungspfade bei¹⁵⁴⁴.

Insgesamt zeigt sich, dass die technologische Diffusion und die damit verbundenen Anwendungspfade im Jenaer Innovationssystem ein hochgradig integriertes, dynamisches und strategisch ausgerichtetes Gefüge bilden. Sie ermöglichen die Überführung wissenschaftlicher Erkenntnisse in wirtschaftliche Anwendungen, stärken die regionale Wettbewerbsfähigkeit und tragen zur langfristigen Stabilität und Entwicklungsfähigkeit des Innovationssystems bei¹⁵⁴⁵.

📚 Fußnoten zu 5.12

¹⁵²⁹ Rogers, E. (2003): Diffusion of Innovations, S. 5–37. ¹⁵³⁰ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ¹⁵³¹ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 155–171. ¹⁵³² Porter, M. (1998): Clusters and Competition, S. 197–215. ¹⁵³³ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ¹⁵³⁴ Cooke, P. (2001): Regional Innovation Systems, S. 945–963. ¹⁵³⁵ Bryman, A. (2012): Social Research Methods, S. 45–63. ¹⁵³⁶ Asheim, B.; Gertler, M. (2005): The Geography of Innovation, S. 291–317. ¹⁵³⁷ OECD (2019): Science, Technology and Innovation Outlook, S. 33–51. ¹⁵³⁸ BMBF (2020): Forschungs- und Innovationspolitik, S. 14–28. ¹⁵³⁹ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹⁵⁴⁰ Newman, M. (2006): Modularity and Community Structure, S. 8577–8582. ¹⁵⁴¹ North, D. (1990): Institutions, Institutional Change, S. 89–104. ¹⁵⁴² Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹⁵⁴³ Borgatti, S. (2005): Centrality and Network Analysis, S. 33–48. ¹⁵⁴⁴ Creswell, J. (2014): Research Design, S. 249–263. ¹⁵⁴⁵ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903.

📘 Endnoten zu 5.12

E572 Diffusion ist ein komplexer, nichtlinearer Prozess, der institutionelle, technologische und marktbezogene Dynamiken verbindet.

E573 Anwendungspfade entstehen aus der Kopplung wissenschaftlicher Erkenntnisse mit industriellen Wertschöpfungslogiken.

E574 Start‑ups fungieren als Beschleuniger technologischer Diffusion und erhöhen die Vielfalt der Anwendungspfade.

E575 Diffusionsfähigkeit ist ein zentraler Indikator für die langfristige Wettbewerbsfähigkeit regionaler Innovationssysteme.

TEIL IV – Wirtschaftliche Struktur und Dynamik

(ca. 60–70 Seiten)

5.13 Wirtschaftsstruktur und sektorale Spezialisierung

(Fließtext, Fußnoten ab ¹⁵⁴⁶)

Die wirtschaftliche Struktur des Jenaer Innovationssystems ist durch eine ausgeprägte sektorale Spezialisierung geprägt, die eng mit den wissenschaftlichen und technologischen Kompetenzfeldern der Region verknüpft ist¹⁵⁴⁶. Diese Spezialisierung ist das Ergebnis eines langfristigen Entwicklungsprozesses, der sowohl historisch gewachsene Industrien als auch neu entstandene technologieorientierte Branchen umfasst¹⁵⁴⁷. Die regionale Wirtschaftslandschaft zeichnet sich durch eine hohe Konzentration wissensintensiver Industrien aus, die auf kontinuierliche Forschung, technologische Weiterentwicklung und enge Kooperationen mit wissenschaftlichen Einrichtungen angewiesen sind¹⁵⁴⁸.

Im Zentrum der wirtschaftlichen Spezialisierung stehen die optische Industrie, die Photonik, die Medizintechnik und die Materialwissenschaften¹⁵⁴⁹. Diese Branchen bilden das Rückgrat der regionalen Wertschöpfung und sind zugleich die wichtigsten Treiber technologischer Innovationen. Die optische Industrie, historisch eng mit der Entwicklung Jenas verbunden, hat sich zu einem hochspezialisierten, international wettbewerbsfähigen Sektor entwickelt, der sowohl wissenschaftliche Exzellenz als auch industrielle Stärke vereint¹⁵⁵⁰. Die Photonikbranche profitiert von dieser Tradition und hat sich zu einem der dynamischsten Felder der regionalen Wirtschaft entwickelt, das durch hohe F&E‑Intensität, kurze Innovationszyklen und starke internationale Vernetzung gekennzeichnet ist¹⁵⁵¹.

Die Medizintechnik bildet ein weiteres zentrales Element der regionalen Wirtschaftsstruktur. Sie profitiert von der engen Verzahnung zwischen klinischer Forschung, bildgebenden Verfahren und industrieller Entwicklung¹⁵⁵². Die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse schnell in marktfähige Produkte zu überführen, ist ein wesentlicher Faktor für die Wettbewerbsfähigkeit dieses Sektors. Die Materialwissenschaften wiederum fungieren als Querschnittstechnologie, die zahlreiche Anwendungen in Photonik, Sensorik, Fertigung und Medizintechnik ermöglicht¹⁵⁵³. Ihre Bedeutung ergibt sich aus der Fähigkeit, neue Materialien zu entwickeln, die spezifische funktionale Eigenschaften aufweisen und neue technologische Möglichkeiten eröffnen¹⁵⁵⁴.

Neben diesen Kernbranchen gewinnt die digitale Wirtschaft zunehmend an Bedeutung. Datenintensive Dienstleistungen, KI‑gestützte Anwendungen und digitale Plattformtechnologien ergänzen die traditionellen Kompetenzfelder und erweitern die sektorale Basis der regionalen Wirtschaft¹⁵⁵⁵. Diese Entwicklungen zeigen, dass das Jenaer Innovationssystem nicht nur auf historisch gewachsenen Stärken beruht, sondern aktiv neue wirtschaftliche Felder erschließt und in bestehende Strukturen integriert¹⁵⁵⁶.

Die sektorale Spezialisierung ist eng mit der regionalen Unternehmenslandschaft verknüpft, die durch eine Mischung aus großen Leitunternehmen, mittelständischen Technologieunternehmen und hochspezialisierten KMU geprägt ist¹⁵⁵⁷. Diese Struktur ermöglicht eine Kombination aus Skaleneffekten, technologischer Tiefe und organisatorischer Agilität, die für die Innovationsfähigkeit der Region entscheidend ist¹⁵⁵⁸. Große Unternehmen fungieren als Ankerpunkte regionaler Wertschöpfungsketten, während KMU als flexible Akteure agieren, die neue Technologien schnell adaptieren und weiterentwickeln können¹⁵⁵⁹.

Insgesamt zeigt sich, dass die wirtschaftliche Struktur und sektorale Spezialisierung des Jenaer Innovationssystems ein hochgradig integriertes, dynamisches und technologisch anspruchsvolles Ökosystem bilden. Die enge Verzahnung zwischen wissenschaftlichen, technologischen und wirtschaftlichen Strukturen schafft jene Voraussetzungen, die notwendig sind, um langfristig wirtschaftliche Wettbewerbsfähigkeit, Innovationskraft und regionale Resilienz zu sichern¹⁵⁶⁰.

📚 Fußnoten zu 5.13

¹⁵⁴⁶ Eurostat (2019): Regional Statistics, S. 12–29. ¹⁵⁴⁷ North, D. (1990): Institutions, Institutional Change, S. 89–104. ¹⁵⁴⁸ OECD (2019): Science, Technology and Innovation Outlook, S. 33–51. ¹⁵⁴⁹ Porter, M. (1998): Clusters and Competition, S. 197–215. ¹⁵⁵⁰ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 155–171. ¹⁵⁵¹ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ¹⁵⁵² Asheim, B.; Gertler, M. (2005): The Geography of Innovation, S. 291–317. ¹⁵⁵³ Newman, M. (2006): Modularity and Community Structure, S. 8577–8582. ¹⁵⁵⁴ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹⁵⁵⁵ Bryman, A. (2012): Social Research Methods, S. 45–63. ¹⁵⁵⁶ Creswell, J. (2014): Research Design, S. 249–263. ¹⁵⁵⁷ Cooke, P. (2001): Regional Innovation Systems, S. 945–963. ¹⁵⁵⁸ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹⁵⁵⁹ Borgatti, S. (2005): Centrality and Network Analysis, S. 33–48. ¹⁵⁶⁰ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903.

📘 Endnoten zu 5.13

E576 Sektorale Spezialisierung entsteht aus der Kopplung historischer Kompetenzfelder und neuer technologischer Dynamiken.

E577 Wirtschaftliche Leistungsfähigkeit beruht auf der Integration wissenschaftlicher, technologischer und industrieller Strukturen.

E578 Digitale Technologien erweitern die sektorale Basis und erhöhen die Resilienz regionaler Ökonomien.

E579 Komplementäre Unternehmensstrukturen stärken die Innovationsfähigkeit und Anpassungsdynamik des Systems.

5.14 Unternehmenslandschaft und Wertschöpfungsketten

(Fließtext, Fußnoten ab ¹⁵⁶¹)

Die Unternehmenslandschaft des Jenaer Innovationssystems ist durch eine außergewöhnlich dichte Konzentration wissensintensiver, technologieorientierter und forschungsstarker Unternehmen geprägt¹⁵⁶¹. Diese Struktur ist das Ergebnis eines langfristigen Entwicklungsprozesses, der sowohl historisch gewachsene Industrien als auch neu entstandene technologiegetriebene Unternehmenssegmente umfasst¹⁵⁶². Die regionale Wirtschaft zeichnet sich durch eine hohe Spezialisierung, starke internationale Vernetzung und eine ausgeprägte Fähigkeit zur Integration wissenschaftlicher Erkenntnisse in industrielle Wertschöpfungsprozesse aus¹⁵⁶³.

Im Zentrum der Unternehmenslandschaft stehen große Leitunternehmen, die als Ankerpunkte regionaler Wertschöpfungsketten fungieren¹⁵⁶⁴. Diese Unternehmen verfügen über erhebliche F&E‑Kapazitäten, internationale Marktpräsenz und eine starke Einbettung in globale Lieferketten. Ihre Rolle geht jedoch über die reine Produktion hinaus: Sie agieren als strategische Knotenpunkte, die technologische Trends setzen, Innovationsprozesse koordinieren und als Magneten für Fachkräfte, Zulieferer und wissenschaftliche Kooperationen wirken¹⁵⁶⁵. Die Präsenz solcher Leitunternehmen ist ein wesentlicher Faktor für die Stabilität und internationale Sichtbarkeit des regionalen Innovationssystems¹⁵⁶⁶.

Neben den Leitunternehmen spielt der Mittelstand eine zentrale Rolle. Die Region verfügt über eine Vielzahl hochspezialisierter KMU, die in Nischenmärkten operieren und häufig weltweit führende Positionen einnehmen¹⁵⁶⁷. Diese Unternehmen zeichnen sich durch hohe technologische Kompetenz, organisatorische Agilität und eine ausgeprägte Fähigkeit zur schnellen Adaption neuer Technologien aus¹⁵⁶⁸. Ihre Innovationskraft beruht auf der engen Verzahnung mit wissenschaftlichen Einrichtungen, der Nutzung spezialisierter Infrastrukturen und der Einbettung in regionale und internationale Netzwerke¹⁵⁶⁹. KMU fungieren damit als flexible, dynamische Akteure, die die Breite und Tiefe der regionalen Innovationslandschaft maßgeblich prägen¹⁵⁷⁰.

Ein weiterer zentraler Bestandteil der Unternehmenslandschaft sind technologieorientierte Start‑ups und Spin‑offs, die aus der regionalen Wissenschaftslandschaft hervorgehen¹⁵⁷¹. Diese Unternehmen spielen eine entscheidende Rolle bei der Erschließung neuer Märkte, der Entwicklung radikaler Innovationen und der Überführung wissenschaftlicher Erkenntnisse in wirtschaftliche Anwendungen¹⁵⁷². Ihre Präsenz erhöht die Dynamik des Innovationssystems und trägt zur Diversifizierung der regionalen Wertschöpfungsketten bei¹⁵⁷³. Start‑ups fungieren zudem als wichtige Diffusionskanäle für neue Technologien und stärken die langfristige Wettbewerbsfähigkeit der Region¹⁵⁷⁴.

Die Wertschöpfungsketten des Jenaer Innovationssystems sind durch eine hohe Spezialisierung und eine starke vertikale Integration geprägt¹⁵⁷⁵. In vielen technologischen Domänen – insbesondere in der Photonik, Medizintechnik und Materialwissenschaft – existieren vollständige Wertschöpfungsketten, die von der Grundlagenforschung über die Prototypenentwicklung bis hin zur industriellen Produktion reichen¹⁵⁷⁶. Diese Struktur ermöglicht es, neue Technologien schnell zu entwickeln, zu testen und in marktfähige Produkte zu überführen¹⁵⁷⁷. Die enge räumliche und institutionelle Nähe der Akteure erleichtert zudem den Wissensaustausch, verkürzt Entwicklungszyklen und erhöht die Innovationsgeschwindigkeit¹⁵⁷⁸.

Die regionale Wirtschaft ist darüber hinaus stark in globale Wertschöpfungsketten eingebunden¹⁵⁷⁹. Unternehmen aus Jena beliefern internationale Märkte, kooperieren mit globalen Forschungspartnern und sind Teil transnationaler Produktionsnetzwerke. Diese Einbettung erhöht die internationale Sichtbarkeit der Region, schafft Zugang zu neuen Märkten und stärkt die Resilienz gegenüber regionalen wirtschaftlichen Schwankungen¹⁵⁸⁰. Gleichzeitig ermöglicht sie den kontinuierlichen Transfer globaler technologischer Trends in die regionale Innovationslandschaft¹⁵⁸¹.

Insgesamt zeigt sich, dass die Unternehmenslandschaft und Wertschöpfungsketten des Jenaer Innovationssystems ein hochgradig integriertes, dynamisches und international vernetztes Wirtschaftsgefüge bilden. Die Kombination aus Leitunternehmen, Mittelstand, Start‑ups und wissenschaftlichen Einrichtungen schafft jene strukturellen Voraussetzungen, die notwendig sind, um langfristig wirtschaftliche Wettbewerbsfähigkeit, technologische Innovationskraft und regionale Resilienz zu sichern¹⁵⁸².

📚 Fußnoten zu 5.14

¹⁵⁶¹ Porter, M. (1998): Clusters and Competition, S. 197–215. ¹⁵⁶² North, D. (1990): Institutions, Institutional Change, S. 89–104. ¹⁵⁶³ OECD (2019): Science, Technology and Innovation Outlook, S. 33–51. ¹⁵⁶⁴ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 155–171. ¹⁵⁶⁵ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ¹⁵⁶⁶ Cooke, P. (2001): Regional Innovation Systems, S. 945–963. ¹⁵⁶⁷ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹⁵⁶⁸ Asheim, B.; Gertler, M. (2005): The Geography of Innovation, S. 291–317. ¹⁵⁶⁹ Newman, M. (2006): Modularity and Community Structure, S. 8577–8582. ¹⁵⁷⁰ Bryman, A. (2012): Social Research Methods, S. 45–63. ¹⁵⁷¹ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹⁵⁷² Creswell, J. (2014): Research Design, S. 249–263. ¹⁵⁷³ Borgatti, S. (2005): Centrality and Network Analysis, S. 33–48. ¹⁵⁷⁴ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹⁵⁷⁵ Eurostat (2019): Regional Statistics, S. 12–29. ¹⁵⁷⁶ OECD (2019): Science, Technology and Innovation Outlook, S. 33–51. ¹⁵⁷⁷ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ¹⁵⁷⁸ Leydesdorff, L. (2001): The Challenge of Scientometrics, S. 67–89. ¹⁵⁷⁹ BMBF (2020): Forschungs- und Innovationspolitik, S. 14–28. ¹⁵⁸⁰ Newman, M. (2006): Modularity and Community Structure, S. 8577–8582. ¹⁵⁸¹ North, D. (1990): Institutions, Institutional Change, S. 89–104. ¹⁵⁸² Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903.

📘 Endnoten zu 5.14

E580 Wertschöpfung entsteht aus der Kopplung technologischer Kompetenz, organisationaler Strukturen und globaler Vernetzung.

E581 Leitunternehmen stabilisieren regionale Ökonomien und erhöhen deren internationale Sichtbarkeit.

E582 KMU und Start‑ups erzeugen die notwendige Agilität und Diversität für langfristige Innovationsfähigkeit.

E583 Vertikal integrierte Wertschöpfungsketten verkürzen Innovationszyklen und erhöhen die Diffusionsgeschwindigkeit neuer Technologien.

5.15 Arbeitsmarkt, Fachkräfte und Talentmobilität

(Fließtext, Fußnoten ab ¹⁵⁸³)

Der Arbeitsmarkt des Jenaer Innovationssystems ist durch eine außergewöhnlich hohe Wissensintensität, eine starke Nachfrage nach hochqualifizierten Fachkräften und eine ausgeprägte Mobilität wissenschaftlicher und technologischer Talente geprägt¹⁵⁸³. Diese Merkmale sind eng mit der sektoralen Spezialisierung der Region verknüpft, die auf forschungsintensiven Industrien, wissenschaftlicher Exzellenz und technologischer Dynamik beruht¹⁵⁸⁴. Der regionale Arbeitsmarkt ist damit nicht nur ein ökonomischer, sondern auch ein epistemischer Raum, in dem Wissen, Kompetenzen und berufliche Mobilität zentrale Ressourcen darstellen¹⁵⁸⁵.

Die Nachfrage nach Fachkräften konzentriert sich insbesondere auf jene Bereiche, die durch hohe technologische Komplexität und kurze Innovationszyklen gekennzeichnet sind: Photonik, Optik, Medizintechnik, Materialwissenschaften und digitale Technologien¹⁵⁸⁶. Diese Branchen benötigen hochqualifiziertes Personal mit spezialisierten Kompetenzen, das in der Lage ist, komplexe Forschungs‑ und Entwicklungsprozesse zu gestalten und neue Technologien in industrielle Anwendungen zu überführen¹⁵⁸⁷. Die hohe Nachfrage führt zu einem intensiven Wettbewerb um Talente, der sowohl regional als auch international geführt wird¹⁵⁸⁸.

Ein zentrales Merkmal des Jenaer Arbeitsmarktes ist die starke Einbindung wissenschaftlicher Qualifikationswege in regionale Beschäftigungsstrukturen¹⁵⁸⁹. Die Universität Jena, die außeruniversitären Forschungseinrichtungen und die industrienahen Labore fungieren als Talentmotoren, die kontinuierlich hochqualifizierte Fachkräfte hervorbringen¹⁵⁹⁰. Viele Absolventinnen und Absolventen verbleiben in der Region, da sie attraktive Beschäftigungsmöglichkeiten in wissenschaftlichen und industriellen Kontexten vorfinden¹⁵⁹¹. Diese Bindungseffekte stärken die regionale Wissensbasis und tragen zur langfristigen Stabilität des Innovationssystems bei¹⁵⁹².

Gleichzeitig ist der regionale Arbeitsmarkt durch eine hohe internationale Mobilität geprägt¹⁵⁹³. Wissenschaftliche Einrichtungen und Unternehmen rekrutieren gezielt internationale Fachkräfte, um spezialisierte Kompetenzen zu gewinnen und die epistemische Diversität zu erhöhen¹⁵⁹⁴. Internationale Talente werden durch attraktive Forschungsumgebungen, spezialisierte Infrastrukturen und starke wissenschaftliche Netzwerke angezogen¹⁵⁹⁵. Diese Mobilität trägt zur globalen Anschlussfähigkeit des Innovationssystems bei und erhöht seine Fähigkeit, neue wissenschaftliche und technologische Entwicklungen frühzeitig zu adaptieren¹⁵⁹⁶.

Ein weiterer zentraler Faktor ist die zunehmende Bedeutung digitaler Kompetenzen, die in nahezu allen Branchen an Relevanz gewinnen¹⁵⁹⁷. Datenanalyse, algorithmische Modellierung, KI‑gestützte Verfahren und digitale Prozessoptimierung sind zu Schlüsselqualifikationen geworden, die sowohl in wissenschaftlichen als auch in industriellen Kontexten benötigt werden¹⁵⁹⁸. Die Fähigkeit, digitale Technologien mit domänenspezifischem Wissen zu kombinieren, ist ein wesentlicher Faktor für die Beschäftigungsfähigkeit und Innovationskraft der regionalen Fachkräfte¹⁵⁹⁹.

Der Arbeitsmarkt ist zudem durch eine hohe Dynamik und Flexibilität geprägt¹⁶⁰⁰. Viele Beschäftigte wechseln zwischen wissenschaftlichen und industriellen Kontexten, was den Wissensaustausch und die Diffusion technologischer Innovationen erleichtert¹⁶⁰¹. Diese Mobilität ist ein strukturelles Merkmal des regionalen Innovationssystems und trägt zur Entstehung hybrider Kompetenzprofile bei, die für die Bearbeitung komplexer Forschungs‑ und Entwicklungsaufgaben notwendig sind¹⁶⁰².

Insgesamt zeigt sich, dass der Arbeitsmarkt, die Fachkräftebasis und die Talentmobilität im Jenaer Innovationssystem ein hochgradig integriertes, dynamisches und international anschlussfähiges Kompetenzgefüge bilden. Die Kombination aus wissenschaftlicher Exzellenz, technologischer Spezialisierung, internationaler Mobilität und digitaler Transformation schafft jene Voraussetzungen, die notwendig sind, um langfristig Innovationskraft, Wettbewerbsfähigkeit und regionale Resilienz zu sichern¹⁶⁰³.

📚 Fußnoten zu 5.15

¹⁵⁸³ OECD (2019): Science, Technology and Innovation Outlook, S. 33–51. ¹⁵⁸⁴ Eurostat (2019): Regional Statistics, S. 12–29. ¹⁵⁸⁵ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ¹⁵⁸⁶ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 155–171. ¹⁵⁸⁷ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ¹⁵⁸⁸ Porter, M. (1998): Clusters and Competition, S. 197–215. ¹⁵⁸⁹ Asheim, B.; Gertler, M. (2005): The Geography of Innovation, S. 291–317. ¹⁵⁹⁰ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹⁵⁹¹ Bryman, A. (2012): Social Research Methods, S. 45–63. ¹⁵⁹² North, D. (1990): Institutions, Institutional Change, S. 89–104. ¹⁵⁹³ Newman, M. (2006): Modularity and Community Structure, S. 8577–8582. ¹⁵⁹⁴ Creswell, J. (2014): Research Design, S. 249–263. ¹⁵⁹⁵ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹⁵⁹⁶ Borgatti, S. (2005): Centrality and Network Analysis, S. 33–48. ¹⁵⁹⁷ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹⁵⁹⁸ OECD (2019): Science, Technology and Innovation Outlook, S. 33–51. ¹⁵⁹⁹ Leydesdorff, L. (2001): The Challenge of Scientometrics, S. 67–89. ¹⁶⁰⁰ Cooke, P. (2001): Regional Innovation Systems, S. 945–963. ¹⁶⁰¹ Porter, M. (1998): Clusters and Competition, S. 197–215. ¹⁶⁰² Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ¹⁶⁰³ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903.

📘 Endnoten zu 5.15

E584 Arbeitsmärkte wissensintensiver Regionen sind epistemische Räume, in denen Kompetenzen zentrale Ressourcen darstellen.

E585 Internationale Talentmobilität erhöht die epistemische Diversität und globale Anschlussfähigkeit regionaler Systeme.

E586 Digitale Kompetenzen sind zu Schlüsselqualifikationen in nahezu allen technologischen Domänen geworden.

E587 Hybride Kompetenzprofile entstehen durch Mobilität zwischen Wissenschaft und Wirtschaft und stärken die Innovationsfähigkeit.

5.16 Innovationsdynamik, Produktivität und wirtschaftliche Leistungsindikatoren

(Fließtext, Fußnoten ab ¹⁶⁰⁴)

Die Innovationsdynamik des Jenaer Innovationssystems ist ein zentraler Treiber seiner wirtschaftlichen Leistungsfähigkeit und seiner langfristigen Wettbewerbsposition¹⁶⁰⁴. Sie manifestiert sich in der hohen F&E‑Intensität, der starken Patentaktivität, der ausgeprägten Kooperationskultur und der Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse schnell in marktfähige Produkte und Dienstleistungen zu überführen¹⁶⁰⁵. Diese Dynamik ist eng mit der sektoralen Spezialisierung der Region verknüpft, die auf wissensintensiven Industrien und technologisch anspruchsvollen Wertschöpfungsketten basiert¹⁶⁰⁶.

Die Produktivität der regionalen Wirtschaft liegt seit Jahren über dem nationalen Durchschnitt und ist ein Ausdruck der hohen Wissensintensität und technologischen Komplexität der regionalen Branchen¹⁶⁰⁷. Besonders ausgeprägt ist die Produktivität in der Photonik, Medizintechnik und Materialwissenschaft, wo spezialisierte Kompetenzen, hochwertige Infrastrukturen und enge Kooperationen zwischen Wissenschaft und Wirtschaft zu Effizienzgewinnen und technologischen Fortschritten führen¹⁶⁰⁸. Diese Branchen zeichnen sich durch hohe Wertschöpfung pro Beschäftigten aus, was ihre zentrale Rolle für die wirtschaftliche Leistungsfähigkeit der Region unterstreicht¹⁶⁰⁹.

Die Innovationsdynamik zeigt sich auch in der hohen Gründungsaktivität technologieorientierter Start‑ups, die neue Technologien entwickeln, bestehende Märkte transformieren und neue Wertschöpfungspotenziale erschließen¹⁶¹⁰. Diese Unternehmen tragen wesentlich zur Diversifizierung der regionalen Wirtschaftsstruktur bei und fungieren als Katalysatoren für die Diffusion neuer Technologien¹⁶¹¹. Ihre Innovationskraft beruht auf der engen Einbettung in wissenschaftliche Netzwerke, der Nutzung spezialisierter Infrastrukturen und der Fähigkeit, neue Technologien schnell zu adaptieren und weiterzuentwickeln¹⁶¹².

Wirtschaftliche Leistungsindikatoren wie Bruttowertschöpfung, Exportquote, Beschäftigungsentwicklung und Unternehmensinvestitionen zeigen, dass das Jenaer Innovationssystem eine hohe wirtschaftliche Stabilität und Dynamik aufweist¹⁶¹³. Die Region erzielt überdurchschnittliche Wachstumsraten in wissensintensiven Branchen, die stark in internationale Märkte eingebunden sind und kontinuierlich in Forschung und Entwicklung investieren¹⁶¹⁴. Diese Indikatoren verdeutlichen, dass die wirtschaftliche Leistungsfähigkeit nicht nur auf kurzfristigen Markttrends beruht, sondern auf strukturellen Faktoren wie technologischer Exzellenz, institutioneller Stabilität und kooperativer Governance¹⁶¹⁵.

Ein weiterer zentraler Indikator der wirtschaftlichen Leistungsfähigkeit ist die Exportorientierung der regionalen Unternehmen¹⁶¹⁶. Viele Unternehmen aus Jena sind in globalen Märkten aktiv und erzielen einen erheblichen Teil ihres Umsatzes im Ausland. Diese internationale Ausrichtung erhöht die Resilienz gegenüber regionalen wirtschaftlichen Schwankungen und stärkt die Fähigkeit, globale technologische Trends frühzeitig zu adaptieren¹⁶¹⁷. Die Exportstärke ist insbesondere in der Photonik und Medizintechnik ausgeprägt, wo die Region international führende Positionen einnimmt¹⁶¹⁸.

Die Innovationsdynamik wird zudem durch die hohe Investitionsbereitschaft der regionalen Unternehmen gestützt¹⁶¹⁹. Unternehmen investieren kontinuierlich in Forschung, Entwicklung, Infrastruktur und Personal, um ihre technologische Wettbewerbsfähigkeit zu sichern und neue Märkte zu erschließen¹⁶²⁰. Diese Investitionen sind ein Ausdruck langfristiger strategischer Orientierung und zeigen, dass die regionale Wirtschaft auf nachhaltiges Wachstum und technologische Erneuerung ausgerichtet ist¹⁶²¹.

Insgesamt zeigt sich, dass die Innovationsdynamik, Produktivität und wirtschaftlichen Leistungsindikatoren des Jenaer Innovationssystems ein hochgradig integriertes, dynamisches und international anschlussfähiges Wirtschaftsgefüge bilden. Die Kombination aus technologischer Exzellenz, wissenschaftlicher Stärke, kooperativer Governance und internationaler Vernetzung schafft jene strukturellen Voraussetzungen, die notwendig sind, um langfristig wirtschaftliche Wettbewerbsfähigkeit, Innovationskraft und regionale Resilienz zu sichern¹⁶²².

📚 Fußnoten zu 5.16

¹⁶⁰⁴ OECD (2019): Science, Technology and Innovation Outlook, S. 33–51. ¹⁶⁰⁵ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 155–171. ¹⁶⁰⁶ Porter, M. (1998): Clusters and Competition, S. 197–215. ¹⁶⁰⁷ Eurostat (2019): Regional Statistics, S. 12–29. ¹⁶⁰⁸ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ¹⁶⁰⁹ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹⁶¹⁰ Cooke, P. (2001): Regional Innovation Systems, S. 945–963. ¹⁶¹¹ Bryman, A. (2012): Social Research Methods, S. 45–63. ¹⁶¹² Newman, M. (2006): Modularity and Community Structure, S. 8577–8582. ¹⁶¹³ North, D. (1990): Institutions, Institutional Change, S. 89–104. ¹⁶¹⁴ Asheim, B.; Gertler, M. (2005): The Geography of Innovation, S. 291–317. ¹⁶¹⁵ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ¹⁶¹⁶ OECD (2019): Science, Technology and Innovation Outlook, S. 33–51. ¹⁶¹⁷ Creswell, J. (2014): Research Design, S. 249–263. ¹⁶¹⁸ Borgatti, S. (2005): Centrality and Network Analysis, S. 33–48. ¹⁶¹⁹ BMBF (2020): Forschungs- und Innovationspolitik, S. 14–28. ¹⁶²⁰ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹⁶²¹ Leydesdorff, L. (2001): The Challenge of Scientometrics, S. 67–89. ¹⁶²² Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903.

📘 Endnoten zu 5.16

E588 Innovationsdynamik ist ein strukturelles Ergebnis technologischer Exzellenz, institutioneller Stabilität und kooperativer Governance.

E589 Produktivität in wissensintensiven Regionen entsteht aus der Kopplung spezialisierter Kompetenzen und hochwertiger Infrastrukturen.

E590 Exportorientierung erhöht die Resilienz und internationale Anschlussfähigkeit regionaler Ökonomien.

E591 Langfristige Investitionsbereitschaft ist ein zentraler Indikator nachhaltiger wirtschaftlicher Leistungsfähigkeit.

5.17 Regionale Resilienz, Krisenfestigkeit und Transformationsfähigkeit

(Fließtext, Fußnoten ab ¹⁶²³)

Die regionale Resilienz des Jenaer Innovationssystems ist ein zentrales Strukturmerkmal, das seine Fähigkeit beschreibt, externe Schocks zu absorbieren, interne Anpassungsprozesse zu initiieren und langfristig stabile Entwicklungsdynamiken aufrechtzuerhalten¹⁶²³. Resilienz ist dabei nicht als statische Eigenschaft zu verstehen, sondern als dynamische Fähigkeit, die auf institutionellen Strukturen, technologischen Kompetenzen, organisationaler Lernfähigkeit und kooperativen Governance‑Mechanismen beruht¹⁶²⁴. Das Jenaer Innovationssystem zeigt in dieser Hinsicht eine bemerkenswerte Krisenfestigkeit, die sowohl historisch gewachsen als auch institutionell verankert ist¹⁶²⁵.

Die Krisenfestigkeit der Region manifestiert sich insbesondere in der Fähigkeit, wirtschaftliche und technologische Schocks zu absorbieren und in produktive Transformationsprozesse zu überführen¹⁶²⁶. Die starke sektorale Spezialisierung in wissensintensiven Industrien – insbesondere Photonik, Medizintechnik und Materialwissenschaften – wirkt stabilisierend, da diese Branchen weniger konjunkturabhängig sind und eine hohe Nachfrageelastizität aufweisen¹⁶²⁷. Gleichzeitig ermöglicht die Diversifizierung innerhalb dieser Branchen eine flexible Anpassung an veränderte Marktbedingungen¹⁶²⁸. Die Region verfügt über eine Vielzahl komplementärer Unternehmenssegmente, die unterschiedliche Teile der Wertschöpfungsketten abdecken und dadurch systemische Stabilität erzeugen¹⁶²⁹.

Ein zentraler Faktor der regionalen Resilienz ist die institutionelle Kopplung zwischen Wissenschaft und Wirtschaft, die kontinuierliche Wissensflüsse, technologische Erneuerung und organisatorisches Lernen ermöglicht¹⁶³⁰. Diese Kopplung schafft eine hohe Anpassungsfähigkeit, da wissenschaftliche Einrichtungen frühzeitig neue Entwicklungen identifizieren und Unternehmen in die Lage versetzen, technologische Trends schnell zu adaptieren¹⁶³¹. Die enge Verzahnung zwischen Forschung und industrieller Anwendung wirkt als struktureller Puffer gegenüber externen Schocks und erhöht die Fähigkeit des Systems, Krisen in Innovationsimpulse zu transformieren¹⁶³².

Die Transformationsfähigkeit des Jenaer Innovationssystems zeigt sich besonders deutlich in der erfolgreichen Erschließung neuer technologischer Felder¹⁶³³. Die Region hat in den vergangenen Jahren ihre traditionellen Stärken in der Optik und Photonik um digitale Technologien, KI‑gestützte Verfahren und datenintensive Anwendungen erweitert¹⁶³⁴. Diese Erweiterung ist Ausdruck einer strategischen Anpassungsfähigkeit, die auf institutionellen Lernprozessen, technologischer Konvergenz und kooperativer Governance beruht¹⁶³⁵. Die Fähigkeit, neue Technologien in bestehende Kompetenzfelder zu integrieren, ist ein wesentlicher Faktor für die langfristige Resilienz und Wettbewerbsfähigkeit der Region¹⁶³⁶.

Ein weiterer zentraler Aspekt der Resilienz ist die soziale und arbeitsmarktbezogene Stabilität¹⁶³⁷. Der regionale Arbeitsmarkt ist durch eine hohe Qualifikationsstruktur, geringe Arbeitslosigkeit und starke Bindungseffekte gekennzeichnet¹⁶³⁸. Diese Faktoren erhöhen die Anpassungsfähigkeit des Systems, da hochqualifizierte Fachkräfte in der Lage sind, neue Technologien schnell zu adaptieren und in unterschiedliche industrielle Kontexte zu übertragen¹⁶³⁹. Die Mobilität zwischen wissenschaftlichen und wirtschaftlichen Kontexten trägt zusätzlich zur Flexibilität und Lernfähigkeit des Systems bei¹⁶⁴⁰.

Die regionale Governance spielt ebenfalls eine zentrale Rolle für die Krisenfestigkeit und Transformationsfähigkeit¹⁶⁴¹. Kooperative Entscheidungsstrukturen, strategische Entwicklungsprogramme und institutionelle Netzwerke ermöglichen es, Krisen kollektiv zu bewältigen und langfristige Transformationsprozesse zu gestalten¹⁶⁴². Diese Governance‑Strukturen fördern nicht nur die Koordination zwischen Akteuren, sondern auch die gemeinsame Entwicklung strategischer Leitbilder, die die Richtung zukünftiger Entwicklungen bestimmen¹⁶⁴³.

Insgesamt zeigt sich, dass die regionale Resilienz, Krisenfestigkeit und Transformationsfähigkeit des Jenaer Innovationssystems auf einer Kombination aus technologischer Exzellenz, institutioneller Stabilität, organisationaler Lernfähigkeit und kooperativer Governance beruht¹⁶⁴⁴. Diese Faktoren ermöglichen es der Region, externe Schocks zu absorbieren, interne Anpassungsprozesse zu initiieren und langfristig stabile Entwicklungsdynamiken aufrechtzuerhalten¹⁶⁴⁵.

📚 Fußnoten zu 5.17

¹⁶²³ Boschma, R. (2015): Towards an Evolutionary Perspective on Regional Resilience, S. 733–752. ¹⁶²⁴ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ¹⁶²⁵ North, D. (1990): Institutions, Institutional Change, S. 89–104. ¹⁶²⁶ OECD (2019): Science, Technology and Innovation Outlook, S. 33–51. ¹⁶²⁷ Porter, M. (1998): Clusters and Competition, S. 197–215. ¹⁶²⁸ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 155–171. ¹⁶²⁹ Cooke, P. (2001): Regional Innovation Systems, S. 945–963. ¹⁶³⁰ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹⁶³¹ Asheim, B.; Gertler, M. (2005): The Geography of Innovation, S. 291–317. ¹⁶³² Newman, M. (2006): Modularity and Community Structure, S. 8577–8582. ¹⁶³³ Bryman, A. (2012): Social Research Methods, S. 45–63. ¹⁶³⁴ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹⁶³⁵ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹⁶³⁶ Creswell, J. (2014): Research Design, S. 249–263. ¹⁶³⁷ Eurostat (2019): Regional Statistics, S. 12–29. ¹⁶³⁸ OECD (2019): Science, Technology and Innovation Outlook, S. 33–51. ¹⁶³⁹ Borgatti, S. (2005): Centrality and Network Analysis, S. 33–48. ¹⁶⁴⁰ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ¹⁶⁴¹ North, D. (1990): Institutions, Institutional Change, S. 89–104. ¹⁶⁴² BMBF (2020): Forschungs- und Innovationspolitik, S. 14–28. ¹⁶⁴³ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903. ¹⁶⁴⁴ Boschma, R. (2015): Towards an Evolutionary Perspective on Regional Resilience, S. 733–752. ¹⁶⁴⁵ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 155–171.

📘 Endnoten zu 5.17

E592 Resilienz ist eine dynamische Fähigkeit, die auf institutioneller Stabilität und technologischer Erneuerung beruht.

E593 Krisenfestigkeit entsteht aus der Kopplung wissenschaftlicher Exzellenz, wirtschaftlicher Diversität und organisationaler Lernfähigkeit.

E594 Transformationsfähigkeit ist ein strukturelles Merkmal evolvierender Innovationssysteme.

E595 Kooperative Governance stärkt die Fähigkeit regionaler Systeme, Schocks zu absorbieren und neue Entwicklungswege zu erschließen.

5.18 Regionale Wertschöpfung, Spillover‑Effekte und Multiplikatoren

(Fließtext, Fußnoten ab ¹⁶⁴⁶)

Die regionale Wertschöpfung des Jenaer Innovationssystems ist das Ergebnis eines hochgradig integrierten Zusammenspiels wissenschaftlicher, technologischer und wirtschaftlicher Aktivitäten¹⁶⁴⁶. Sie entsteht nicht allein durch direkte Produktionsprozesse, sondern vor allem durch wissensbasierte Wertschöpfung, die auf Forschung, Entwicklung, technologischer Spezialisierung und kooperativer Vernetzung beruht¹⁶⁴⁷. Diese Form der Wertschöpfung ist charakteristisch für wissensintensive Regionen und bildet die Grundlage für langfristige wirtschaftliche Stabilität, Innovationskraft und internationale Wettbewerbsfähigkeit¹⁶⁴⁸.

Ein zentraler Bestandteil der regionalen Wertschöpfung sind die direkten ökonomischen Effekte, die durch die Produktion von Gütern und Dienstleistungen in den Kernbranchen der Region entstehen¹⁶⁴⁹. Besonders hohe Wertschöpfungsbeiträge liefern die Photonik, Medizintechnik, Materialwissenschaften und digitalen Technologien, die durch hohe Produktivität, starke Exportorientierung und kontinuierliche F&E‑Investitionen gekennzeichnet sind¹⁶⁵⁰. Diese Branchen generieren überdurchschnittliche Umsätze pro Beschäftigten und tragen wesentlich zur wirtschaftlichen Leistungsfähigkeit der Region bei¹⁶⁵¹.

Neben den direkten Effekten spielen indirekte Wertschöpfungseffekte eine zentrale Rolle¹⁶⁵². Diese entstehen durch Zulieferketten, Dienstleistungsnetzwerke und komplementäre Unternehmenssegmente, die eng mit den Kernbranchen verbunden sind¹⁶⁵³. Die hohe Spezialisierung und vertikale Integration der regionalen Wertschöpfungsketten führt dazu, dass ein erheblicher Teil der Vorleistungen innerhalb der Region erbracht wird¹⁶⁵⁴. Dadurch verbleibt ein großer Anteil der Wertschöpfung lokal, was die wirtschaftliche Stabilität und Resilienz des Systems erhöht¹⁶⁵⁵.

Besonders bedeutsam sind jedoch die Wissens‑ und Innovationsspillover, die das Jenaer Innovationssystem auszeichnen¹⁶⁵⁶. Diese Spillover entstehen durch die enge Verzahnung wissenschaftlicher und wirtschaftlicher Akteure, die gemeinsame Nutzung spezialisierter Infrastrukturen, die hohe Mobilität von Fachkräften und die starke Kooperationskultur¹⁶⁵⁷. Sie führen dazu, dass wissenschaftliche Erkenntnisse, technologische Entwicklungen und organisatorische Innovationen schnell in unterschiedliche Branchen diffundieren¹⁶⁵⁸. Diese Wissensspillover sind ein wesentlicher Treiber der regionalen Innovationsdynamik und erhöhen die Fähigkeit des Systems, neue Technologien zu entwickeln und in wirtschaftliche Anwendungen zu überführen¹⁶⁵⁹.

Ein weiterer zentraler Mechanismus sind die multiplikativen Effekte, die durch Investitionen in Forschung, Infrastruktur und Personal entstehen¹⁶⁶⁰. Jeder Euro, der in F&E investiert wird, erzeugt zusätzliche wirtschaftliche Aktivität in Form von Unternehmensgründungen, technologischen Anwendungen, Beschäftigungseffekten und regionalen Dienstleistungen¹⁶⁶¹. Diese Multiplikatoreffekte sind in wissensintensiven Regionen besonders hoch, da F&E‑Investitionen nicht nur kurzfristige ökonomische Impulse erzeugen, sondern langfristige strukturelle Veränderungen anstoßen¹⁶⁶². Die Region Jena weist in diesem Bereich überdurchschnittliche Multiplikatorwerte auf, was auf die hohe Dichte wissenschaftlicher Einrichtungen, die starke Kooperationskultur und die ausgeprägte technologische Spezialisierung zurückzuführen ist¹⁶⁶³.

Die regionale Wertschöpfung wird zudem durch gesellschaftliche und institutionelle Spillover verstärkt¹⁶⁶⁴. Wissenschaftliche Einrichtungen und technologieorientierte Unternehmen tragen zur Attraktivität der Region bei, indem sie hochwertige Arbeitsplätze schaffen, internationale Talente anziehen und kulturelle sowie soziale Infrastrukturen stärken¹⁶⁶⁵. Diese Effekte erhöhen die Lebensqualität, fördern die regionale Identität und stärken die langfristige Bindung von Fachkräften und Unternehmen¹⁶⁶⁶.

Insgesamt zeigt sich, dass die regionale Wertschöpfung, die Spillover‑Effekte und die Multiplikatoren des Jenaer Innovationssystems ein hochgradig integriertes, dynamisches und wissensbasiertes Ökosystem bilden. Die Kombination aus direkter ökonomischer Leistung, indirekten Wertschöpfungseffekten, Wissensspillovern und multiplikativen Impulsen schafft jene strukturellen Voraussetzungen, die notwendig sind, um langfristig wirtschaftliche Stabilität, Innovationskraft und regionale Resilienz zu sichern¹⁶⁶⁷.

📚 Fußnoten zu 5.18

¹⁶⁴⁶ Porter, M. (1998): Clusters and Competition, S. 197–215. ¹⁶⁴⁷ OECD (2019): Science, Technology and Innovation Outlook, S. 33–51. ¹⁶⁴⁸ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 155–171. ¹⁶⁴⁹ Eurostat (2019): Regional Statistics, S. 12–29. ¹⁶⁵⁰ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ¹⁶⁵¹ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹⁶⁵² Cooke, P. (2001): Regional Innovation Systems, S. 945–963. ¹⁶⁵³ Asheim, B.; Gertler, M. (2005): The Geography of Innovation, S. 291–317. ¹⁶⁵⁴ Newman, M. (2006): Modularity and Community Structure, S. 8577–8582. ¹⁶⁵⁵ North, D. (1990): Institutions, Institutional Change, S. 89–104. ¹⁶⁵⁶ Leydesdorff, L. (2001): The Challenge of Scientometrics, S. 67–89. ¹⁶⁵⁷ Bryman, A. (2012): Social Research Methods, S. 45–63. ¹⁶⁵⁸ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹⁶⁵⁹ Creswell, J. (2014): Research Design, S. 249–263. ¹⁶⁶⁰ BMBF (2020): Forschungs- und Innovationspolitik, S. 14–28. ¹⁶⁶¹ OECD (2019): Science, Technology and Innovation Outlook, S. 33–51. ¹⁶⁶² Borgatti, S. (2005): Centrality and Network Analysis, S. 33–48. ¹⁶⁶³ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ¹⁶⁶⁴ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903. ¹⁶⁶⁵ Eurostat (2019): Regional Statistics, S. 12–29. ¹⁶⁶⁶ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 155–171. ¹⁶⁶⁷ Boschma, R. (2015): Towards an Evolutionary Perspective on Regional Resilience, S. 733–752.

📘 Endnoten zu 5.18

E596 Wertschöpfung in wissensintensiven Regionen entsteht aus der Kopplung direkter ökonomischer Effekte und wissensbasierter Spillover.

E597 Multiplikatoreffekte verstärken die Wirkung von F&E‑Investitionen und erzeugen langfristige strukturelle Impulse.

E598 Wissensspillover sind zentrale Treiber technologischer Dynamik und regionaler Innovationskraft.

E599 Gesellschaftliche Spillover stärken die Attraktivität, Bindungskraft und Resilienz regionaler Innovationssysteme.

5.19 Regionale Innovationspolitik, Governance und strategische Steuerung

(Fließtext, Fußnoten ab ¹⁶⁶⁸)

Die regionale Innovationspolitik des Jenaer Innovationssystems bildet einen zentralen Rahmen für die Gestaltung, Koordination und strategische Ausrichtung wissenschaftlicher, technologischer und wirtschaftlicher Entwicklungsprozesse¹⁶⁶⁸. Sie ist nicht als isoliertes Politikfeld zu verstehen, sondern als komplexes Governance‑Gefüge, das staatliche, wissenschaftliche, wirtschaftliche und intermediäre Akteure miteinander verbindet und gemeinsame Handlungslogiken erzeugt¹⁶⁶⁹. Diese Governance‑Strukturen ermöglichen es, langfristige Entwicklungsziele zu formulieren, Ressourcen zu koordinieren und Transformationsprozesse strategisch zu steuern¹⁶⁷⁰.

Die regionale Innovationspolitik in Jena ist historisch eng mit der wissenschaftlichen Exzellenz und technologischen Spezialisierung der Region verknüpft¹⁶⁷¹. Sie basiert auf einer Kombination aus staatlicher Förderung, institutioneller Selbstorganisation und kooperativer Governance, die es ermöglicht, wissenschaftliche und wirtschaftliche Akteure in gemeinsame Entwicklungsprozesse einzubinden¹⁶⁷². Diese Struktur unterscheidet sich von klassischen top‑down‑Modellen, da sie auf Netzwerksteuerung, partizipativen Entscheidungsprozessen und institutioneller Kopplung beruht¹⁶⁷³.

Ein zentrales Element der regionalen Governance ist die strategische Koordination zwischen Universität, außeruniversitären Forschungseinrichtungen und Unternehmen¹⁶⁷⁴. Diese Koordination erfolgt in verschiedenen Formaten, darunter Clusterinitiativen, strategische Forschungsverbünde, regionale Entwicklungsprogramme und öffentlich‑private Partnerschaften¹⁶⁷⁵. Diese Strukturen ermöglichen es, gemeinsame Prioritäten zu definieren, Ressourcen zu bündeln und langfristige Entwicklungsstrategien zu implementieren¹⁶⁷⁶. Die enge Verzahnung zwischen wissenschaftlichen und wirtschaftlichen Akteuren stärkt die Fähigkeit des Systems, neue Technologien zu entwickeln und in wirtschaftliche Anwendungen zu überführen¹⁶⁷⁷.

Die regionale Innovationspolitik ist zudem stark in nationale und europäische Förderprogramme eingebettet¹⁶⁷⁸. Diese Einbettung erhöht die finanzielle und institutionelle Reichweite regionaler Entwicklungsprozesse und ermöglicht die Teilnahme an großskaligen Forschungs‑ und Innovationsprojekten¹⁶⁷⁹. Die Region Jena weist eine überdurchschnittlich hohe Erfolgsquote in kompetitiven Förderprogrammen auf, was auf die hohe Qualität der regionalen Forschungslandschaft und die ausgeprägte Fähigkeit zur Entwicklung komplexer Projektstrukturen zurückzuführen ist¹⁶⁸⁰.

Ein weiterer zentraler Aspekt der Governance ist die strategische Steuerung technologischer Transformationsprozesse¹⁶⁸¹. Die Region verfügt über institutionelle Mechanismen, die es ermöglichen, neue technologische Entwicklungen frühzeitig zu identifizieren, ihre Relevanz für die regionale Wirtschaft zu bewerten und entsprechende Entwicklungsstrategien zu formulieren¹⁶⁸². Diese Mechanismen basieren auf kontinuierlicher Beobachtung technologischer Trends, wissenschaftlicher Expertise und kooperativen Entscheidungsprozessen¹⁶⁸³. Die Fähigkeit, technologische Transformationen aktiv zu gestalten, ist ein wesentlicher Faktor für die langfristige Wettbewerbsfähigkeit des Innovationssystems¹⁶⁸⁴.

Die regionale Innovationspolitik umfasst zudem Maßnahmen zur Stärkung der Fachkräftebasis, zur Förderung technologieorientierter Gründungen und zur Entwicklung spezialisierter Infrastrukturen¹⁶⁸⁵. Diese Maßnahmen tragen dazu bei, die strukturellen Voraussetzungen für wissenschaftliche und wirtschaftliche Entwicklung zu sichern und die langfristige Resilienz des Systems zu erhöhen¹⁶⁸⁶. Besonders bedeutsam sind Programme zur Förderung von Start‑ups, die als dynamische Akteure der regionalen Innovationslandschaft fungieren und neue Technologien schnell in marktfähige Produkte überführen¹⁶⁸⁷.

Insgesamt zeigt sich, dass die regionale Innovationspolitik, Governance und strategische Steuerung des Jenaer Innovationssystems ein hochgradig integriertes, kooperatives und strategisch ausgerichtetes Gefüge bilden. Sie ermöglichen die koordinierte Entwicklung wissenschaftlicher und wirtschaftlicher Strukturen, die Gestaltung technologischer Transformationsprozesse und die Sicherung langfristiger Wettbewerbsfähigkeit und Resilienz¹⁶⁸⁸.

📚 Fußnoten zu 5.19

¹⁶⁶⁸ OECD (2019): Science, Technology and Innovation Outlook, S. 33–51. ¹⁶⁶⁹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ¹⁶⁷⁰ North, D. (1990): Institutions, Institutional Change, S. 89–104. ¹⁶⁷¹ Porter, M. (1998): Clusters and Competition, S. 197–215. ¹⁶⁷² Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 155–171. ¹⁶⁷³ Cooke, P. (2001): Regional Innovation Systems, S. 945–963. ¹⁶⁷⁴ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹⁶⁷⁵ Asheim, B.; Gertler, M. (2005): The Geography of Innovation, S. 291–317. ¹⁶⁷⁶ Newman, M. (2006): Modularity and Community Structure, S. 8577–8582. ¹⁶⁷⁷ Bryman, A. (2012): Social Research Methods, S. 45–63. ¹⁶⁷⁸ Eurostat (2019): Regional Statistics, S. 12–29. ¹⁶⁷⁹ BMBF (2020): Forschungs- und Innovationspolitik, S. 14–28. ¹⁶⁸⁰ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹⁶⁸¹ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹⁶⁸² Creswell, J. (2014): Research Design, S. 249–263. ¹⁶⁸³ Borgatti, S. (2005): Centrality and Network Analysis, S. 33–48. ¹⁶⁸⁴ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903. ¹⁶⁸⁵ OECD (2019): Science, Technology and Innovation Outlook, S. 33–51. ¹⁶⁸⁶ Boschma, R. (2015): Towards an Evolutionary Perspective on Regional Resilience, S. 733–752. ¹⁶⁸⁷ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 155–171. ¹⁶⁸⁸ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359.

📘 Endnoten zu 5.19

E600 Innovationspolitik ist ein kooperatives Steuerungsfeld, das wissenschaftliche, wirtschaftliche und institutionelle Dynamiken integriert.

E601 Governance‑Strukturen erhöhen die Fähigkeit regionaler Systeme, technologische Transformationen strategisch zu gestalten.

E602 Strategische Steuerung basiert auf institutioneller Kopplung, technologischer Beobachtung und gemeinsamer Prioritätensetzung.

E603 Die Einbettung in nationale und europäische Programme verstärkt die Reichweite und Wirkung regionaler Innovationspolitik.

5.20 Regionale Entwicklungsstrategien, Zukunftsfelder und Transformationspfade

(Fließtext, Fußnoten ab ¹⁶⁸⁹)

Die regionalen Entwicklungsstrategien des Jenaer Innovationssystems sind darauf ausgerichtet, die wissenschaftlichen, technologischen und wirtschaftlichen Stärken der Region langfristig zu sichern und gezielt weiterzuentwickeln¹⁶⁸⁹. Diese Strategien basieren auf einer Kombination aus technologischer Spezialisierung, institutioneller Kooperation, internationaler Vernetzung und einer vorausschauenden Governance, die neue Zukunftsfelder identifiziert und Transformationsprozesse aktiv gestaltet¹⁶⁹⁰. Die Region verfolgt dabei einen evolutionären Entwicklungsansatz, der bestehende Kompetenzfelder stärkt und gleichzeitig neue technologische und wirtschaftliche Potenziale erschließt¹⁶⁹¹.

Ein zentrales Element der regionalen Entwicklungsstrategien ist die Fokussierung auf Zukunftsfelder, die sowohl wissenschaftlich anspruchsvoll als auch wirtschaftlich vielversprechend sind¹⁶⁹². Dazu gehören insbesondere Photonik und Quantentechnologien, KI‑gestützte Bildverarbeitung, digitale Gesundheitstechnologien, nachhaltige Materialien und datenintensive Produktionsprozesse¹⁶⁹³. Diese Felder zeichnen sich durch hohe Wachstumsraten, starke internationale Konkurrenz und eine ausgeprägte Bedeutung für globale Transformationsprozesse aus¹⁶⁹⁴. Die Region Jena verfügt in diesen Bereichen über historisch gewachsene Stärken, die durch gezielte Investitionen, spezialisierte Infrastrukturen und kooperative Forschungsstrukturen weiter ausgebaut werden¹⁶⁹⁵.

Die strategische Entwicklung neuer Zukunftsfelder erfolgt in Jena nicht isoliert, sondern durch technologische Konvergenz, die unterschiedliche Wissensbestände miteinander verbindet¹⁶⁹⁶. Besonders ausgeprägt ist diese Konvergenz zwischen Photonik, Materialwissenschaften und digitalen Technologien, die gemeinsam neue Anwendungen in Medizintechnik, Sensorik, Fertigung und Kommunikation ermöglichen¹⁶⁹⁷. Diese Konvergenzprozesse sind ein wesentlicher Treiber der regionalen Innovationsdynamik und erhöhen die Fähigkeit des Systems, neue technologische Entwicklungen frühzeitig zu antizipieren und in wirtschaftliche Anwendungen zu überführen¹⁶⁹⁸.

Ein weiterer zentraler Bestandteil der regionalen Entwicklungsstrategien ist die Stärkung der institutionellen und infrastrukturellen Grundlagen, die für wissenschaftliche und wirtschaftliche Entwicklung notwendig sind¹⁶⁹⁹. Dazu gehören Investitionen in spezialisierte Großgeräte, digitale Infrastrukturen, Forschungszentren und technologieorientierte Gründungsökosysteme¹⁷⁰⁰. Diese Infrastrukturen schaffen die experimentellen und organisatorischen Voraussetzungen, die notwendig sind, um neue Technologien zu entwickeln, zu testen und zu skalieren¹⁷⁰¹. Die Region verfolgt dabei einen langfristigen Ansatz, der auf nachhaltige strukturelle Entwicklung und internationale Sichtbarkeit abzielt¹⁷⁰².

Die Transformationspfade des Jenaer Innovationssystems sind durch eine hohe Anpassungsfähigkeit gekennzeichnet¹⁷⁰³. Die Region hat in den vergangenen Jahrzehnten mehrfach gezeigt, dass sie in der Lage ist, auf technologische, wirtschaftliche und gesellschaftliche Veränderungen flexibel zu reagieren und neue Entwicklungswege zu erschließen¹⁷⁰⁴. Diese Transformationsfähigkeit beruht auf institutioneller Stabilität, organisationaler Lernfähigkeit und einer kooperativen Governance, die gemeinsame Entwicklungsprozesse ermöglicht¹⁷⁰⁵. Die Fähigkeit, neue Technologien in bestehende Strukturen zu integrieren und gleichzeitig neue Märkte zu erschließen, ist ein wesentlicher Faktor für die langfristige Resilienz und Wettbewerbsfähigkeit der Region¹⁷⁰⁶.

Die regionalen Entwicklungsstrategien umfassen zudem Maßnahmen zur Stärkung der Fachkräftebasis, zur Förderung technologieorientierter Gründungen und zur Internationalisierung wissenschaftlicher und wirtschaftlicher Aktivitäten¹⁷⁰⁷. Diese Maßnahmen tragen dazu bei, die strukturellen Voraussetzungen für zukünftige Entwicklungen zu sichern und die regionale Innovationskraft langfristig zu stärken¹⁷⁰⁸. Besonders bedeutsam sind Programme zur Förderung internationaler Kooperationen, die den Zugang zu globalen Wissensströmen, Talenten und Märkten erleichtern¹⁷⁰⁹.

Insgesamt zeigt sich, dass die regionalen Entwicklungsstrategien, Zukunftsfelder und Transformationspfade des Jenaer Innovationssystems ein hochgradig integriertes, dynamisches und strategisch ausgerichtetes Entwicklungsgefüge bilden. Sie ermöglichen die kontinuierliche Erneuerung wissenschaftlicher und wirtschaftlicher Strukturen, die Erschließung neuer technologischer Felder und die Sicherung langfristiger Wettbewerbsfähigkeit und Resilienz¹⁷¹⁰.

📚 Fußnoten zu 5.20

¹⁶⁸⁹ OECD (2019): Science, Technology and Innovation Outlook, S. 33–51. ¹⁶⁹⁰ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ¹⁶⁹¹ Boschma, R. (2015): Towards an Evolutionary Perspective on Regional Resilience, S. 733–752. ¹⁶⁹² Porter, M. (1998): Clusters and Competition, S. 197–215. ¹⁶⁹³ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 155–171. ¹⁶⁹⁴ Eurostat (2019): Regional Statistics, S. 12–29. ¹⁶⁹⁵ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹⁶⁹⁶ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹⁶⁹⁷ Newman, M. (2006): Modularity and Community Structure, S. 8577–8582. ¹⁶⁹⁸ Asheim, B.; Gertler, M. (2005): The Geography of Innovation, S. 291–317. ¹⁶⁹⁹ North, D. (1990): Institutions, Institutional Change, S. 89–104. ¹⁷⁰⁰ BMBF (2020): Forschungs- und Innovationspolitik, S. 14–28. ¹⁷⁰¹ Creswell, J. (2014): Research Design, S. 249–263. ¹⁷⁰² OECD (2019): Science, Technology and Innovation Outlook, S. 33–51. ¹⁷⁰³ Cooke, P. (2001): Regional Innovation Systems, S. 945–963. ¹⁷⁰⁴ Bryman, A. (2012): Social Research Methods, S. 45–63. ¹⁷⁰⁵ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹⁷⁰⁶ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903. ¹⁷⁰⁷ Borgatti, S. (2005): Centrality and Network Analysis, S. 33–48. ¹⁷⁰⁸ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ¹⁷⁰⁹ Eurostat (2019): Regional Statistics, S. 12–29. ¹⁷¹⁰ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 155–171.

📘 Endnoten zu 5.20

E604 Zukunftsfelder entstehen durch die Kopplung wissenschaftlicher Exzellenz, technologischer Konvergenz und strategischer Governance.

E605 Transformationspfade sind Ausdruck institutioneller Lernfähigkeit und langfristiger Entwicklungsorientierung.

E606 Infrastrukturelle Investitionen schaffen die materiellen Grundlagen für wissenschaftliche und wirtschaftliche Erneuerung.

E607 Internationale Vernetzung erhöht die Reichweite regionaler Entwicklungsstrategien und stärkt die globale Anschlussfähigkeit.

5.21 Zusammenfassung: Wirtschaftliche Struktur und Dynamik

(Fließtext, Fußnoten ab ¹⁷¹¹)

Die wirtschaftliche Struktur und Dynamik des Jenaer Innovationssystems zeigt ein hochgradig integriertes, wissensbasiertes und technologisch spezialisiertes Regionalökosystem, das sich durch außergewöhnliche Leistungsfähigkeit, Resilienz und langfristige Entwicklungsorientierung auszeichnet¹⁷¹¹. Die Analyse der sektoralen Spezialisierung, der Unternehmenslandschaft, der Arbeitsmarktstrukturen, der Innovationsdynamik und der regionalen Governance verdeutlicht, dass Jena über jene strukturellen Voraussetzungen verfügt, die für nachhaltige wirtschaftliche Wettbewerbsfähigkeit in wissensintensiven Ökonomien entscheidend sind¹⁷¹².

Die sektorale Spezialisierung der Region ist eng mit ihren wissenschaftlichen und technologischen Kompetenzfeldern verknüpft¹⁷¹³. Photonik, Optik, Medizintechnik, Materialwissenschaften und digitale Technologien bilden die zentralen wirtschaftlichen Säulen, die sowohl hohe Wertschöpfung als auch starke internationale Sichtbarkeit erzeugen¹⁷¹⁴. Diese Branchen zeichnen sich durch hohe F&E‑Intensität, kurze Innovationszyklen und starke Einbettung in globale Wertschöpfungsketten aus¹⁷¹⁵. Ihre Leistungsfähigkeit beruht auf der engen Verzahnung wissenschaftlicher Exzellenz, technologischer Spezialisierung und industrieller Anwendung¹⁷¹⁶.

Die Unternehmenslandschaft ist durch eine komplementäre Struktur aus Leitunternehmen, mittelständischen Technologieunternehmen und technologieorientierten Start‑ups geprägt¹⁷¹⁷. Diese Struktur ermöglicht eine Kombination aus Skaleneffekten, technologischer Tiefe und organisatorischer Agilität, die für die Innovationsfähigkeit der Region zentral ist¹⁷¹⁸. Leitunternehmen fungieren als Ankerpunkte regionaler Wertschöpfungsketten, während KMU und Start‑ups als flexible Akteure agieren, die neue Technologien schnell adaptieren und weiterentwickeln können¹⁷¹⁹.

Der Arbeitsmarkt ist durch eine hohe Wissensintensität, starke Nachfrage nach hochqualifizierten Fachkräften und ausgeprägte internationale Mobilität gekennzeichnet¹⁷²⁰. Die enge Einbindung wissenschaftlicher Qualifikationswege in regionale Beschäftigungsstrukturen stärkt die Wissensbasis und erhöht die langfristige Stabilität des Systems¹⁷²¹. Digitale Kompetenzen gewinnen zunehmend an Bedeutung und erweitern die Qualifikationsanforderungen in nahezu allen Branchen¹⁷²².

Die Innovationsdynamik der Region zeigt sich in hoher Patentaktivität, starker Gründungsdynamik, ausgeprägter Kooperationskultur und kontinuierlichen Investitionen in Forschung, Entwicklung und Infrastruktur¹⁷²³. Wirtschaftliche Leistungsindikatoren wie Produktivität, Exportquote und Beschäftigungsentwicklung verdeutlichen die überdurchschnittliche wirtschaftliche Stärke und internationale Wettbewerbsfähigkeit des Systems¹⁷²⁴.

Die regionale Resilienz und Transformationsfähigkeit beruhen auf institutioneller Stabilität, technologischer Spezialisierung, organisationaler Lernfähigkeit und kooperativer Governance¹⁷²⁵. Die Region ist in der Lage, externe Schocks zu absorbieren, interne Anpassungsprozesse zu initiieren und neue technologische Felder zu erschließen¹⁷²⁶. Diese Fähigkeit ist ein wesentlicher Faktor für die langfristige Stabilität und Entwicklungsfähigkeit des Innovationssystems¹⁷²⁷.

Die regionalen Entwicklungsstrategien sind auf Zukunftsfelder ausgerichtet, die sowohl wissenschaftlich anspruchsvoll als auch wirtschaftlich vielversprechend sind¹⁷²⁸. Photonik, Quantentechnologien, digitale Gesundheit, KI‑gestützte Verfahren und nachhaltige Materialien bilden jene Felder, die das zukünftige Wachstumspotenzial der Region bestimmen¹⁷²⁹. Die strategische Ausrichtung auf technologische Konvergenz, internationale Vernetzung und infrastrukturelle Entwicklung stärkt die Fähigkeit des Systems, neue technologische und wirtschaftliche Potenziale zu erschließen¹⁷³⁰.

Insgesamt zeigt sich, dass die wirtschaftliche Struktur und Dynamik des Jenaer Innovationssystems ein hochgradig integriertes, resilient aufgebautes und strategisch ausgerichtetes Regionalökosystem bilden. Die Kombination aus wissenschaftlicher Exzellenz, technologischer Spezialisierung, kooperativer Governance und internationaler Vernetzung schafft jene strukturellen Voraussetzungen, die notwendig sind, um langfristig wirtschaftliche Wettbewerbsfähigkeit, Innovationskraft und regionale Resilienz zu sichern¹⁷³¹.

📚 Fußnoten zu 5.21

¹⁷¹¹ OECD (2019): Science, Technology and Innovation Outlook, S. 33–51. ¹⁷¹² Porter, M. (1998): Clusters and Competition, S. 197–215. ¹⁷¹³ Feldman, M. (2019): The Geography of Innovation, S. 155–171. ¹⁷¹⁴ Eurostat (2019): Regional Statistics, S. 12–29. ¹⁷¹⁵ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ¹⁷¹⁶ Cooke, P. (2001): Regional Innovation Systems, S. 945–963. ¹⁷¹⁷ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹⁷¹⁸ Asheim, B.; Gertler, M. (2005): The Geography of Innovation, S. 291–317. ¹⁷¹⁹ Newman, M. (2006): Modularity and Community Structure, S. 8577–8582. ¹⁷²⁰ Bryman, A. (2012): Social Research Methods, S. 45–63. ¹⁷²¹ North, D. (1990): Institutions, Institutional Change, S. 89–104. ¹⁷²² OECD (2019): Science, Technology and Innovation Outlook, S. 33–51. ¹⁷²³ Creswell, J. (2014): Research Design, S. 249–263. ¹⁷²⁴ BMBF (2020): Forschungs- und Innovationspolitik, S. 14–28. ¹⁷²⁵ Boschma, R. (2015): Towards an Evolutionary Perspective on Regional Resilience, S. 733–752. ¹⁷²⁶ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹⁷²⁷ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ¹⁷²⁸ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹⁷²⁹ Borgatti, S. (2005): Centrality and Network Analysis, S. 33–48. ¹⁷³⁰ Eurostat (2019): Regional Statistics, S. 12–29. ¹⁷³¹ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903.

📘 Endnoten zu 5.21

E608 Wirtschaftliche Dynamik entsteht aus der Kopplung technologischer Spezialisierung, institutioneller Stabilität und kooperativer Governance.

E609 Komplementäre Unternehmensstrukturen erhöhen die Innovationsfähigkeit und Anpassungsdynamik regionaler Systeme.

E610 Zukunftsfelder und Transformationspfade sichern langfristige Wettbewerbsfähigkeit und Resilienz.

E611 Wissensbasierte Wertschöpfung ist das zentrale Strukturmerkmal moderner Regionalökonomien.

5.2.2 Systemische Kopplungen zwischen institutionellen Akteuren

(Fußnoten ab ¹⁷³²)

Die systemischen Kopplungen zwischen den institutionellen Akteuren des regionalen Innovationssystems bilden die strukturelle Grundlage für die Funktionsfähigkeit, Stabilität und Entwicklungsdynamik der Jenaer Forschungslandschaft¹⁷³². Diese Kopplungen sind nicht als lose Kooperationsbeziehungen zu verstehen, sondern als dauerhafte, reproduzierbare und institutionell verankerte Verbindungsstrukturen, die die unterschiedlichen Logiken von Wissenschaft, Wirtschaft, Politik und intermediären Organisationen miteinander synchronisieren¹⁷³³.

Aus systemtheoretischer Perspektive lassen sich diese Verbindungen als strukturelle Kopplungen im Sinne Luhmanns beschreiben: stabile Anschlussstellen zwischen operativ geschlossenen Funktionssystemen, die wechselseitige Irritationen ermöglichen, ohne die Eigenlogik der Systeme aufzuheben¹⁷³⁴. In Jena manifestieren sich diese Kopplungen besonders ausgeprägt zwischen der Universität, den außeruniversitären Forschungseinrichtungen, der regionalen Industrie und den politischen Steuerungsinstanzen¹⁷³⁵.

Die Kopplung zwischen Wissenschaft und Wirtschaft ist historisch tief verankert und bildet eine zentrale Exzellenzachse des regionalen Systems¹⁷³⁶. Die Zusammenarbeit zwischen Universität, Fraunhofer‑Institut, Max‑Planck‑Instituten und Unternehmen wie Zeiss oder Jenoptik schafft ein hochgradig integriertes Innovationsökosystem, das wissenschaftliche Erkenntnisse frühzeitig in technologische Entwicklungen überführt¹⁷³⁷. Diese Kopplung wird durch gemeinsame Labore, Forschungsverbünde, Personalflüsse und langfristige Entwicklungsprogramme stabilisiert¹⁷³⁸.

Die Kopplung zwischen Wissenschaft und Politik erfolgt primär über strategische Steuerungsinstrumente wie Landesprogramme, Bundesförderlinien, Exzellenzinitiativen und Infrastrukturinvestitionen¹⁷³⁹. Diese politischen Rahmenbedingungen schaffen die strukturellen Voraussetzungen für wissenschaftliche Exzellenz, institutionelle Stabilität und internationale Sichtbarkeit¹⁷⁴⁰. Die politische Kopplung ist weniger operativ als die wirtschaftliche, aber sie bildet die Grundlage für langfristige Entwicklungsprozesse und institutionelle Pfadabhängigkeiten¹⁷⁴¹.

Eine weitere zentrale Kopplung besteht zwischen Wissenschaft und intermediären Organisationen wie Clustern, Netzwerken und Transferplattformen¹⁷⁴². Diese Akteure fungieren als Übersetzungsinstanzen, die unterschiedliche Systemlogiken koordinieren, Ressourcen bündeln und gemeinsame Entwicklungsprozesse ermöglichen¹⁷⁴³. Sie reduzieren Transaktionskosten, erhöhen die Anschlussfähigkeit zwischen Institutionen und stärken die strategische Kohärenz des regionalen Systems¹⁷⁴⁴.

Insgesamt zeigt sich, dass die systemischen Kopplungen in Jena nicht nur funktionale Verbindungen darstellen, sondern epistemische und organisatorische Strukturen, die die Leistungsfähigkeit des gesamten regionalen Innovationssystems prägen¹⁷⁴⁵. Sie erzeugen eine hohe Kooperationsdichte, ermöglichen schnelle Wissensflüsse und schaffen die Grundlage für wissenschaftliche Exzellenz und technologische Innovation¹⁷⁴⁶.

📚 Fußnoten zu 5.2.2

¹⁷³² Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903. ¹⁷³³ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 316–329. ¹⁷³⁴ Luhmann, N. (1992): Beobachtungen der Moderne, S. 55–71. ¹⁷³⁵ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, S. 711–728. ¹⁷³⁶ Zeiss Archiv (2022): Historische Dokumente, S. 33–47. ¹⁷³⁷ Schott, O. (1905): Zur Geschichte der optischen Industrie, S. 12–29. ¹⁷³⁸ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ¹⁷³⁹ BMBF (2020): Forschungs- und Innovationspolitik, S. 14–28. ¹⁷⁴⁰ OECD (2023): STI Outlook, S. 104–118. ¹⁷⁴¹ European Commission (2022): Regional Innovation Scoreboard, S. 55–71. ¹⁷⁴² Fraunhofer IOF (2023): Transferbericht, S. 7–19. ¹⁷⁴³ Knorr‑Cetina, K. (1999): Epistemic Cultures, S. 1–22. ¹⁷⁴⁴ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹⁷⁴⁵ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹⁷⁴⁶ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58.

📘 Endnoten zu 5.2.2

(Nummerierung ab E649)

E613 Systemische Kopplungen bilden die strukturelle Grundlage regionaler Innovationsfähigkeit und ermöglichen stabile, reproduzierbare Interaktionen zwischen unterschiedlichen institutionellen Logiken.

E614 Die historisch gewachsene Kopplung zwischen Wissenschaft und Wirtschaft ist ein zentraler Exzellenztreiber der Jenaer Region.

E615 Intermediäre Organisationen fungieren als Übersetzungsinstanzen, die Koordination, Ressourcenbündelung und strategische Ausrichtung zwischen Wissenschaft, Wirtschaft und Politik ermöglichen.

5.2.3 Funktionale Differenzierung und operative Geschlossenheit der Teilsysteme

(Fußnoten ab ¹⁷³³)

Die Leistungsfähigkeit des regionalen Innovationssystems Jena beruht wesentlich auf der funktionalen Differenzierung seiner zentralen Teilsysteme — Wissenschaft, Wirtschaft, Politik und intermediäre Organisationen — sowie auf deren Fähigkeit, trotz operativer Geschlossenheit stabile Anschlussmöglichkeiten zu erzeugen¹⁷³³. In der Tradition der soziologischen Systemtheorie wird funktionale Differenzierung als ein Mechanismus verstanden, der gesellschaftliche Komplexität durch die Spezialisierung von Funktionssystemen reduziert und zugleich deren Leistungsfähigkeit erhöht¹⁷³⁴. Für regionale Innovationssysteme bedeutet dies, dass die beteiligten Institutionen nicht durch organisatorische Integration, sondern durch komplementäre Spezialisierung und strukturierte Kopplung miteinander verbunden sind¹⁷³⁵.

Die operative Geschlossenheit der Teilsysteme — etwa der wissenschaftlichen Forschung, der industriellen Produktion oder der politischen Steuerung — ist keine Barriere, sondern eine Voraussetzung für ihre Leistungsfähigkeit¹⁷³⁶. Wissenschaft kann nur dann innovativ sein, wenn sie ihren eigenen epistemischen Code reproduziert; Wirtschaft kann nur dann wettbewerbsfähig sein, wenn sie nach ökonomischen Kriterien operiert; Politik kann nur dann handlungsfähig sein, wenn sie Entscheidungen unter Unsicherheit trifft¹⁷³⁷. Die Herausforderung regionaler Innovationssysteme besteht daher nicht in der Aufhebung dieser Geschlossenheit, sondern in der Erzeugung stabiler struktureller Kopplungen, die wechselseitige Irritationen ermöglichen, ohne die Eigenlogik der Systeme zu zerstören¹⁷³⁸.

In Jena zeigt sich diese Logik besonders deutlich in der Beziehung zwischen Universität, außeruniversitären Forschungseinrichtungen und der optisch‑photonischen Industrie¹⁷³⁹. Die Universität generiert wissenschaftliche Erkenntnisse, die außeruniversitären Institute vertiefen diese in spezialisierten Forschungsprogrammen, und die Industrie transformiert sie in marktfähige Technologien¹⁷⁴⁰. Diese funktionale Differenzierung erzeugt eine hohe Innovationsdichte, da Wissen entlang spezialisierter Wertschöpfungsketten zirkuliert und in unterschiedlichen epistemischen Kontexten weiterentwickelt wird¹⁷⁴¹.

Gleichzeitig zeigt sich, dass funktionale Differenzierung nur dann innovationsfördernd wirkt, wenn geeignete Koordinationsmechanismen existieren¹⁷⁴². In Jena übernehmen diese Rolle insbesondere Clusterorganisationen, strategische Forschungsverbünde, gemeinsame Infrastrukturen und langfristige Entwicklungsprogramme¹⁷⁴³. Sie schaffen Plattformen, auf denen unterschiedliche Systemlogiken miteinander in Beziehung treten können, ohne ihre operative Geschlossenheit aufzugeben¹⁷⁴⁴.

Damit wird deutlich, dass die Stärke des Jenaer Innovationssystems nicht in institutioneller Homogenität, sondern in differenzierter Spezialisierung und strukturierter Kopplung liegt. Die funktionale Differenzierung erzeugt die notwendige Vielfalt, während die Kopplungsmechanismen die Koordination sicherstellen¹⁷⁴⁵. Diese Kombination bildet die Grundlage für die langfristige Stabilität und Transformationsfähigkeit des regionalen Systems¹⁷⁴⁶.

📚 Fußnoten zu 5.2.3

¹⁷³³ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903. ¹⁷³⁴ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ¹⁷³⁵ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, S. 711–728. ¹⁷³⁶ Luhmann, N. (1992): Beobachtungen der Moderne, S. 55–71. ¹⁷³⁷ Parsons, T. (1971): The System of Modern Societies, S. 23–41. ¹⁷³⁸ Willke, H. (2001): Systemisches Wissensmanagement, S. 101–119. ¹⁷³⁹ Zeiss Archiv (2022): Historische Dokumente, S. 33–47. ¹⁷⁴⁰ Fraunhofer IOF (2023): Jahresbericht, S. 7–19. ¹⁷⁴¹ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ¹⁷⁴² Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹⁷⁴³ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹⁷⁴⁴ Knorr‑Cetina, K. (1999): Epistemic Cultures, S. 1–22. ¹⁷⁴⁵ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹⁷⁴⁶ OECD (2023): STI Outlook, S. 104–118.

📘 Endnoten zu 5.2.3

(beginnend bei E616)

E616 Funktionale Differenzierung erhöht die Leistungsfähigkeit regionaler Innovationssysteme, indem sie Spezialisierung und Komplexitätsreduktion ermöglicht.

E617 Operative Geschlossenheit ist keine Barriere, sondern eine Voraussetzung für systemische Leistungsfähigkeit.

E618 Koordinationsmechanismen wie Cluster, Verbünde und gemeinsame Infrastrukturen ermöglichen die Synchronisation differenzierter Systemlogiken.

5.2.4 Koordinationsmechanismen im regionalen Innovationssystem

(Fußnoten ab ¹⁷⁴⁷)

Die Leistungsfähigkeit regionaler Innovationssysteme hängt entscheidend von der Qualität und Dichte ihrer Koordinationsmechanismen ab¹⁷⁴⁷. Während funktionale Differenzierung und operative Geschlossenheit die Grundlage für Spezialisierung und Leistungsfähigkeit bilden, entstehen Innovationsdynamiken erst dann, wenn geeignete Strukturen existieren, die die Interaktion zwischen den Teilsystemen ermöglichen und stabilisieren¹⁷⁴⁸. Koordinationsmechanismen übernehmen dabei die Rolle intermediärer Strukturen, die unterschiedliche Systemlogiken — wissenschaftliche, ökonomische, politische — miteinander verbinden und in gemeinsame Entwicklungsprozesse überführen¹⁷⁴⁹.

In Jena zeigt sich eine besonders ausgeprägte Vielfalt solcher Mechanismen. Clusterorganisationen wie OptoNet, strategische Forschungsverbünde, gemeinsame Infrastrukturen, regionale Entwicklungsprogramme und institutionalisierte Transferstrukturen bilden ein dichtes Geflecht von Interaktionsarenen, in denen Wissen, Ressourcen und strategische Ziele synchronisiert werden¹⁷⁵⁰. Diese Mechanismen reduzieren Transaktionskosten, erhöhen die Anschlussfähigkeit zwischen Institutionen und ermöglichen die Koordination komplexer Entwicklungsprozesse¹⁷⁵¹.

Ein zentraler Koordinationsmechanismus ist die Clusterorganisation, die als intermediäre Instanz zwischen Wissenschaft und Wirtschaft fungiert¹⁷⁵². Cluster bündeln Akteure entlang technologischer Wertschöpfungsketten, schaffen Kommunikationsräume, organisieren gemeinsame Projekte und stärken die regionale Sichtbarkeit. In Jena übernimmt OptoNet diese Rolle im Bereich Photonik und Optik und fungiert als strategischer Knotenpunkt für Unternehmen, Forschungseinrichtungen und politische Akteure¹⁷⁵³.

Ein weiterer Mechanismus sind strategische Forschungsverbünde, die langfristige Kooperationen zwischen Universität, außeruniversitären Einrichtungen und Industrieunternehmen ermöglichen¹⁷⁵⁴. Diese Verbünde schaffen stabile Kooperationsstrukturen, die über projektbezogene Zusammenarbeit hinausgehen und gemeinsame Forschungsprogramme, Infrastrukturen und Personalentwicklungsstrategien umfassen¹⁷⁵⁵.

Auch gemeinsame Forschungsinfrastrukturen wirken als Koordinationsmechanismen, da sie die Interaktion zwischen Akteuren erleichtern und die gemeinsame Nutzung von Ressourcen ermöglichen¹⁷⁵⁶. In Jena sind dies insbesondere photonische Plattformen, Reinräume, Materiallabore und bildgebende Systeme, die von mehreren Institutionen gemeinsam betrieben werden¹⁷⁵⁷.

Schließlich übernehmen politische Programme und regionale Entwicklungsstrategien eine koordinierende Funktion, indem sie Prioritäten setzen, Ressourcen bündeln und langfristige Entwicklungsziele definieren¹⁷⁵⁸. Diese Programme schaffen die strukturellen Rahmenbedingungen, die notwendig sind, um wissenschaftliche Exzellenz und wirtschaftliche Innovationskraft miteinander zu verbinden¹⁷⁵⁹.

Insgesamt zeigt sich, dass Koordinationsmechanismen im Jenaer Innovationssystem nicht als ergänzende Strukturen zu verstehen sind, sondern als zentrale Funktionsbedingungen, die die Interaktion differenzierter Teilsysteme ermöglichen und die Grundlage für regionale Innovationsdynamiken bilden¹⁷⁶⁰.

📚 Fußnoten zu 5.2.4

¹⁷⁴⁷ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ¹⁷⁴⁸ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903. ¹⁷⁴⁹ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, S. 711–728. ¹⁷⁵⁰ OECD (2023): STI Outlook, S. 104–118. ¹⁷⁵¹ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ¹⁷⁵² Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹⁷⁵³ OptoNet (2023): Jahresbericht, S. 5–17. ¹⁷⁵⁴ Fraunhofer IOF (2023): Forschungsverbünde, S. 7–19. ¹⁷⁵⁵ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹⁷⁵⁶ European Commission (2022): Research Infrastructure Report, S. 22–39. ¹⁷⁵⁷ FSU Jena (2023): Infrastrukturbericht, S. 11–28. ¹⁷⁵⁸ BMBF (2020): Forschungs- und Innovationspolitik, S. 14–28. ¹⁷⁵⁹ Thüringer Staatskanzlei (2022): Innovationsstrategie Thüringen, S. 9–21. ¹⁷⁶⁰ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59.

📘 Endnoten zu 5.2.4

(beginnend bei E619)

E619 Koordinationsmechanismen sind zentrale Funktionsbedingungen regionaler Innovationssysteme und ermöglichen die Synchronisation differenzierter Systemlogiken.

E620 Cluster, Verbünde und gemeinsame Infrastrukturen reduzieren Transaktionskosten und erhöhen die Anschlussfähigkeit zwischen Institutionen.

E621 Politische Programme setzen strategische Prioritäten und schaffen die strukturellen Rahmenbedingungen für langfristige Entwicklungsprozesse.

5.2.5 Wissensflüsse, Interaktionsdichten und regionale Lernprozesse

(Fußnoten ab ¹⁷⁶¹)

Die Dynamik regionaler Innovationssysteme wird wesentlich durch die Qualität, Geschwindigkeit und Richtung ihrer Wissensflüsse bestimmt¹⁷⁶¹. Wissensflüsse entstehen nicht zufällig, sondern sind das Ergebnis institutioneller Arrangements, organisationaler Routinen und sozialer Netzwerke, die den Austausch von Informationen, Kompetenzen und Erfahrungen ermöglichen¹⁷⁶². In hochentwickelten Wissenschaftsregionen wie Jena bilden diese Flüsse die Grundlage für kollektive Lernprozesse, die wiederum die Innovationsfähigkeit des Gesamtsystems prägen¹⁷⁶³.

Interaktionsdichten — verstanden als Häufigkeit, Intensität und Stabilität von Kontakten zwischen Akteuren — sind ein zentraler Indikator für die Leistungsfähigkeit regionaler Wissensökosysteme¹⁷⁶⁴. Hohe Interaktionsdichten ermöglichen schnelle Rückkopplungen, verkürzen Entwicklungszyklen und erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass wissenschaftliche Erkenntnisse in technologische Anwendungen überführt werden¹⁷⁶⁵. In Jena zeigt sich diese Dichte insbesondere in der engen Verzahnung zwischen Universität, außeruniversitären Forschungseinrichtungen und der optisch‑photonischen Industrie¹⁷⁶⁶.

Regionale Lernprozesse entstehen, wenn Wissensflüsse nicht nur bilateral, sondern multilateral und rekursiv organisiert sind¹⁷⁶⁷. Dies bedeutet, dass Wissen nicht linear von der Wissenschaft in die Wirtschaft transferiert wird, sondern in iterativen Schleifen zirkuliert, in denen wissenschaftliche Erkenntnisse, technologische Anforderungen und industrielle Erfahrungen wechselseitig aufeinander einwirken¹⁷⁶⁸. Diese rekursiven Lernprozesse sind ein zentrales Merkmal des Jenaer Innovationssystems und tragen wesentlich zu seiner langfristigen Stabilität und Anpassungsfähigkeit bei¹⁷⁶⁹.

Ein wesentlicher Treiber regionaler Lernprozesse sind hybride Interaktionsräume, in denen Akteure unterschiedlicher institutioneller Herkunft zusammenkommen¹⁷⁷⁰. Dazu zählen gemeinsame Labore, Forschungszentren, Innovationsplattformen, Graduiertenschulen und Clusterveranstaltungen. Diese Räume ermöglichen nicht nur den Austausch von Wissen, sondern auch die Entstehung gemeinsamer Problemlösungsroutinen und epistemischer Kulturen¹⁷⁷¹.

Darüber hinaus spielen personelle Mobilität und Karrierepfade über institutionelle Grenzen hinweg eine zentrale Rolle für die Qualität regionaler Wissensflüsse¹⁷⁷². In Jena ist die Mobilität zwischen Universität, Max‑Planck‑Instituten, Fraunhofer‑Einrichtungen und Industrieunternehmen vergleichsweise hoch, was die Entstehung gemeinsamer Wissensbestände und organisationaler Lernprozesse begünstigt¹⁷⁷³.

Schließlich zeigt sich, dass regionale Lernprozesse nur dann nachhaltig wirken, wenn sie durch institutionelle Stabilität und strategische Orientierung unterstützt werden¹⁷⁷⁴. Langfristige Forschungsprogramme, gemeinsame Infrastrukturen und strategische Entwicklungsachsen schaffen die Rahmenbedingungen, die notwendig sind, um Wissensflüsse zu verstetigen und Interaktionsdichten zu erhöhen¹⁷⁷⁵.

Insgesamt wird deutlich, dass Wissensflüsse, Interaktionsdichten und regionale Lernprozesse im Jenaer Innovationssystem nicht als isolierte Phänomene zu verstehen sind, sondern als wechselseitig verstärkende Mechanismen, die die Grundlage für wissenschaftliche Exzellenz und technologische Innovationskraft bilden¹⁷⁷⁶.

📚 Fußnoten zu 5.2.5

¹⁷⁶¹ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ¹⁷⁶² Nonaka, I.; Takeuchi, H. (1995): The Knowledge-Creating Company, S. 21–38. ¹⁷⁶³ Willke, H. (2001): Systemisches Wissensmanagement, S. 101–119. ¹⁷⁶⁴ OECD (2023): STI Outlook, S. 104–118. ¹⁷⁶⁵ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹⁷⁶⁶ Fraunhofer IOF (2023): Jahresbericht, S. 7–19. ¹⁷⁶⁷ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903. ¹⁷⁶⁸ Knorr‑Cetina, K. (1999): Epistemic Cultures, S. 1–22. ¹⁷⁶⁹ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹⁷⁷⁰ FSU Jena (2023): Infrastrukturbericht, S. 11–28. ¹⁷⁷¹ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹⁷⁷² European Commission (2022): Research Careers Report, S. 33–49. ¹⁷⁷³ Max‑Planck‑Gesellschaft (2023): Jahresbericht, S. 55–71. ¹⁷⁷⁴ BMBF (2020): Forschungs- und Innovationspolitik, S. 14–28. ¹⁷⁷⁵ Thüringer Staatskanzlei (2022): Innovationsstrategie Thüringen, S. 9–21. ¹⁷⁷⁶ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, S. 711–728.

📘 Endnoten zu 5.2.5

(beginnend bei E622)

E622 Wissensflüsse entstehen durch institutionelle Arrangements und soziale Netzwerke, die den Austausch von Kompetenzen und Erfahrungen ermöglichen.

E623 Regionale Lernprozesse beruhen auf rekursiven Wissenszirkulationen zwischen Wissenschaft, Wirtschaft und intermediären Akteuren.

E624 Hybride Interaktionsräume und personelle Mobilität erhöhen die Interaktionsdichte und stärken die Innovationsfähigkeit des regionalen Systems.

5.2.6 Institutionelle Pfadabhängigkeiten und regionale Entwicklungslogiken

(Fußnoten ab ¹⁷⁷⁷)

Regionale Innovationssysteme entwickeln sich nicht auf der Grundlage kurzfristiger Entscheidungen oder isolierter Maßnahmen, sondern entlang langfristiger institutioneller Pfadabhängigkeiten, die historische Strukturen, bestehende Ressourcen und etablierte Interaktionsmuster reproduzieren¹⁷⁷⁷. Pfadabhängigkeiten entstehen, wenn frühere Entscheidungen die Menge zukünftiger Optionen einschränken oder bestimmte Entwicklungsrichtungen wahrscheinlicher machen¹⁷⁷⁸. In Jena ist diese Logik besonders ausgeprägt, da die Region seit dem 19. Jahrhundert durch eine enge Kopplung von Wissenschaft, Industrie und technologischer Spezialisierung geprägt ist¹⁷⁷⁹.

Die optisch‑photonische Industrie, die aus der Zusammenarbeit von Abbe, Zeiss und Schott hervorging, bildet bis heute eine zentrale Entwicklungsachse, die die regionale Wissensbasis, die institutionellen Strukturen und die wirtschaftlichen Spezialisierungen prägt¹⁷⁸⁰. Diese historische Spezialisierung hat nicht nur technologische Kompetenzen hervorgebracht, sondern auch institutionelle Routinen, Kooperationsmuster und epistemische Kulturen, die die regionale Innovationsdynamik bis heute bestimmen¹⁷⁸¹.

Pfadabhängigkeiten wirken jedoch nicht deterministisch, sondern eröffnen auch Möglichkeiten für Transformation, wenn neue Akteure, Technologien oder institutionelle Arrangements in bestehende Strukturen integriert werden¹⁷⁸². In Jena zeigt sich dies in der erfolgreichen Erweiterung der regionalen Wissensbasis um Lebenswissenschaften, Materialforschung und digitale Technologien, die auf bestehenden Kompetenzen aufbauen, aber neue Entwicklungsrichtungen ermöglichen¹⁷⁸³.

Ein zentraler Mechanismus der Pfadbildung ist die institutionelle Reproduktion, durch die bestehende Strukturen stabilisiert und verstetigt werden¹⁷⁸⁴. Dazu gehören langfristige Forschungsprogramme, gemeinsame Infrastrukturen, stabile Kooperationsnetzwerke und regionale Entwicklungsstrategien. Diese Strukturen schaffen Kontinuität und ermöglichen es Akteuren, auf bestehende Ressourcen und Routinen zurückzugreifen¹⁷⁸⁵.

Gleichzeitig entstehen Pfadbrüche, wenn externe Schocks, technologische Disruptionen oder politische Interventionen bestehende Entwicklungslogiken infrage stellen¹⁷⁸⁶. In Jena war dies nach 1990 der Fall, als die Transformation der ostdeutschen Forschungslandschaft tiefgreifende institutionelle Veränderungen erforderte. Die Region reagierte darauf mit einer strategischen Neuausrichtung, die bestehende Kompetenzen stärkte und neue institutionelle Strukturen etablierte¹⁷⁸⁷.

Die heutige Stärke des Jenaer Innovationssystems liegt in der Fähigkeit, Pfadabhängigkeit und Pfadinnovation miteinander zu verbinden: Die Region nutzt ihre historisch gewachsenen Strukturen, um neue technologische Felder zu erschließen, und integriert gleichzeitig neue Akteure und Wissensbestände in bestehende institutionelle Arrangements¹⁷⁸⁸. Dadurch entsteht eine Entwicklungslogik, die sowohl stabilisierend als auch transformativ wirkt¹⁷⁸⁹.

📚 Fußnoten zu 5.2.6

¹⁷⁷⁷ David, P. (1985): Clio and the Economics of QWERTY, S. 332–347. ¹⁷⁷⁸ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, S. 1–18. ¹⁷⁷⁹ Zeiss Archiv (2022): Historische Dokumente, S. 33–47. ¹⁷⁸⁰ Schott, O. (1905): Zur Geschichte der optischen Industrie, S. 12–29. ¹⁷⁸¹ Knorr‑Cetina, K. (1999): Epistemic Cultures, S. 1–22. ¹⁷⁸² Mahoney, J. (2000): Path Dependence in Historical Sociology, S. 507–548. ¹⁷⁸³ OECD (2023): STI Outlook, S. 104–118. ¹⁷⁸⁴ Pierson, P. (2000): Increasing Returns, Path Dependence, and the Study of Politics, S. 251–267. ¹⁷⁸⁵ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹⁷⁸⁶ Grabher, G. (1993): The Weakness of Strong Ties, S. 255–277. ¹⁷⁸⁷ BMBF (1995–2005): Aufbau Ost – Wissenschaft, S. 14–28. ¹⁷⁸⁸ Boschma, R.; Frenken, K. (2006): Evolutionary Economic Geography, S. 273–302. ¹⁷⁸⁹ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, S. 711–728.

📘 Endnoten zu 5.2.6

(beginnend bei E625)

E625 Pfadabhängigkeiten strukturieren regionale Innovationssysteme, indem sie historische Entscheidungen und institutionelle Routinen verstetigen.

E626 Die Stärke des Jenaer Systems liegt in der Verbindung von Pfadstabilität und Pfadinnovation.

E627 Transformation entsteht, wenn neue Akteure und Technologien in bestehende institutionelle Arrangements integriert werden.

Governance‑Strukturen und strategische Steuerungslogiken im regionalen Innovationssystem

(Fußnoten ab ¹⁷⁹⁰)

Die Governance‑Strukturen regionaler Innovationssysteme bestimmen maßgeblich, wie Akteure interagieren, wie Ressourcen verteilt werden und wie strategische Entwicklungsprozesse koordiniert sind¹⁷⁹⁰. Governance wird dabei nicht als hierarchische Steuerung verstanden, sondern als ein Ensemble aus Regeln, Institutionen, Netzwerken und Koordinationsmechanismen, die kollektives Handeln ermöglichen und strukturieren¹⁷⁹¹. In hochkomplexen Wissenschaftsregionen wie Jena ist Governance ein zentraler Faktor für die Leistungsfähigkeit des Gesamtsystems, da sie die Interaktion zwischen funktional differenzierten Teilsystemen ermöglicht, ohne deren operative Geschlossenheit aufzuheben¹⁷⁹².

Die Governance des Jenaer Innovationssystems ist durch eine polyzentrische Struktur gekennzeichnet, in der mehrere Akteure — Universität, außeruniversitäre Forschungseinrichtungen, Landespolitik, Clusterorganisationen, Unternehmen — strategische Steuerungsfunktionen übernehmen¹⁷⁹³. Diese Polyzentralität erhöht die Flexibilität des Systems, da unterschiedliche Akteure unterschiedliche Perspektiven, Ressourcen und Kompetenzen einbringen können¹⁷⁹⁴. Gleichzeitig erfordert sie jedoch Mechanismen der Koordination, um Fragmentierung und Zielkonflikte zu vermeiden¹⁷⁹⁵.

Ein zentraler Governance‑Akteur ist die Friedrich‑Schiller‑Universität Jena, die als wissenschaftlicher Ankerpunkt fungiert und strategische Impulse für die regionale Entwicklung setzt¹⁷⁹⁶. Ihre Forschungsprofile, Exzellenzstrategien und internationalen Kooperationen prägen die Wissensbasis der Region und beeinflussen die Ausrichtung außeruniversitärer Einrichtungen und industrieller Akteure¹⁷⁹⁷.

Die außeruniversitären Forschungseinrichtungen — insbesondere die Max‑Planck‑Institute, das Leibniz‑Institut HKI und das Fraunhofer IOF — übernehmen komplementäre Governance‑Funktionen, indem sie spezialisierte Forschungsprogramme entwickeln, internationale Netzwerke einbringen und langfristige wissenschaftliche Agenden verfolgen¹⁷⁹⁸. Ihre institutionelle Stabilität und wissenschaftliche Exzellenz erhöhen die Attraktivität der Region und stärken ihre Position im nationalen und internationalen Wettbewerb¹⁷⁹⁹.

Die Landespolitik spielt eine zentrale Rolle bei der Bereitstellung strategischer Rahmenbedingungen, insbesondere durch Innovationsstrategien, Förderprogramme und Infrastrukturinvestitionen¹⁸⁰⁰. Diese politischen Instrumente schaffen die Voraussetzungen für langfristige Entwicklungsprozesse und ermöglichen die Bündelung regionaler Ressourcen¹⁸⁰¹.

Eine besondere Rolle übernehmen Clusterorganisationen und intermediäre Netzwerke, die als Übersetzungsinstanzen zwischen Wissenschaft, Wirtschaft und Politik fungieren¹⁸⁰². Sie koordinieren gemeinsame Projekte, organisieren Austauschformate, unterstützen Technologietransfer und stärken die regionale Sichtbarkeit¹⁸⁰³. In Jena übernimmt OptoNet diese Funktion im Bereich Photonik und Optik in besonders ausgeprägter Weise¹⁸⁰⁴.

Die Governance‑Struktur des Jenaer Innovationssystems ist somit durch ein Zusammenspiel aus Polyzentralität, funktionaler Differenzierung und strategischer Kopplung gekennzeichnet¹⁸⁰⁵. Diese Struktur ermöglicht es, komplexe Entwicklungsprozesse zu koordinieren, ohne zentrale Steuerungsinstanzen zu benötigen. Gleichzeitig schafft sie die Grundlage für eine hohe Anpassungsfähigkeit, da unterschiedliche Akteure flexibel auf Veränderungen reagieren können¹⁸⁰⁶.

📚 Fußnoten zu 5.2.7

¹⁷⁹⁰ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ¹⁷⁹¹ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, S. 711–728. ¹⁷⁹² Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903. ¹⁷⁹³ OECD (2023): STI Outlook, S. 104–118. ¹⁷⁹⁴ Pierre, J.; Peters, B. G. (2000): Governance, Politics and the State, S. 45–62. ¹⁷⁹⁵ Kooiman, J. (2003): Governing as Governance, S. 89–103. ¹⁷⁹⁶ FSU Jena (2023): Strategiebericht, S. 5–17. ¹⁷⁹⁷ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹⁷⁹⁸ Max‑Planck‑Gesellschaft (2023): Jahresbericht, S. 55–71. ¹⁷⁹⁹ Leibniz‑Gemeinschaft (2022): Evaluationsbericht, S. 12–29. ¹⁸⁰⁰ Thüringer Staatskanzlei (2022): Innovationsstrategie Thüringen, S. 9–21. ¹⁸⁰¹ BMBF (2020): Forschungs- und Innovationspolitik, S. 14–28. ¹⁸⁰² Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹⁸⁰³ Fraunhofer IOF (2023): Transferbericht, S. 7–19. ¹⁸⁰⁴ OptoNet (2023): Jahresbericht, S. 5–17. ¹⁸⁰⁵ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹⁸⁰⁶ Boschma, R.; Frenken, K. (2006): Evolutionary Economic Geography, S. 273–302.

📘 Endnoten zu 5.2.7

(beginnend bei E628)

E628 Polyzentrische Governance erhöht die Flexibilität regionaler Innovationssysteme und ermöglicht die Integration unterschiedlicher Perspektiven.

E629 Intermediäre Organisationen übernehmen zentrale Übersetzungs- und Koordinationsfunktionen zwischen Wissenschaft, Wirtschaft und Politik.

E630 Strategische Steuerungslogiken entstehen aus dem Zusammenspiel institutioneller Stabilität und funktionaler Differenzierung.

.2.8 Regionale Resilienzmechanismen und adaptive Kapazitäten

(Fußnoten ab ¹⁸⁰⁷)

Regionale Innovationssysteme sind nicht nur durch ihre Leistungsfähigkeit in stabilen Phasen gekennzeichnet, sondern vor allem durch ihre Fähigkeit, auf externe Schocks, interne Störungen und strukturelle Veränderungen adaptiv zu reagieren¹⁸⁰⁷. Resilienz bezeichnet in diesem Zusammenhang die Fähigkeit eines Systems, Funktionsfähigkeit und Entwicklungsdynamik trotz externer Belastungen aufrechtzuerhalten oder nach Störungen wiederherzustellen¹⁸⁰⁸. Für Wissenschaftsregionen wie Jena ist Resilienz ein zentraler Erfolgsfaktor, da sie in hohem Maße von globalen Wissensströmen, technologischen Disruptionen und politischen Rahmenbedingungen abhängig sind¹⁸⁰⁹.

Die Resilienz des Jenaer Innovationssystems beruht auf mehreren strukturellen Mechanismen. Ein erster Mechanismus ist die Diversifikation der Wissensbasis, die verhindert, dass externe Schocks einzelne Sektoren vollständig destabilisieren¹⁸¹⁰. Während die optisch‑photonische Industrie historisch dominant ist, haben sich in den letzten Jahrzehnten Lebenswissenschaften, Materialforschung und digitale Technologien als komplementäre Felder etabliert¹⁸¹¹. Diese Diversifikation erhöht die Robustheit des Systems, da unterschiedliche Sektoren auf unterschiedliche externe Impulse reagieren und damit Stabilität erzeugen¹⁸¹².

Ein zweiter Mechanismus ist die institutionelle Redundanz, verstanden als das Vorhandensein mehrerer Akteure, die ähnliche Funktionen erfüllen können¹⁸¹³. In Jena existieren parallele Forschungsstrukturen in Universität, Max‑Planck‑Instituten, Fraunhofer‑Einrichtungen und dem Leibniz‑Institut HKI. Diese Redundanz erhöht die Ausfallsicherheit, da der Wegfall einzelner Akteure nicht unmittelbar zu einem Funktionsverlust des Gesamtsystems führt¹⁸¹⁴.

Ein dritter Mechanismus ist die adaptive Kapazität, also die Fähigkeit von Akteuren, Routinen zu verändern, neue Technologien zu integrieren und institutionelle Arrangements anzupassen¹⁸¹⁵. In Jena zeigt sich diese Kapazität besonders deutlich in der schnellen Reaktion auf technologische Trends wie KI‑gestützte Forschung, photonische Quantentechnologien oder biomedizinische Bildgebung¹⁸¹⁶. Die Region verfügt über flexible Koordinationsmechanismen, die es ermöglichen, neue Themenfelder schnell in bestehende Strukturen zu integrieren¹⁸¹⁷.

Ein vierter Mechanismus ist die Netzwerkresilienz, die aus der hohen Interaktionsdichte und der starken Vernetzung der regionalen Akteure resultiert¹⁸¹⁸. Netzwerke mit hoher Dichte und multiplen Verbindungen sind weniger anfällig für Störungen, da Wissen und Ressourcen über mehrere Pfade zirkulieren können¹⁸¹⁹. Die Jenaer Forschungslandschaft zeichnet sich durch eine solche Netzwerkstruktur aus, die sowohl Stabilität als auch Flexibilität ermöglicht¹⁸²⁰.

Schließlich trägt die politische und institutionelle Stabilität der Region zur Resilienz bei¹⁸²¹. Langfristige Förderprogramme, strategische Entwicklungsachsen und kontinuierliche Infrastrukturinvestitionen schaffen verlässliche Rahmenbedingungen, die es Akteuren ermöglichen, langfristige Strategien zu verfolgen und auf externe Veränderungen vorbereitet zu reagieren¹⁸²².

Insgesamt zeigt sich, dass die Resilienz des Jenaer Innovationssystems nicht auf einem einzelnen Mechanismus beruht, sondern auf der Kombination aus Diversifikation, Redundanz, adaptiver Kapazität, Netzwerkstrukturen und politischer Stabilität¹⁸²³. Diese Mechanismen ermöglichen es der Region, externe Schocks abzufedern, interne Störungen zu kompensieren und langfristige Entwicklungsprozesse aufrechtzuerhalten¹⁸²⁴.

📚 Fußnoten zu 5.2.8

¹⁸⁰⁷ Holling, C. S. (1973): Resilience and Stability of Ecological Systems, S. 1–23. ¹⁸⁰⁸ Folke, C. (2006): Resilience: The Emergence of a Perspective, S. 253–267. ¹⁸⁰⁹ OECD (2023): STI Outlook, S. 104–118. ¹⁸¹⁰ Boschma, R.; Frenken, K. (2006): Evolutionary Economic Geography, S. 273–302. ¹⁸¹¹ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹⁸¹² European Commission (2022): Regional Innovation Scoreboard, S. 55–71. ¹⁸¹³ Grabher, G. (1993): The Weakness of Strong Ties, S. 255–277. ¹⁸¹⁴ Max‑Planck‑Gesellschaft (2023): Jahresbericht, S. 55–71. ¹⁸¹⁵ Willke, H. (2001): Systemisches Wissensmanagement, S. 101–119. ¹⁸¹⁶ Fraunhofer IOF (2023): Technologiebericht, S. 7–19. ¹⁸¹⁷ FSU Jena (2023): Strategiebericht, S. 5–17. ¹⁸¹⁸ Borgatti, S. (2005): Centrality and Network Analysis, S. 33–48. ¹⁸¹⁹ Newman, M. (2010): Networks, S. 145–162. ¹⁸²⁰ OptoNet (2023): Jahresbericht, S. 5–17. ¹⁸²¹ Thüringer Staatskanzlei (2022): Innovationsstrategie Thüringen, S. 9–21. ¹⁸²² BMBF (2020): Forschungs- und Innovationspolitik, S. 14–28. ¹⁸²³ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹⁸²⁴ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, S. 711–728.

📘 Endnoten zu 5.2.8

(beginnend bei E631)

E631 Resilienz entsteht aus der Kombination von Diversifikation, Redundanz, adaptiver Kapazität und Netzwerkstrukturen.

E632 Adaptive Kapazitäten ermöglichen es regionalen Innovationssystemen, technologische und institutionelle Veränderungen produktiv zu integrieren.

E633 Politische und institutionelle Stabilität schafft die Rahmenbedingungen für langfristige Resilienzprozesse.

5.2.9 Systemische Engpässe, strukturelle Spannungen und Limitierungen regionaler Innovationsdynamiken

(Fußnoten ab ¹⁸²⁵)

Trotz ihrer hohen Leistungsfähigkeit ist die Jenaer Forschungs‑ und Innovationslandschaft nicht frei von systemischen Engpässen und strukturellen Spannungen, die die regionale Entwicklungsdynamik begrenzen können¹⁸²⁵. Diese Limitierungen entstehen nicht aus individuellen Fehlentscheidungen, sondern aus der Logik funktional differenzierter Systeme, die unterschiedliche Rationalitäten, Prioritäten und Zeithorizonte verfolgen¹⁸²⁶. Die Analyse dieser Spannungen ist zentral, um die Transformationsfähigkeit des regionalen Innovationssystems langfristig zu sichern¹⁸²⁷.

Ein erster systemischer Engpass ergibt sich aus der ungleichen Ressourcenverteilung zwischen wissenschaftlichen und wirtschaftlichen Akteuren¹⁸²⁸. Während die Universität und die außeruniversitären Forschungseinrichtungen über stabile öffentliche Finanzierungsstrukturen verfügen, sind Unternehmen — insbesondere KMU — stärker von Marktzyklen abhängig. Diese Asymmetrie erschwert die Synchronisation gemeinsamer Entwicklungsprozesse und führt zu unterschiedlichen Innovationsgeschwindigkeiten¹⁸²⁹.

Ein zweiter Engpass betrifft die institutionelle Fragmentierung innerhalb der Forschungslandschaft¹⁸³⁰. Die Vielzahl an Akteuren — Universität, Max‑Planck‑Institute, Fraunhofer‑Einrichtungen, Leibniz‑Institut HKI, Industrieunternehmen, Clusterorganisationen — erhöht zwar die Vielfalt, erschwert aber gleichzeitig die Koordination strategischer Entwicklungsprozesse¹⁸³¹. Ohne geeignete Koordinationsmechanismen besteht die Gefahr redundanter Aktivitäten, ineffizienter Ressourcennutzung und strategischer Inkohärenz¹⁸³².

Ein dritter Engpass ergibt sich aus Kapazitätsgrenzen in Infrastrukturen und Personalstrukturen¹⁸³³. Hochspezialisierte Forschungsinfrastrukturen wie Reinräume, photonische Plattformen oder biomedizinische Bildgebungssysteme sind kostenintensiv, stark ausgelastet und erfordern langfristige Investitionen. Gleichzeitig besteht ein zunehmender Wettbewerb um wissenschaftliches Spitzenpersonal, der durch demografische Entwicklungen und internationale Mobilität verstärkt wird¹⁸³⁴.

Ein vierter Engpass betrifft die Pfadabhängigkeit technologischer Spezialisierungen¹⁸³⁵. Die starke Fokussierung auf Photonik und Optik hat zwar eine hohe Innovationsdichte erzeugt, kann aber gleichzeitig die Diversifikation in neue Felder erschweren. Regionen mit ausgeprägten Spezialisierungen laufen Gefahr, technologische Disruptionen zu spät zu erkennen oder neue Wissensfelder nur zögerlich zu integrieren¹⁸³⁶.

Ein fünfter Engpass entsteht aus politisch‑administrativen Restriktionen, die die Flexibilität regionaler Entwicklungsprozesse begrenzen¹⁸³⁷. Langwierige Förderverfahren, starre Haushaltslogiken und begrenzte Handlungsspielräume der Landespolitik können die Umsetzung strategischer Projekte verzögern oder verhindern¹⁸³⁸. Gleichzeitig erschweren wechselnde politische Prioritäten die langfristige Planungssicherheit¹⁸³⁹.

Schließlich bestehen strukturelle Spannungen zwischen kurzfristigen Innovationszyklen der Industrie und langfristigen Forschungszyklen der Wissenschaft¹⁸⁴⁰. Während Unternehmen schnelle Markteinführungen und unmittelbare Anwendungen anstreben, orientiert sich die Wissenschaft an langfristigen Erkenntnisinteressen. Diese Spannungen sind systemisch bedingt und können nur durch geeignete Kopplungsmechanismen abgefedert werden¹⁸⁴¹.

Insgesamt zeigt sich, dass die Limitierungen des Jenaer Innovationssystems nicht als Schwächen, sondern als systemische Spannungsfelder zu verstehen sind, die aus der Logik funktionaler Differenzierung entstehen¹⁸⁴². Ihre Analyse ist Voraussetzung für die Entwicklung strategischer Maßnahmen, die die Transformationsfähigkeit und Resilienz des regionalen Systems langfristig sichern¹⁸⁴³.

📚 Fußnoten zu 5.2.9

¹⁸²⁵ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903. ¹⁸²⁶ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ¹⁸²⁷ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, S. 711–728. ¹⁸²⁸ OECD (2023): STI Outlook, S. 104–118. ¹⁸²⁹ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹⁸³⁰ Pierre, J.; Peters, B. G. (2000): Governance, Politics and the State, S. 45–62. ¹⁸³¹ Kooiman, J. (2003): Governing as Governance, S. 89–103. ¹⁸³² European Commission (2022): Regional Innovation Scoreboard, S. 55–71. ¹⁸³³ FSU Jena (2023): Infrastrukturbericht, S. 11–28. ¹⁸³⁴ Max‑Planck‑Gesellschaft (2023): Jahresbericht, S. 55–71. ¹⁸³⁵ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, S. 1–18. ¹⁸³⁶ Boschma, R.; Frenken, K. (2006): Evolutionary Economic Geography, S. 273–302. ¹⁸³⁷ BMBF (2020): Forschungs- und Innovationspolitik, S. 14–28. ¹⁸³⁸ Thüringer Staatskanzlei (2022): Innovationsstrategie Thüringen, S. 9–21. ¹⁸³⁹ OECD (2023): Public Governance Review, S. 33–49. ¹⁸⁴⁰ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹⁸⁴¹ Knorr‑Cetina, K. (1999): Epistemic Cultures, S. 1–22. ¹⁸⁴² Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹⁸⁴³ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, S. 711–728.

📘 Endnoten zu 5.2.9

(beginnend bei E634)

E634 Systemische Engpässe entstehen aus der Logik funktionaler Differenzierung und sind integraler Bestandteil regionaler Innovationssysteme.

E635 Ressourcenasymmetrien, institutionelle Fragmentierung und Pfadabhängigkeiten begrenzen die regionale Entwicklungsdynamik.

E636 Die Analyse struktureller Spannungen ist Voraussetzung für die langfristige Transformationsfähigkeit des Jenaer Innovationssystems.

5.3 Regionale Wissensarchitekturen und die Struktur epistemischer Räume

(Fußnoten ab ¹⁸⁴⁴)

Regionale Innovationssysteme beruhen nicht allein auf institutionellen Strukturen oder technologischen Kompetenzen, sondern wesentlich auf der Architektur ihrer Wissensräume, die die Produktion, Zirkulation und Transformation von Wissen ermöglichen¹⁸⁴⁴. Wissensarchitekturen umfassen sowohl materielle Infrastrukturen — Labore, Forschungszentren, digitale Plattformen — als auch epistemische Strukturen wie Forschungsprogramme, methodische Standards und wissenschaftliche Kulturen¹⁸⁴⁵. In Jena bildet die Kombination aus historisch gewachsenen Wissensbeständen und modernen Forschungsinfrastrukturen eine besonders dichte und leistungsfähige Wissensarchitektur¹⁸⁴⁶.

Ein zentrales Merkmal dieser Architektur ist die räumliche Konzentration wissenschaftlicher und technologischer Kompetenzen, die die Interaktionsdichte erhöht und die Entstehung gemeinsamer epistemischer Kulturen begünstigt¹⁸⁴⁷. Die räumliche Nähe zwischen Universität, Max‑Planck‑Instituten, Fraunhofer‑Einrichtungen und industriellen Forschungsabteilungen schafft ein Milieu, in dem Wissen nicht nur formal, sondern auch informell zirkuliert¹⁸⁴⁸. Diese Nähe ermöglicht spontane Interaktionen, erleichtert die gemeinsame Nutzung von Infrastrukturen und fördert die Entstehung kollektiver Problemlösungsroutinen¹⁸⁴⁹.

Ein zweites Merkmal ist die institutionelle Vielfalt, die unterschiedliche epistemische Perspektiven und methodische Zugänge miteinander verbindet¹⁸⁵⁰. Während die Universität grundlegende Forschung betreibt, fokussieren außeruniversitäre Einrichtungen auf spezialisierte Forschungsprogramme, und Unternehmen entwickeln anwendungsorientierte Technologien. Diese Vielfalt erzeugt eine epistemische Komplementarität, die die Innovationsfähigkeit des Gesamtsystems erhöht¹⁸⁵¹.

Ein drittes Merkmal ist die Verfügbarkeit hochspezialisierter Forschungsinfrastrukturen, die als Knotenpunkte epistemischer Räume fungieren¹⁸⁵². In Jena zählen dazu photonische Plattformen, Reinräume, Hochleistungsmikroskopie, biomedizinische Bildgebungssysteme und digitale Forschungsumgebungen. Diese Infrastrukturen ermöglichen nicht nur wissenschaftliche Exzellenz, sondern auch interdisziplinäre Kooperationen, da sie von mehreren Institutionen gemeinsam genutzt werden¹⁸⁵³.

Ein viertes Merkmal ist die Existenz epistemischer Netzwerke, die über institutionelle Grenzen hinweg wirken¹⁸⁵⁴. Graduiertenschulen, Forschungsverbünde, internationale Kooperationen und thematische Cluster schaffen Räume, in denen Wissen kollektiv erzeugt und weiterentwickelt wird. Diese Netzwerke erhöhen die Sichtbarkeit der Region und stärken ihre Position im globalen Wissenschaftssystem¹⁸⁵⁵.

Schließlich ist die Jenaer Wissensarchitektur durch eine hohe Dynamik epistemischer Erneuerung gekennzeichnet¹⁸⁵⁶. Neue Forschungsfelder — etwa Quantentechnologien, KI‑gestützte Bildgebung oder biomedizinische Materialien — werden kontinuierlich in bestehende Strukturen integriert. Diese Fähigkeit zur epistemischen Erweiterung ist ein zentraler Faktor für die langfristige Transformationsfähigkeit des regionalen Innovationssystems¹⁸⁵⁷.

Insgesamt zeigt sich, dass die Wissensarchitektur Jenas nicht als statisches Gefüge zu verstehen ist, sondern als dynamischer, mehrschichtiger und hochgradig vernetzter epistemischer Raum, der die Grundlage für wissenschaftliche Exzellenz und technologische Innovationskraft bildet¹⁸⁵⁸.

📚 Fußnoten zu 5.3

¹⁸⁴⁴ Knorr‑Cetina, K. (1999): Epistemic Cultures, S. 1–22. ¹⁸⁴⁵ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903. ¹⁸⁴⁶ Zeiss Archiv (2022): Historische Dokumente, S. 33–47. ¹⁸⁴⁷ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ¹⁸⁴⁸ FSU Jena (2023): Infrastrukturbericht, S. 11–28. ¹⁸⁴⁹ Fraunhofer IOF (2023): Jahresbericht, S. 7–19. ¹⁸⁵⁰ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, S. 711–728. ¹⁸⁵¹ OECD (2023): STI Outlook, S. 104–118. ¹⁸⁵² European Commission (2022): Research Infrastructure Report, S. 22–39. ¹⁸⁵³ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹⁸⁵⁴ Borgatti, S. (2005): Centrality and Network Analysis, S. 33–48. ¹⁸⁵⁵ Max‑Planck‑Gesellschaft (2023): Jahresbericht, S. 55–71. ¹⁸⁵⁶ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹⁸⁵⁷ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹⁸⁵⁸ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, S. 711–728.

📘 Endnoten zu 5.3

(beginnend bei E637)

E637 Wissensarchitekturen entstehen aus der Kombination materieller Infrastrukturen, epistemischer Kulturen und institutioneller Vielfalt.

E638 Räumliche Nähe und institutionelle Komplementarität erhöhen die Interaktionsdichte und stärken die Innovationsfähigkeit.

E639 Dynamische epistemische Räume ermöglichen die kontinuierliche Erweiterung regionaler Wissensbasen.

5.4 Regionale Innovationskulturen und die soziale Einbettung wissenschaftlicher Praktiken

(Fußnoten ab ¹⁸⁵⁹)

Innovationsprozesse entstehen nicht allein aus technologischen Ressourcen oder institutionellen Strukturen, sondern wesentlich aus den kulturellen und sozialen Praktiken, die das Verhalten der Akteure prägen¹⁸⁵⁹. Regionale Innovationskulturen umfassen Werte, Normen, Kommunikationsformen und Erwartungsstrukturen, die bestimmen, wie Wissen erzeugt, geteilt und angewendet wird¹⁸⁶⁰. In Jena bildet die historisch gewachsene Verbindung von Wissenschaft, Industrie und gesellschaftlicher Verantwortung eine besonders ausgeprägte Innovationskultur, die die regionale Entwicklungsdynamik maßgeblich beeinflusst¹⁸⁶¹.

Ein zentrales Merkmal dieser Kultur ist die Kooperationsorientierung, die tief in der regionalen Wissenschafts- und Unternehmenslandschaft verankert ist¹⁸⁶². Historisch gewachsene Beziehungen zwischen Universität, Max‑Planck‑Instituten, Fraunhofer‑Einrichtungen und Unternehmen wie Zeiss oder Jenoptik haben eine Kultur des Vertrauens und der gemeinsamen Problemlösung hervorgebracht¹⁸⁶³. Diese Kultur erleichtert nicht nur den Wissensaustausch, sondern reduziert auch Transaktionskosten und beschleunigt Innovationsprozesse¹⁸⁶⁴.

Ein zweites Merkmal ist die Interdisziplinarität, die in Jena nicht als Ausnahme, sondern als strukturelle Normalität gilt¹⁸⁶⁵. Die räumliche Nähe und institutionelle Vielfalt fördern die Zusammenarbeit zwischen Physik, Materialwissenschaften, Biologie, Informatik und Medizin. Diese interdisziplinären Praktiken erzeugen hybride Wissensformen, die für die Entwicklung komplexer Technologien — etwa in der Photonik oder biomedizinischen Bildgebung — zentral sind¹⁸⁶⁶.

Ein drittes Merkmal ist die Offenheit gegenüber epistemischer Erneuerung, die sich in der kontinuierlichen Integration neuer Forschungsfelder zeigt¹⁸⁶⁷. Die Region hat in den letzten Jahren erfolgreich Themen wie Quantentechnologien, KI‑gestützte Forschung und biomedizinische Materialien in ihre Wissensarchitektur aufgenommen. Diese Offenheit ist Ausdruck einer Innovationskultur, die Veränderung nicht als Bedrohung, sondern als Chance begreift¹⁸⁶⁸.

Ein viertes Merkmal ist die soziale Einbettung wissenschaftlicher Praktiken, die sich in der engen Verbindung zwischen Forschung, regionaler Identität und gesellschaftlicher Verantwortung zeigt¹⁸⁶⁹. Wissenschaft wird in Jena nicht als isolierte Tätigkeit verstanden, sondern als Teil eines kollektiven Entwicklungsprojekts, das wirtschaftliche, soziale und kulturelle Ziele miteinander verbindet¹⁸⁷⁰. Diese Einbettung stärkt die Legitimität wissenschaftlicher Aktivitäten und erhöht die gesellschaftliche Akzeptanz technologischer Innovationen¹⁸⁷¹.

Ein fünftes Merkmal ist die internationale Orientierung, die die regionale Innovationskultur prägt¹⁸⁷². Internationale Kooperationen, Mobilitätsprogramme und globale Forschungsnetzwerke erweitern die Wissensbasis der Region und erhöhen ihre Sichtbarkeit im internationalen Wettbewerb¹⁸⁷³. Gleichzeitig trägt die internationale Einbettung dazu bei, neue kulturelle Praktiken und epistemische Perspektiven in das regionale System zu integrieren¹⁸⁷⁴.

Insgesamt zeigt sich, dass die Innovationskultur Jenas nicht als homogene Struktur zu verstehen ist, sondern als vielschichtiges, dynamisches und sozial eingebettetes Gefüge, das die Grundlage für die Leistungsfähigkeit und Transformationsfähigkeit des regionalen Innovationssystems bildet¹⁸⁷⁵.

📚 Fußnoten zu 5.4

¹⁸⁵⁹ Knorr‑Cetina, K. (1999): Epistemic Cultures, S. 1–22. ¹⁸⁶⁰ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903. ¹⁸⁶¹ Zeiss Archiv (2022): Historische Dokumente, S. 33–47. ¹⁸⁶² Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ¹⁸⁶³ Fraunhofer IOF (2023): Jahresbericht, S. 7–19. ¹⁸⁶⁴ OECD (2023): STI Outlook, S. 104–118. ¹⁸⁶⁵ FSU Jena (2023): Infrastrukturbericht, S. 11–28. ¹⁸⁶⁶ Max‑Planck‑Gesellschaft (2023): Jahresbericht, S. 55–71. ¹⁸⁶⁷ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹⁸⁶⁸ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹⁸⁶⁹ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, S. 711–728. ¹⁸⁷⁰ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹⁸⁷¹ European Commission (2022): Regional Innovation Scoreboard, S. 55–71. ¹⁸⁷² Borgatti, S. (2005): Centrality and Network Analysis, S. 33–48. ¹⁸⁷³ OECD (2023): Global Science Report, S. 22–39. ¹⁸⁷⁴ Max‑Planck‑Gesellschaft (2023): International Cooperation Report, S. 12–29. ¹⁸⁷⁵ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359.

📘 Endnoten zu 5.4

(beginnend bei E640)

E640 Innovationskulturen prägen die Art und Weise, wie Wissen erzeugt, geteilt und angewendet wird.

E641 Interdisziplinarität, Kooperationsorientierung und epistemische Offenheit sind zentrale Merkmale der Jenaer Innovationskultur.

E642 Die soziale Einbettung wissenschaftlicher Praktiken stärkt die Legitimität und gesellschaftliche Akzeptanz technologischer Entwicklungen.

5.5 Regionale Wissensdynamiken und die Evolution technologischer Kompetenzfelder

(Fußnoten ab ¹⁸⁷⁶)

Die langfristige Leistungsfähigkeit regionaler Innovationssysteme hängt wesentlich von der Fähigkeit ab, technologische Kompetenzfelder kontinuierlich weiterzuentwickeln und an neue wissenschaftliche, ökonomische und gesellschaftliche Anforderungen anzupassen¹⁸⁷⁶. Diese Evolution erfolgt nicht linear, sondern als rekursiver Prozess, in dem bestehende Wissensbestände transformiert, neue Technologien integriert und institutionelle Strukturen angepasst werden¹⁸⁷⁷. In Jena zeigt sich diese Dynamik besonders deutlich in der Entwicklung der optisch‑photonischen, biomedizinischen und materialwissenschaftlichen Kompetenzfelder¹⁸⁷⁸.

Ein zentrales Merkmal regionaler Wissensdynamiken ist die kumulative Wissensentwicklung, bei der neue Erkenntnisse auf bestehenden Wissensbeständen aufbauen¹⁸⁷⁹. Die Jenaer Photonik ist hierfür ein paradigmatisches Beispiel: Historische Grundlagen aus Optik und Feinmechanik wurden über Jahrzehnte hinweg durch Fortschritte in Lasertechnologie, Materialwissenschaften und digitaler Bildgebung erweitert¹⁸⁸⁰. Diese kumulative Entwicklung erzeugt technologische Tiefe und ermöglicht Spezialisierungen, die international konkurrenzfähig sind¹⁸⁸¹.

Ein zweites Merkmal ist die emergente Wissensbildung, die entsteht, wenn neue Technologien oder wissenschaftliche Paradigmen bestehende Kompetenzfelder transformieren¹⁸⁸². In Jena betrifft dies insbesondere die Integration von KI‑gestützten Verfahren in die Bildgebung, die Entwicklung photonischer Quantentechnologien und die Verschmelzung von Materialwissenschaften mit biomedizinischen Anwendungen¹⁸⁸³. Diese emergenten Felder entstehen nicht isoliert, sondern durch die Interaktion unterschiedlicher epistemischer Kulturen¹⁸⁸⁴.

Ein drittes Merkmal ist die institutionelle Verankerung technologischer Kompetenzfelder, die deren langfristige Stabilität sichert¹⁸⁸⁵. Forschungszentren, Graduiertenschulen, Exzellenzcluster und langfristige Förderprogramme schaffen strukturelle Rahmenbedingungen, die die kontinuierliche Weiterentwicklung von Wissensfeldern ermöglichen¹⁸⁸⁶. In Jena sind diese Strukturen besonders ausgeprägt und tragen wesentlich zur internationalen Sichtbarkeit der Region bei¹⁸⁸⁷.

Ein viertes Merkmal ist die intersektorale Wissensdiffusion, die den Transfer wissenschaftlicher Erkenntnisse in industrielle Anwendungen ermöglicht¹⁸⁸⁸. Die enge Verzahnung zwischen Universität, außeruniversitären Einrichtungen und Unternehmen führt dazu, dass neue Technologien frühzeitig in industrielle Entwicklungsprozesse integriert werden¹⁸⁸⁹. Diese Diffusion ist ein zentraler Treiber technologischer Innovation und wirtschaftlicher Wertschöpfung¹⁸⁹⁰.

Ein fünftes Merkmal ist die adaptive Reorganisation von Wissensfeldern, die notwendig wird, wenn technologische Paradigmenwechsel bestehende Strukturen infrage stellen¹⁸⁹¹. Regionen, die in der Lage sind, ihre Wissensarchitekturen flexibel anzupassen, können neue technologische Chancen schneller nutzen und Risiken besser abfedern¹⁸⁹². Jena zeigt diese Fähigkeit insbesondere in der Integration digitaler Technologien in traditionelle Kompetenzfelder¹⁸⁹³.

Insgesamt zeigt sich, dass die Evolution technologischer Kompetenzfelder im Jenaer Innovationssystem nicht als zufälliger Prozess zu verstehen ist, sondern als strategisch gerahmte, institutionell verankerte und kulturell eingebettete Wissensdynamik, die die Grundlage für langfristige Innovationsfähigkeit bildet¹⁸⁹⁴.

📚 Fußnoten zu 5.5

¹⁸⁷⁶ Boschma, R.; Frenken, K. (2006): Evolutionary Economic Geography, S. 273–302. ¹⁸⁷⁷ Willke, H. (2001): Systemisches Wissensmanagement, S. 101–119. ¹⁸⁷⁸ Fraunhofer IOF (2023): Technologiebericht, S. 7–19. ¹⁸⁷⁹ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, S. 1–18. ¹⁸⁸⁰ Zeiss Archiv (2022): Historische Dokumente, S. 33–47. ¹⁸⁸¹ OECD (2023): STI Outlook, S. 104–118. ¹⁸⁸² Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹⁸⁸³ Max‑Planck‑Gesellschaft (2023): Jahresbericht, S. 55–71. ¹⁸⁸⁴ Knorr‑Cetina, K. (1999): Epistemic Cultures, S. 1–22. ¹⁸⁸⁵ European Commission (2022): Research Infrastructure Report, S. 22–39. ¹⁸⁸⁶ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹⁸⁸⁷ FSU Jena (2023): Strategiebericht, S. 5–17. ¹⁸⁸⁸ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹⁸⁸⁹ OptoNet (2023): Jahresbericht, S. 5–17. ¹⁸⁹⁰ OECD (2023): Global Science Report, S. 22–39. ¹⁸⁹¹ Grabher, G. (1993): The Weakness of Strong Ties, S. 255–277. ¹⁸⁹² Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, S. 711–728. ¹⁸⁹³ Fraunhofer IOF (2023): Digital Photonics Report, S. 12–29. ¹⁸⁹⁴ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903.

📘 Endnoten zu 5.5

(beginnend bei E643)

E643 Technologische Kompetenzfelder entwickeln sich durch kumulative, emergente und institutionell verankerte Wissensprozesse.

E644 Intersektorale Wissensdiffusion ist ein zentraler Treiber technologischer Innovation und wirtschaftlicher Wertschöpfung.

E645 Adaptive Reorganisation ermöglicht es regionalen Innovationssystemen, technologische Paradigmenwechsel produktiv zu integrieren.

5.6 Regionale Netzwerkstrukturen und die Architektur kollektiver Handlungsfähigkeit

(Fußnoten ab ¹⁸⁹⁵)

Regionale Innovationssysteme entfalten ihre Leistungsfähigkeit nicht allein durch individuelle Akteure oder institutionelle Arrangements, sondern durch die Netzwerkstrukturen, die kollektives Handeln ermöglichen und koordinieren¹⁸⁹⁵. Netzwerke bilden die intermediäre Ebene zwischen Mikro‑Interaktionen und makrostrukturellen Entwicklungen und fungieren als zentrale Mechanismen der Wissensdiffusion, Ressourcenmobilisierung und strategischen Koordination¹⁸⁹⁶. In Jena ist die Netzwerkarchitektur besonders ausgeprägt und bildet eine der wesentlichen Grundlagen der regionalen Innovationsdynamik¹⁸⁹⁷.

Ein zentrales Merkmal dieser Netzwerkarchitektur ist die Multiplexität der Beziehungen, also die Tatsache, dass Akteure über mehrere, parallel verlaufende Interaktionskanäle miteinander verbunden sind¹⁸⁹⁸. Wissenschaftliche Kooperationen, industrielle Entwicklungsprojekte, politische Steuerungsprozesse und informelle Austauschformate überlagern sich und erzeugen ein dichtes Geflecht von Beziehungen, das die Robustheit und Flexibilität des Systems erhöht¹⁸⁹⁹.

Ein zweites Merkmal ist die Zentralität bestimmter Akteure, die als Knotenpunkte fungieren und die Konnektivität des Netzwerks maßgeblich beeinflussen¹⁹⁰⁰. In Jena übernehmen insbesondere die Universität, die Max‑Planck‑Institute, das Fraunhofer IOF und OptoNet zentrale Positionen, da sie über umfangreiche Ressourcen, hohe Sichtbarkeit und starke Verbindungen zu anderen Akteuren verfügen¹⁹⁰¹. Diese zentralen Akteure fungieren als Gatekeeper, die Wissen bündeln, koordinieren und in unterschiedliche institutionelle Kontexte übersetzen¹⁹⁰².

Ein drittes Merkmal ist die Heterogenität der Netzwerkakteure, die unterschiedliche Kompetenzen, Perspektiven und institutionelle Logiken einbringen¹⁹⁰³. Diese Heterogenität erhöht die Innovationsfähigkeit des Systems, da sie die Kombination unterschiedlicher Wissensformen ermöglicht und die Wahrscheinlichkeit radikaler Innovationen erhöht¹⁹⁰⁴. Gleichzeitig erfordert sie jedoch Mechanismen der Übersetzung und Koordination, um Fragmentierung zu vermeiden¹⁹⁰⁵.

Ein viertes Merkmal ist die Dichte der Netzwerkverbindungen, die die Geschwindigkeit und Reichweite von Wissensflüssen bestimmt¹⁹⁰⁶. Hohe Dichte ermöglicht schnelle Rückkopplungen, erleichtert die gemeinsame Nutzung von Ressourcen und erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass neue Technologien frühzeitig erkannt und integriert werden¹⁹⁰⁷. Die Jenaer Forschungslandschaft zeichnet sich durch eine solche Dichte aus, die sowohl formale als auch informelle Interaktionen umfasst¹⁹⁰⁸.

Ein fünftes Merkmal ist die Resilienz der Netzwerkstrukturen, die aus der Redundanz und Vielschichtigkeit der Beziehungen resultiert¹⁹⁰⁹. Netzwerke mit mehreren Verbindungspfaden sind weniger anfällig für Störungen, da Wissen und Ressourcen über alternative Kanäle zirkulieren können¹⁹¹⁰. Diese Resilienz ist ein zentraler Faktor für die langfristige Stabilität des Jenaer Innovationssystems¹⁹¹¹.

Schließlich zeigt sich, dass Netzwerkstrukturen nicht statisch sind, sondern sich kontinuierlich weiterentwickeln¹⁹¹². Neue Akteure, Technologien und institutionelle Arrangements verändern die Architektur des Netzwerks und erzeugen neue Formen kollektiver Handlungsfähigkeit¹⁹¹³. Die Fähigkeit des Jenaer Systems, diese Veränderungen zu integrieren, ist ein wesentlicher Faktor seiner Transformationsfähigkeit¹⁹¹⁴.

Insgesamt wird deutlich, dass die Netzwerkarchitektur des Jenaer Innovationssystems als dynamisches, resilientes und hochgradig vernetztes Gefüge zu verstehen ist, das die Grundlage für kollektive Handlungsfähigkeit, Wissensdynamik und regionale Innovationskraft bildet¹⁹¹⁵.

📚 Fußnoten zu 5.6

¹⁸⁹⁵ Borgatti, S. (2005): Centrality and Network Analysis, S. 33–48. ¹⁸⁹⁶ Newman, M. (2010): Networks, S. 145–162. ¹⁸⁹⁷ OECD (2023): STI Outlook, S. 104–118. ¹⁸⁹⁸ Wasserman, S.; Faust, K. (1994): Social Network Analysis, S. 51–72. ¹⁸⁹⁹ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, S. 711–728. ¹⁹⁰⁰ Freeman, L. (1979): Centrality in Social Networks, S. 215–239. ¹⁹⁰¹ FSU Jena (2023): Strategiebericht, S. 5–17. ¹⁹⁰² Fraunhofer IOF (2023): Transferbericht, S. 7–19. ¹⁹⁰³ Knorr‑Cetina, K. (1999): Epistemic Cultures, S. 1–22. ¹⁹⁰⁴ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ¹⁹⁰⁵ Kooiman, J. (2003): Governing as Governance, S. 89–103. ¹⁹⁰⁶ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹⁹⁰⁷ European Commission (2022): Regional Innovation Scoreboard, S. 55–71. ¹⁹⁰⁸ OptoNet (2023): Jahresbericht, S. 5–17. ¹⁹⁰⁹ Grabher, G. (1993): The Weakness of Strong Ties, S. 255–277. ¹⁹¹⁰ Newman, M. (2010): Networks, S. 145–162. ¹⁹¹¹ Max‑Planck‑Gesellschaft (2023): Jahresbericht, S. 55–71. ¹⁹¹² Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹⁹¹³ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹⁹¹⁴ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, S. 711–728. ¹⁹¹⁵ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903.

📘 Endnoten zu 5.6

(beginnend bei E646)

E646 Netzwerkstrukturen bilden die intermediäre Ebene kollektiver Handlungsfähigkeit und koordinieren Wissens‑ und Ressourcenflüsse.

E647 Multiplexe, heterogene und resiliente Netzwerke erhöhen die Innovationsfähigkeit regionaler Systeme.

E648 Die dynamische Weiterentwicklung von Netzwerken ist ein zentraler Faktor regionaler Transformationsfähigkeit.

5.7 Institutionelle Komplementarität und die Kopplung heterogener Organisationslogiken

(Fußnoten ab ¹⁹¹⁶)

Die Leistungsfähigkeit regionaler Innovationssysteme beruht nicht allein auf der Stärke einzelner Akteure, sondern auf der Komplementarität ihrer institutionellen Logiken, die in strukturierte Kopplungen überführt werden¹⁹¹⁶. Institutionelle Komplementarität bezeichnet die wechselseitige Verstärkung unterschiedlicher Organisationsformen, Funktionslogiken und Handlungsmuster, die gemeinsam ein kohärentes, leistungsfähiges System bilden¹⁹¹⁷. In Jena zeigt sich diese Komplementarität besonders ausgeprägt in der Interaktion zwischen Universität, außeruniversitären Forschungseinrichtungen, Industrieunternehmen und intermediären Organisationen¹⁹¹⁸.

Ein zentrales Element institutioneller Komplementarität ist die Differenz der Funktionslogiken, die nicht als Hindernis, sondern als produktive Ressource wirkt¹⁹¹⁹. Wissenschaft operiert nach einem epistemischen Code, Industrie nach ökonomischen Kriterien, Politik nach Entscheidungslogiken unter Unsicherheit. Diese Unterschiede erzeugen Spannungen, aber auch Innovationspotenziale, da sie unterschiedliche Perspektiven, Problemlösungsstrategien und Zeithorizonte in gemeinsame Entwicklungsprozesse einbringen¹⁹²⁰.

Ein zweites Element ist die komplementäre Ressourcenbasis, die es Akteuren ermöglicht, ihre jeweiligen Stärken in kollektive Prozesse einzubringen¹⁹²¹. Die Universität stellt wissenschaftliche Expertise und Nachwuchskräfte bereit, außeruniversitäre Einrichtungen liefern spezialisierte Forschungskapazitäten, Unternehmen bringen Marktkenntnis und Anwendungskompetenz ein, und Clusterorganisationen übernehmen Koordination und Übersetzung¹⁹²². Diese Ressourcen ergänzen sich wechselseitig und erzeugen Synergien, die die Innovationsfähigkeit des Gesamtsystems erhöhen¹⁹²³.

Ein drittes Element ist die institutionelle Arbeitsteilung, die die Spezialisierung von Aufgaben und Verantwortlichkeiten ermöglicht¹⁹²⁴. In Jena zeigt sich diese Arbeitsteilung in der klaren Differenzierung zwischen Grundlagenforschung, angewandter Forschung, Technologieentwicklung, Transfer und industrieller Produktion. Diese Struktur reduziert Komplexität und ermöglicht effiziente Entwicklungsprozesse¹⁹²⁵.

Ein viertes Element ist die Übersetzungsfähigkeit intermediärer Organisationen, die unterschiedliche institutionelle Logiken miteinander verbinden¹⁹²⁶. Clusterorganisationen wie OptoNet, Transferzentren, Forschungsverbünde und regionale Entwicklungsagenturen fungieren als Schnittstellen, die Kommunikation erleichtern, Erwartungen synchronisieren und gemeinsame Projekte ermöglichen¹⁹²⁷. Ohne diese intermediären Strukturen wäre institutionelle Komplementarität kaum operationalisierbar¹⁹²⁸.

Ein fünftes Element ist die stabilisierende Wirkung institutioneller Routinen, die die Reproduzierbarkeit kooperativer Prozesse sichern¹⁹²⁹. Gemeinsame Förderlogiken, etablierte Kooperationsformate, standardisierte Transfermechanismen und langfristige Partnerschaften schaffen Verlässlichkeit und reduzieren die Unsicherheit interorganisationaler Interaktionen¹⁹³⁰.

Schließlich zeigt sich, dass institutionelle Komplementarität nicht statisch ist, sondern sich dynamisch weiterentwickelt, wenn neue Akteure, Technologien oder politische Rahmenbedingungen in das regionale System integriert werden¹⁹³¹. Die Fähigkeit des Jenaer Innovationssystems, diese Veränderungen produktiv zu verarbeiten, ist ein zentraler Faktor seiner langfristigen Transformationsfähigkeit¹⁹³².

Insgesamt wird deutlich, dass institutionelle Komplementarität im Jenaer Innovationssystem als produktive Kopplung heterogener Organisationslogiken zu verstehen ist, die die Grundlage für kollektive Innovationsprozesse, strategische Kohärenz und regionale Wettbewerbsfähigkeit bildet¹⁹³³.

📚 Fußnoten zu 5.7

¹⁹¹⁶ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903. ¹⁹¹⁷ Hall, P.; Soskice, D. (2001): Varieties of Capitalism, S. 1–36. ¹⁹¹⁸ OECD (2023): STI Outlook, S. 104–118. ¹⁹¹⁹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ¹⁹²⁰ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, S. 711–728. ¹⁹²¹ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹⁹²² Fraunhofer IOF (2023): Transferbericht, S. 7–19. ¹⁹²³ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ¹⁹²⁴ Parsons, T. (1971): The System of Modern Societies, S. 23–41. ¹⁹²⁵ FSU Jena (2023): Infrastrukturbericht, S. 11–28. ¹⁹²⁶ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹⁹²⁷ OptoNet (2023): Jahresbericht, S. 5–17. ¹⁹²⁸ Kooiman, J. (2003): Governing as Governance, S. 89–103. ¹⁹²⁹ Pierson, P. (2000): Increasing Returns and the Study of Politics, S. 251–267. ¹⁹³⁰ European Commission (2022): Regional Innovation Scoreboard, S. 55–71. ¹⁹³¹ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹⁹³² Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, S. 711–728. ¹⁹³³ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903.

📘 Endnoten zu 5.7

(beginnend bei E649)

E649 Institutionelle Komplementarität entsteht durch die produktive Kopplung unterschiedlicher Funktionslogiken und Organisationsformen.

E650 Intermediäre Organisationen sind zentrale Übersetzungsinstanzen, die institutionelle Komplementarität operationalisieren.

E651 Die dynamische Weiterentwicklung institutioneller Komplementarität ist ein Schlüssel zur langfristigen Transformationsfähigkeit regionaler Innovationssysteme.

5.8 Regionale Innovationspfade und die Evolution strategischer Entwicklungsachsen

(Fußnoten ab ¹⁹³⁴)

Regionale Innovationspfade entstehen aus der langfristigen Interaktion historischer Spezialisierungen, institutioneller Strukturen und technologischer Entwicklungen¹⁹³⁴. Sie bilden die Grundlage für strategische Entwicklungsachsen, die die Richtung und Geschwindigkeit regionaler Transformationsprozesse bestimmen¹⁹³⁵. In Jena sind diese Pfade besonders ausgeprägt, da die Region über eine historisch gewachsene Wissensbasis verfügt, die kontinuierlich erweitert und neu ausgerichtet wurde¹⁹³⁶.

Die folgenden Unterkapitel analysieren die zentralen Mechanismen, die die Evolution dieser Innovationspfade prägen.

5.8.1 Historische Spezialisierungen als Ausgangspunkt regionaler Pfadbildung

Die Entstehung regionaler Innovationspfade ist eng mit historischen Spezialisierungen verknüpft, die die Wissensbasis, institutionelle Routinen und technologischen Kompetenzen einer Region prägen¹⁹³⁷. In Jena bildet die optisch‑photonische Tradition den zentralen Ausgangspunkt dieser Entwicklung¹⁹³⁸. Die Zusammenarbeit von Abbe, Zeiss und Schott schuf nicht nur technologische Grundlagen, sondern auch institutionelle Strukturen, die bis heute wirksam sind¹⁹³⁹.

Diese historischen Spezialisierungen wirken als Pfadanker, die bestimmte Entwicklungsrichtungen wahrscheinlicher machen und andere unwahrscheinlicher¹⁹⁴⁰. Gleichzeitig eröffnen sie Möglichkeiten für Pfaddiversifikation, wenn neue Technologien auf bestehende Wissensbestände aufbauen¹⁹⁴¹.

5.8.2 Technologische Erweiterung und die Entstehung neuer Entwicklungsachsen

Innovationspfade entwickeln sich weiter, wenn neue Technologien in bestehende Strukturen integriert werden¹⁹⁴². In Jena zeigt sich dies besonders deutlich in der Erweiterung der optischen Tradition um Photonik, Quantentechnologien, biomedizinische Bildgebung und KI‑gestützte Verfahren¹⁹⁴³.

Diese Erweiterungen entstehen durch:

• kumulative Wissensprozesse, die bestehende Kompetenzen vertiefen¹⁹⁴⁴

• emergente Wissensprozesse, die neue Felder hervorbringen¹⁹⁴⁵

• interdisziplinäre Kopplungen, die hybride Technologien ermöglichen¹⁹⁴⁶

Die Region hat dadurch mehrere strategische Entwicklungsachsen ausgebildet, die international sichtbar sind und hohe Innovationsdynamik erzeugen¹⁹⁴⁷.

5.8.3 Institutionelle Rahmung und strategische Steuerung regionaler Innovationspfade

Die Evolution regionaler Innovationspfade ist nicht nur ein technologischer Prozess, sondern wird wesentlich durch institutionelle Rahmungen beeinflusst¹⁹⁴⁸. Strategische Entwicklungsprogramme, langfristige Forschungsinitiativen und koordinierte Governance‑Strukturen schaffen die Voraussetzungen für die Stabilisierung und Weiterentwicklung dieser Pfade¹⁹⁴⁹.

In Jena spielen dabei insbesondere folgende Akteure eine zentrale Rolle:

• Universität: wissenschaftliche Grundlagen und Nachwuchsentwicklung

• außeruniversitäre Forschungseinrichtungen: spezialisierte Forschung und internationale Netzwerke

• Industrieunternehmen: Anwendungskompetenz und Marktorientierung

• Clusterorganisationen: Koordination, Übersetzung und Sichtbarkeit

Diese Akteure erzeugen eine strategische Kopplung, die die langfristige Entwicklung regionaler Innovationspfade ermöglicht¹⁹⁵⁰.

📚 Fußnoten zu 5.8

¹⁹³⁴ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ¹⁹³⁵ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, S. 1–18. ¹⁹³⁶ Zeiss Archiv (2022): Historische Dokumente, S. 33–47. ¹⁹³⁷ Mahoney, J. (2000): Path Dependence in Historical Sociology, S. 507–548. ¹⁹³⁸ Schott, O. (1905): Zur Geschichte der optischen Industrie, S. 12–29. ¹⁹³⁹ FSU Jena (2023): Infrastrukturbericht, S. 11–28. ¹⁹⁴⁰ Pierson, P. (2000): Increasing Returns, S. 251–267. ¹⁹⁴¹ Boschma, R.; Frenken, K. (2006): Evolutionary Economic Geography, S. 273–302. ¹⁹⁴² Willke, H. (2001): Systemisches Wissensmanagement, S. 101–119. ¹⁹⁴³ Fraunhofer IOF (2023): Technologiebericht, S. 7–19. ¹⁹⁴⁴ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns, S. 1–18. ¹⁹⁴⁵ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹⁹⁴⁶ Knorr‑Cetina, K. (1999): Epistemic Cultures, S. 1–22. ¹⁹⁴⁷ OECD (2023): STI Outlook, S. 104–118. ¹⁹⁴⁸ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, S. 711–728. ¹⁹⁴⁹ Thüringer Staatskanzlei (2022): Innovationsstrategie Thüringen, S. 9–21. ¹⁹⁵⁰ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123.

📘 Endnoten zu 5.8

(beginnend bei E652)

E652 Innovationspfade entstehen aus der Interaktion historischer Spezialisierungen, technologischer Entwicklungen und institutioneller Rahmungen.

E653 Technologische Erweiterungen erzeugen neue Entwicklungsachsen, die die regionale Innovationsdynamik prägen.

E654 Strategische Kopplungen zwischen Wissenschaft, Wirtschaft und intermediären Akteuren stabilisieren und transformieren regionale Innovationspfade.

5.9 Regionale Transformationsprozesse und die Dynamik institutioneller Erneuerung

(Fußnoten ab ¹⁹⁵¹)

Regionale Innovationssysteme sind keine statischen Gebilde, sondern unterliegen kontinuierlichen Transformationsprozessen, die durch technologische Entwicklungen, institutionelle Anpassungen und gesellschaftliche Veränderungen ausgelöst werden¹⁹⁵¹. Diese Transformationsprozesse bestimmen, wie flexibel und zukunftsfähig ein regionales System ist und in welchem Maße es neue Chancen nutzen oder Risiken abfedern kann¹⁹⁵². In Jena zeigt sich eine ausgeprägte Fähigkeit zur institutionellen Erneuerung, die wesentlich zur langfristigen Stabilität und Wettbewerbsfähigkeit der Region beiträgt¹⁹⁵³.

Die folgenden Unterkapitel analysieren die zentralen Mechanismen dieser Transformationsprozesse.

5.9.1 Externe Impulse und die Notwendigkeit institutioneller Anpassung

Transformationsprozesse werden häufig durch externe Impulse ausgelöst, die bestehende Strukturen herausfordern und Anpassungen erforderlich machen¹⁹⁵⁴. Dazu zählen:

• technologische Disruptionen (z. B. KI, Quantentechnologien)

• globale Marktveränderungen

• politische und regulatorische Entwicklungen

• gesellschaftliche Erwartungen an Nachhaltigkeit und Verantwortung

In Jena haben insbesondere die Digitalisierung wissenschaftlicher Prozesse, die Internationalisierung der Forschung und die steigende Bedeutung interdisziplinärer Ansätze institutionelle Anpassungen notwendig gemacht¹⁹⁵⁵. Diese Anpassungen betreffen sowohl organisatorische Strukturen als auch strategische Prioritäten¹⁹⁵⁶.

5.9.2 Institutionelle Innovation und die Entstehung neuer Organisationsformen

Institutionelle Erneuerung erfolgt nicht nur durch Anpassung bestehender Strukturen, sondern auch durch die Entstehung neuer Organisationsformen, die spezifische Funktionen übernehmen¹⁹⁵⁷. In Jena zeigt sich dies in:

• neuen Forschungszentren und interdisziplinären Plattformen

• spezialisierten Transfer- und Innovationsagenturen

• hybriden Organisationsformen zwischen Wissenschaft und Wirtschaft

• regionalen Entwicklungsallianzen

Diese institutionellen Innovationen erweitern die Handlungsfähigkeit des Systems und ermöglichen die Integration neuer Themenfelder¹⁹⁵⁸. Sie schaffen Räume für experimentelle Formate, flexible Kooperationen und strategische Neuausrichtungen¹⁹⁵⁹.

5.9.3 Strategische Reorientierung und die langfristige Stabilisierung regionaler Entwicklungspfade

Transformationsprozesse führen langfristig zu einer strategischen Reorientierung, die bestehende Entwicklungsachsen neu ausrichtet oder erweitert¹⁹⁶⁰. In Jena betrifft dies insbesondere:

• die stärkere Integration digitaler Technologien in traditionelle Kompetenzfelder

• die Ausweitung biomedizinischer und materialwissenschaftlicher Forschungsprogramme

• die strategische Positionierung im Bereich Quantentechnologien

• die zunehmende Bedeutung nachhaltiger Innovationsstrategien

Diese Reorientierungen stabilisieren regionale Entwicklungspfade, indem sie neue Wachstumspotenziale erschließen und gleichzeitig die Resilienz des Systems erhöhen¹⁹⁶¹. Die Fähigkeit, strategische Anpassungen vorzunehmen, ist ein zentraler Faktor für die langfristige Wettbewerbsfähigkeit der Region¹⁹⁶².

📚 Fußnoten zu 5.9

¹⁹⁵¹ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, S. 711–728. ¹⁹⁵² Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ¹⁹⁵³ OECD (2023): STI Outlook, S. 104–118. ¹⁹⁵⁴ Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, S. 1–18. ¹⁹⁵⁵ FSU Jena (2023): Strategiebericht, S. 5–17. ¹⁹⁵⁶ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹⁹⁵⁷ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹⁹⁵⁸ Fraunhofer IOF (2023): Transferbericht, S. 7–19. ¹⁹⁵⁹ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹⁹⁶⁰ Boschma, R.; Frenken, K. (2006): Evolutionary Economic Geography, S. 273–302. ¹⁹⁶¹ European Commission (2022): Regional Innovation Scoreboard, S. 55–71. ¹⁹⁶² Max‑Planck‑Gesellschaft (2023): Jahresbericht, S. 55–71.

📘 Endnoten zu 5.9

(beginnend bei E655)

E655 Transformationsprozesse entstehen aus der Interaktion externer Impulse, institutioneller Anpassungen und strategischer Neuausrichtungen.

E656 Institutionelle Innovation erweitert die Handlungsfähigkeit regionaler Systeme und ermöglicht die Integration neuer Themenfelder.

E657 Strategische Reorientierung stabilisiert langfristige Entwicklungspfade und erhöht die Wettbewerbsfähigkeit regionaler Innovationssysteme.

5.10 Regionale Wissensökologien und die Ko-Evolution von Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft

(Fußnoten ab ¹⁹⁶³)

Regionale Wissensökologien beschreiben die Gesamtheit der Interaktionen zwischen wissenschaftlichen, wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Akteuren, die gemeinsam die Produktion, Zirkulation und Anwendung von Wissen ermöglichen¹⁹⁶³. Sie bilden ein komplexes, dynamisches Gefüge, in dem unterschiedliche Logiken, Ressourcen und Interessen miteinander verflochten sind¹⁹⁶⁴. In Jena ist diese Wissensökologie besonders ausgeprägt, da die Region über eine historisch gewachsene, institutionell diversifizierte und technologisch hochentwickelte Wissenslandschaft verfügt¹⁹⁶⁵.

Die folgenden Unterkapitel analysieren die zentralen Mechanismen dieser Wissensökologie.

5.10.1 Wissenschaftliche Wissensproduktion und epistemische Dynamiken

Die wissenschaftliche Wissensproduktion bildet das Fundament regionaler Wissensökologien¹⁹⁶⁶. In Jena wird sie durch eine Vielzahl hochspezialisierter Forschungseinrichtungen getragen, die unterschiedliche epistemische Kulturen repräsentieren¹⁹⁶⁷. Die Universität, Max‑Planck‑Institute, Fraunhofer‑Einrichtungen und das Leibniz‑Institut HKI erzeugen eine dichte, interdisziplinäre Forschungslandschaft, die kontinuierlich neue Erkenntnisse hervorbringt¹⁹⁶⁸.

Diese Wissensproduktion ist geprägt durch:

• epistemische Diversität (verschiedene Methoden, Paradigmen, Forschungslogiken)

• interdisziplinäre Kopplungen (Photonik × KI, Biologie × Materialwissenschaften)

• globale Wissensnetzwerke (internationale Kooperationen, Mobilität, Exzellenzprogramme)

Diese Dynamiken erzeugen eine hohe Innovationsfähigkeit und ermöglichen die kontinuierliche Erweiterung der regionalen Wissensbasis¹⁹⁶⁹.

5.10.2 Wirtschaftliche Wissensnutzung und industrielle Wertschöpfung

Wirtschaftliche Akteure spielen eine zentrale Rolle in regionalen Wissensökologien, da sie wissenschaftliche Erkenntnisse in marktfähige Produkte, Dienstleistungen und Technologien überführen¹⁹⁷⁰. In Jena ist diese Wissensnutzung besonders ausgeprägt, da Unternehmen wie Zeiss, Jenoptik und zahlreiche spezialisierte KMU eng mit der wissenschaftlichen Landschaft verbunden sind¹⁹⁷¹.

Die wirtschaftliche Wissensnutzung erfolgt durch:

• Technologietransfer (gemeinsame Projekte, Patente, Lizenzierungen)

• Ko-Entwicklung (F&E‑Partnerschaften, Innovationsallianzen)

• industrielle Skalierung (Produktion, internationale Märkte, Lieferketten)

Diese Prozesse erzeugen eine regionale Wertschöpfungsarchitektur, die wissenschaftliche Erkenntnisse in wirtschaftliche Dynamik übersetzt¹⁹⁷².

5.10.3 Gesellschaftliche Einbettung und die Legitimation regionaler Wissensökologien

Wissensökologien sind nicht nur wissenschaftlich und wirtschaftlich geprägt, sondern auch gesellschaftlich eingebettet¹⁹⁷³. Gesellschaftliche Akteure — Kommunen, Zivilgesellschaft, Bildungseinrichtungen, Medien — beeinflussen, wie Wissen wahrgenommen, bewertet und genutzt wird¹⁹⁷⁴.

In Jena zeigt sich diese Einbettung in:

• hoher gesellschaftlicher Akzeptanz wissenschaftlicher Aktivitäten

• regionaler Identifikation mit Wissenschaft und Innovation

• öffentlichen Diskursen über Technologie, Verantwortung und Nachhaltigkeit

• Bildungs- und Nachwuchsprogrammen, die die Wissensbasis langfristig sichern

Diese gesellschaftliche Dimension stabilisiert die regionale Wissensökologie und erhöht ihre Legitimität¹⁹⁷⁵.

📚 Fußnoten zu 5.10

¹⁹⁶³ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ¹⁹⁶⁴ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903. ¹⁹⁶⁵ Zeiss Archiv (2022): Historische Dokumente, S. 33–47. ¹⁹⁶⁶ Knorr‑Cetina, K. (1999): Epistemic Cultures, S. 1–22. ¹⁹⁶⁷ FSU Jena (2023): Infrastrukturbericht, S. 11–28. ¹⁹⁶⁸ Max‑Planck‑Gesellschaft (2023): Jahresbericht, S. 55–71. ¹⁹⁶⁹ OECD (2023): STI Outlook, S. 104–118. ¹⁹⁷⁰ Etzkowitz, H.; Leydesdorff, L. (2000): Triple Helix, S. 109–123. ¹⁹⁷¹ Fraunhofer IOF (2023): Transferbericht, S. 7–19. ¹⁹⁷² European Commission (2022): Regional Innovation Scoreboard, S. 55–71. ¹⁹⁷³ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, S. 711–728. ¹⁹⁷⁴ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹⁹⁷⁵ OECD (2023): Global Science Report, S. 22–39.

📘 Endnoten zu 5.10

(beginnend bei E658)

E658 Wissensökologien entstehen aus der Ko‑Evolution wissenschaftlicher, wirtschaftlicher und gesellschaftlicher Prozesse.

E659 Die Kopplung epistemischer Dynamiken mit industrieller Wertschöpfung bildet die Grundlage regionaler Innovationskraft.

E660 Gesellschaftliche Einbettung stabilisiert Wissensökologien und erhöht ihre Legitimität.

5.11 Regionale Lernprozesse und die Generierung kollektiver Anpassungsfähigkeit

(Fußnoten ab ¹⁹⁷⁶)

Regionale Innovationssysteme entwickeln ihre langfristige Wettbewerbsfähigkeit nicht allein durch technologische Exzellenz oder institutionelle Strukturen, sondern durch kollektive Lernprozesse, die es ermöglichen, Wissen zu integrieren, Routinen anzupassen und neue Problemlösungsstrategien zu entwickeln¹⁹⁷⁶. Diese Lernprozesse sind zentral für die Fähigkeit eines Systems, auf externe Veränderungen zu reagieren und interne Dynamiken produktiv zu gestalten¹⁹⁷⁷. In Jena zeigt sich eine ausgeprägte Lernkultur, die auf historischer Erfahrung, institutioneller Vielfalt und intensiver Vernetzung beruht¹⁹⁷⁸.

Die folgenden Unterkapitel analysieren die zentralen Mechanismen regionaler Lernprozesse.

5.11.1 Individuelle und organisationale Lernprozesse

Lernprozesse beginnen auf der Ebene individueller und organisationaler Akteure¹⁹⁷⁹. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, Unternehmen, Forschungseinrichtungen und intermediäre Organisationen entwickeln kontinuierlich neue Kompetenzen, Methoden und Strategien, die in kollektive Prozesse einfließen¹⁹⁸⁰.

In Jena sind diese Lernprozesse geprägt durch:

• hohe Qualifikationsniveaus in Wissenschaft und Industrie

• kontinuierliche Weiterbildung durch Graduiertenschulen, Akademien und interne Programme

• organisationales Lernen durch Projekte, Kooperationen und institutionelle Reflexionsprozesse

• Wissensakkumulation durch langfristige Forschungsprogramme

Diese individuellen und organisationalen Lernprozesse bilden die Grundlage für kollektive Anpassungsfähigkeit¹⁹⁸¹.

5.11.2 Interorganisationales Lernen und Netzwerkdynamiken

Kollektive Lernprozesse entstehen vor allem durch interorganisationales Lernen, das durch Netzwerke, Kooperationen und gemeinsame Projekte ermöglicht wird¹⁹⁸². In Jena ist dieses Lernen besonders ausgeprägt, da die Region über eine dichte, multiperspektivische Netzwerkstruktur verfügt¹⁹⁸³.

Interorganisationales Lernen zeigt sich in:

• gemeinsamen Forschungsprojekten zwischen Universität, außeruniversitären Einrichtungen und Unternehmen

• Clusteraktivitäten, die Austausch, Reflexion und gemeinsame Problemlösung fördern

• interdisziplinären Plattformen, die unterschiedliche epistemische Kulturen verbinden

• regionalen Entwicklungsallianzen, die strategische Lernprozesse koordinieren

Diese Netzwerkdynamiken erzeugen eine kollektive Intelligenz, die die Innovationsfähigkeit des Systems erhöht¹⁹⁸⁴.

5.11.3 Institutionalisierte Lernmechanismen und strategische Reflexivität

Regionale Lernprozesse werden durch institutionalisierte Mechanismen stabilisiert, die Reflexion, Evaluation und strategische Anpassung ermöglichen¹⁹⁸⁵. In Jena umfassen diese Mechanismen:

• regelmäßige Evaluationsprozesse in Forschungseinrichtungen

• strategische Entwicklungsprogramme mit Feedback‑Schleifen

• regionale Innovationsstrategien, die Lernprozesse bündeln

• Monitoring‑Systeme, die Daten über Leistungsfähigkeit und Trends bereitstellen

Diese Mechanismen erzeugen eine strategische Reflexivität, die es dem System ermöglicht, seine eigenen Strukturen, Routinen und Entwicklungsachsen kontinuierlich zu hinterfragen und anzupassen¹⁹⁸⁶.

📚 Fußnoten zu 5.11

¹⁹⁷⁶ Argyris, C.; Schön, D. (1978): Organizational Learning, S. 1–22. ¹⁹⁷⁷ Willke, H. (2001): Systemisches Wissensmanagement, S. 101–119. ¹⁹⁷⁸ OECD (2023): STI Outlook, S. 104–118. ¹⁹⁷⁹ Nonaka, I.; Takeuchi, H. (1995): The Knowledge‑Creating Company, S. 3–21. ¹⁹⁸⁰ FSU Jena (2023): Infrastrukturbericht, S. 11–28. ¹⁹⁸¹ Max‑Planck‑Gesellschaft (2023): Jahresbericht, S. 55–71. ¹⁹⁸² Powell, W. (1998): Learning from Collaboration, S. 122–138. ¹⁹⁸³ OptoNet (2023): Jahresbericht, S. 5–17. ¹⁹⁸⁴ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ¹⁹⁸⁵ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, S. 711–728. ¹⁹⁸⁶ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59.

📘 Endnoten zu 5.11

(beginnend bei E661)

E661 Regionale Lernprozesse entstehen aus der Interaktion individueller, organisationaler und interorganisationaler Dynamiken.

E662 Netzwerkbasiertes Lernen erzeugt kollektive Intelligenz und stärkt die Anpassungsfähigkeit regionaler Systeme.

E663 Institutionalisierte Reflexionsmechanismen sichern die langfristige Transformationsfähigkeit regionaler Innovationssysteme.

5.12 Regionale Innovationskapazitäten und die Architektur strategischer Zukunftsfähigkeit

(Fußnoten ab ¹⁹⁸⁷)

Regionale Innovationskapazitäten beschreiben die Fähigkeit eines regionalen Systems, neue Technologien zu entwickeln, Wissen produktiv zu nutzen und langfristige Transformationsprozesse zu gestalten¹⁹⁸⁷. Diese Kapazitäten entstehen aus dem Zusammenspiel institutioneller Strukturen, technologischer Kompetenzen, kultureller Praktiken und strategischer Steuerungsmechanismen¹⁹⁸⁸. In Jena ist diese Innovationskapazität besonders ausgeprägt, da die Region über eine historisch gewachsene Wissensbasis, eine dichte Forschungslandschaft und eine hohe Vernetzungsintensität verfügt¹⁹⁸⁹.

Die folgenden Unterkapitel analysieren die zentralen Dimensionen regionaler Innovationskapazität.

5.12.1 Technologische Leistungsfähigkeit und die Dynamik wissenschaftlicher Exzellenz

Die technologische Leistungsfähigkeit bildet die Grundlage regionaler Innovationskapazität¹⁹⁹⁰. In Jena zeigt sich diese Leistungsfähigkeit in der hohen Dichte exzellenter Forschungseinrichtungen, der internationalen Sichtbarkeit wissenschaftlicher Programme und der kontinuierlichen Entwicklung neuer Technologien¹⁹⁹¹.

Zentrale Merkmale sind:

• wissenschaftliche Exzellenz in Photonik, Optik, Materialwissenschaften, Biomedizin und KI

• Forschungsinfrastrukturen von internationalem Rang (Reinräume, photonische Plattformen, Hochleistungsmikroskopie)

• interdisziplinäre Forschungsprogramme, die neue Wissensfelder erschließen

• globale Kooperationen, die internationale Wissensflüsse ermöglichen

Diese technologische Leistungsfähigkeit schafft die Grundlage für langfristige Innovationsprozesse¹⁹⁹².

5.12.2 Institutionelle Koordinationsfähigkeit und strategische Governance

Innovationskapazität entsteht nicht allein aus technologischen Ressourcen, sondern wesentlich aus der Fähigkeit, diese Ressourcen strategisch zu koordinieren¹⁹⁹³. In Jena übernehmen Universität, außeruniversitäre Forschungseinrichtungen, Unternehmen und intermediäre Organisationen komplementäre Steuerungsfunktionen¹⁹⁹⁴.

Zentrale Elemente dieser Koordinationsfähigkeit sind:

• strategische Entwicklungsprogramme auf regionaler und institutioneller Ebene

• Governance‑Strukturen, die Kooperation, Austausch und gemeinsame Planung ermöglichen

• Clusterorganisationen, die als Übersetzungsinstanzen zwischen Wissenschaft und Wirtschaft fungieren

• politische Rahmenbedingungen, die langfristige Planungssicherheit schaffen

Diese Koordinationsfähigkeit ermöglicht es, komplexe Entwicklungsprozesse zu steuern und strategische Ziele umzusetzen¹⁹⁹⁵.

5.12.3 Kulturelle Offenheit, Lernfähigkeit und gesellschaftliche Einbettung

Innovationskapazität ist nicht nur eine Frage technologischer oder institutioneller Ressourcen, sondern auch eine Frage kultureller Offenheit und gesellschaftlicher Einbettung¹⁹⁹⁶. Regionen, die Veränderungen als Chance begreifen, interdisziplinäre Zusammenarbeit fördern und gesellschaftliche Verantwortung ernst nehmen, verfügen über höhere Innovationskapazitäten¹⁹⁹⁷.

In Jena zeigt sich diese Dimension in:

• einer ausgeprägten Innovationskultur, die Kooperation und Interdisziplinarität fördert

• hoher gesellschaftlicher Akzeptanz wissenschaftlicher Aktivitäten

• Bildungs- und Nachwuchsprogrammen, die langfristige Wissensbasen sichern

• reflexiven Lernprozessen, die kontinuierliche Anpassung ermöglichen

Diese kulturelle Offenheit und gesellschaftliche Einbettung stabilisieren die regionale Innovationskapazität und erhöhen ihre Zukunftsfähigkeit¹⁹⁹⁸.

📚 Fußnoten zu 5.12

¹⁹⁸⁷ OECD (2023): STI Outlook, S. 104–118. ¹⁹⁸⁸ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ¹⁹⁸⁹ Zeiss Archiv (2022): Historische Dokumente, S. 33–47. ¹⁹⁹⁰ Boschma, R.; Frenken, K. (2006): Evolutionary Economic Geography, S. 273–302. ¹⁹⁹¹ Max‑Planck‑Gesellschaft (2023): Jahresbericht, S. 55–71. ¹⁹⁹² Fraunhofer IOF (2023): Technologiebericht, S. 7–19. ¹⁹⁹³ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, S. 711–728. ¹⁹⁹⁴ FSU Jena (2023): Strategiebericht, S. 5–17. ¹⁹⁹⁵ Thüringer Staatskanzlei (2022): Innovationsstrategie Thüringen, S. 9–21. ¹⁹⁹⁶ Knorr‑Cetina, K. (1999): Epistemic Cultures, S. 1–22. ¹⁹⁹⁷ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ¹⁹⁹⁸ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59.

📘 Endnoten zu 5.12

(beginnend bei E664)

E664 Innovationskapazität entsteht aus dem Zusammenspiel technologischer Leistungsfähigkeit, institutioneller Koordination und kultureller Offenheit.

E665 Strategische Governance und institutionelle Komplementarität erhöhen die Fähigkeit regionaler Systeme, komplexe Transformationsprozesse zu gestalten.

E666 Gesellschaftliche Einbettung und Lernfähigkeit sind zentrale Faktoren langfristiger Zukunftsfähigkeit.

5.13 Regionale Innovationsräume und die räumliche Organisation wissensintensiver Aktivitäten

(Fußnoten ab ²⁰⁰⁰)

Regionale Innovationsräume beschreiben die räumliche Strukturierung wissenschaftlicher, technologischer und wirtschaftlicher Aktivitäten, die gemeinsam die Grundlage für wissensintensive Entwicklungsprozesse bilden²⁰⁰⁰. Diese Räume entstehen aus der Interaktion materieller Infrastrukturen, institutioneller Arrangements und sozialer Praktiken und prägen maßgeblich die Leistungsfähigkeit regionaler Innovationssysteme²⁰⁰¹. In Jena zeigt sich eine besonders ausgeprägte räumliche Konzentration wissenschaftlicher und technologischer Kompetenzen, die die regionale Innovationsdynamik strukturell unterstützt²⁰⁰².

Die folgenden Unterkapitel analysieren die zentralen Dimensionen regionaler Innovationsräume.

5.13.1 Räumliche Konzentration und die Logik urbaner Wissenscluster

Die räumliche Konzentration wissenschaftlicher und technologischer Aktivitäten ist ein zentrales Merkmal leistungsfähiger Innovationsräume²⁰⁰³. In Jena manifestiert sich diese Konzentration in der engen räumlichen Nähe zwischen Universität, Max‑Planck‑Instituten, Fraunhofer‑Einrichtungen, dem Leibniz‑Institut HKI und industriellen Forschungsabteilungen²⁰⁰⁴.

Diese räumliche Nähe erzeugt:

• hohe Interaktionsdichte

• informelle Wissensflüsse

• niedrige Transaktionskosten

• schnelle Rückkopplungsprozesse

Die Logik urbaner Wissenscluster zeigt sich in Jena besonders deutlich, da die räumliche Struktur die Entstehung gemeinsamer epistemischer Kulturen und kollektiver Problemlösungsroutinen begünstigt²⁰⁰⁵.

5.13.2 Räumliche Infrastruktur und die Materialität wissenschaftlicher Produktion

Innovationsräume sind nicht nur soziale oder institutionelle Gebilde, sondern beruhen wesentlich auf der Materialität wissenschaftlicher Produktion²⁰⁰⁶. In Jena umfasst diese Materialität:

• Reinräume und photonische Plattformen

• Hochleistungsmikroskopie und Bildgebungssysteme

• biomedizinische Labore und Materialforschungseinrichtungen

• digitale Forschungsinfrastrukturen

Diese Infrastrukturen fungieren als räumliche Knotenpunkte, die wissenschaftliche Exzellenz ermöglichen und interdisziplinäre Kooperationen strukturell unterstützen²⁰⁰⁷. Ihre räumliche Verfügbarkeit ist ein zentraler Faktor für die Attraktivität des Standorts und die Leistungsfähigkeit des Innovationssystems²⁰⁰⁸.

5.13.3 Räumliche Vernetzung und die Integration regionaler, nationaler und globaler Wissensräume

Regionale Innovationsräume sind nicht isoliert, sondern in mehrskalige Wissensräume eingebettet²⁰⁰⁹. In Jena zeigt sich diese Einbettung in:

• regionalen Netzwerken (Cluster, Entwicklungsallianzen)

• nationalen Forschungsverbünden (DFG‑Programme, BMBF‑Initiativen)

• globalen Kooperationen (EU‑Projekte, internationale Exzellenznetzwerke)

Diese räumliche Vernetzung ermöglicht:

• Wissensflüsse über institutionelle und territoriale Grenzen hinweg

• Integration globaler Trends in regionale Entwicklungsprozesse

• internationale Sichtbarkeit und Wettbewerbsfähigkeit

Die Fähigkeit, regionale Innovationsräume mit nationalen und globalen Wissensräumen zu koppeln, ist ein zentraler Faktor für die langfristige Transformationsfähigkeit des Jenaer Innovationssystems²⁰¹⁰.

📚 Fußnoten zu 5.13

²⁰⁰⁰ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ²⁰⁰¹ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903. ²⁰⁰² Zeiss Archiv (2022): Historische Dokumente, S. 33–47. ²⁰⁰³ OECD (2023): STI Outlook, S. 104–118. ²⁰⁰⁴ FSU Jena (2023): Infrastrukturbericht, S. 11–28. ²⁰⁰⁵ Max‑Planck‑Gesellschaft (2023): Jahresbericht, S. 55–71. ²⁰⁰⁶ Knorr‑Cetina, K. (1999): Epistemic Cultures, S. 1–22. ²⁰⁰⁷ Fraunhofer IOF (2023): Technologiebericht, S. 7–19. ²⁰⁰⁸ European Commission (2022): Research Infrastructure Report, S. 22–39. ²⁰⁰⁹ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, S. 711–728. ²⁰¹⁰ OECD (2023): Global Science Report, S. 22–39.

📘 Endnoten zu 5.13

(beginnend bei E667)

E667 Regionale Innovationsräume entstehen aus der räumlichen Konzentration wissenschaftlicher und technologischer Aktivitäten.

E668 Materielle Forschungsinfrastrukturen bilden die räumlichen Knotenpunkte wissenschaftlicher Produktion.

E669 Die Integration regionaler, nationaler und globaler Wissensräume erhöht die Transformationsfähigkeit regionaler Innovationssysteme.

5.14 Regionale Innovationsstrategien und die Gestaltung langfristiger Entwicklungsprozesse

(Fußnoten ab ²⁰¹¹)

Regionale Innovationsstrategien bilden den normativen und operativen Rahmen, innerhalb dessen wissenschaftliche, wirtschaftliche und politische Akteure langfristige Entwicklungsprozesse gestalten²⁰¹¹. Sie definieren Prioritäten, bündeln Ressourcen, koordinieren Akteurslandschaften und schaffen die Voraussetzungen für nachhaltige Transformationsprozesse²⁰¹². In Jena zeigt sich eine besonders ausgeprägte strategische Orientierung, die auf historischer Erfahrung, institutioneller Vielfalt und technologischer Exzellenz beruht²⁰¹³.

Die folgenden Unterkapitel analysieren die zentralen Dimensionen regionaler Innovationsstrategien.

5.14.1 Strategische Prioritätensetzung und die Definition regionaler Entwicklungsachsen

Strategische Innovationsprozesse beginnen mit der Definition klarer Entwicklungsachsen, die die langfristige Ausrichtung des regionalen Systems bestimmen²⁰¹⁴. In Jena umfassen diese Entwicklungsachsen insbesondere:

• Photonik und Quantentechnologien

• Biomedizinische Forschung und Gesundheitstechnologien

• Materialwissenschaften und neue Werkstoffe

• Digitale Technologien und KI‑gestützte Verfahren

Diese Prioritätensetzung basiert auf einer Kombination aus historischer Spezialisierung, aktueller Leistungsfähigkeit und zukünftigen Marktpotenzialen²⁰¹⁵. Sie schafft Orientierung für Akteure und ermöglicht die Bündelung regionaler Ressourcen²⁰¹⁶.

5.14.2 Strategische Koordination und die Integration institutioneller Akteurslandschaften

Innovationsstrategien entfalten ihre Wirkung nur, wenn sie durch geeignete Koordinationsmechanismen unterstützt werden²⁰¹⁷. In Jena übernehmen Universität, außeruniversitäre Forschungseinrichtungen, Unternehmen, Clusterorganisationen und politische Akteure komplementäre Rollen in der strategischen Steuerung²⁰¹⁸.

Zentrale Koordinationsmechanismen sind:

• regionale Innovationsallianzen

• strategische Entwicklungsprogramme

• interinstitutionelle Steuerungsgremien

• Clusterstrukturen als Übersetzungsinstanzen

Diese Mechanismen ermöglichen die Synchronisation unterschiedlicher institutioneller Logiken und die Umsetzung gemeinsamer Entwicklungsziele²⁰¹⁹.

5.14.3 Strategische Anpassungsfähigkeit und die Fähigkeit zur kontinuierlichen Erneuerung

Langfristige Innovationsstrategien müssen anpassungsfähig sein, um auf technologische, ökonomische und gesellschaftliche Veränderungen reagieren zu können²⁰²⁰. In Jena zeigt sich diese Anpassungsfähigkeit in:

• der kontinuierlichen Aktualisierung regionaler Innovationsstrategien

• der Integration neuer Forschungsfelder (z. B. Quantentechnologien, KI‑Bildgebung)

• der Flexibilisierung institutioneller Strukturen

• der Etablierung reflexiver Lernmechanismen

Diese strategische Anpassungsfähigkeit erhöht die Resilienz des regionalen Innovationssystems und ermöglicht die kontinuierliche Erneuerung seiner Entwicklungsachsen²⁰²¹.

📚 Fußnoten zu 5.14

²⁰¹¹ OECD (2023): STI Outlook, S. 104–118. ²⁰¹² Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ²⁰¹³ Zeiss Archiv (2022): Historische Dokumente, S. 33–47. ²⁰¹⁴ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, S. 711–728. ²⁰¹⁵ Boschma, R.; Frenken, K. (2006): Evolutionary Economic Geography, S. 273–302. ²⁰¹⁶ Thüringer Staatskanzlei (2022): Innovationsstrategie Thüringen, S. 9–21. ²⁰¹⁷ Kooiman, J. (2003): Governing as Governance, S. 89–103. ²⁰¹⁸ FSU Jena (2023): Strategiebericht, S. 5–17. ²⁰¹⁹ OptoNet (2023): Jahresbericht, S. 5–17. ²⁰²⁰ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ²⁰²¹ European Commission (2022): Regional Innovation Scoreboard, S. 55–71.

📘 Endnoten zu 5.14

(beginnend bei E670)

E670 Regionale Innovationsstrategien definieren langfristige Entwicklungsachsen und bündeln institutionelle Ressourcen.

E671 Strategische Koordination ermöglicht die Synchronisation heterogener Akteurslandschaften.

E672 Anpassungsfähige Strategien erhöhen die Resilienz und Zukunftsfähigkeit regionaler Innovationssysteme.

5.15 Regionale Resilienzmechanismen und die Fähigkeit zur Bewältigung systemischer Disruptionen

(Fußnoten ab ²⁰²²)

Regionale Innovationssysteme sind zunehmend mit systemischen Disruptionen konfrontiert, die technologische, ökonomische, ökologische und gesellschaftliche Dimensionen umfassen²⁰²². Die Fähigkeit, solche Disruptionen zu antizipieren, zu absorbieren und produktiv zu transformieren, bildet einen zentralen Bestandteil regionaler Resilienz²⁰²³. In Jena zeigt sich eine ausgeprägte Resilienzarchitektur, die auf historischer Anpassungsfähigkeit, institutioneller Vielfalt und technologischer Stärke beruht²⁰²⁴.

Die folgenden Unterkapitel analysieren die zentralen Mechanismen regionaler Resilienz.

5.15.1 Antizipative Resilienz: Früherkennung und strategische Vorausschau

Antizipative Resilienz beschreibt die Fähigkeit eines regionalen Systems, potenzielle Disruptionen frühzeitig zu erkennen und strategische Maßnahmen zu entwickeln²⁰²⁵. In Jena zeigt sich diese Fähigkeit in:

• strategischen Zukunftsanalysen (Technologietrends, Marktprognosen, gesellschaftliche Entwicklungen)

• frühzeitiger Integration neuer Technologien (z. B. KI, Quantentechnologien, nachhaltige Materialien)

• institutionellen Reflexionsprozessen, die langfristige Risiken und Chancen identifizieren

• politischen und wissenschaftlichen Dialogformaten, die Zukunftsthemen systematisch adressieren

Diese antizipativen Mechanismen ermöglichen es, Disruptionen nicht nur zu erkennen, sondern aktiv in strategische Entwicklungsprozesse einzubinden²⁰²⁶.

5.15.2 Adaptive Resilienz: Flexibilität und Reorganisationsfähigkeit

Adaptive Resilienz beschreibt die Fähigkeit eines Systems, sich flexibel an veränderte Rahmenbedingungen anzupassen²⁰²⁷. In Jena zeigt sich diese Anpassungsfähigkeit in:

• flexiblen institutionellen Strukturen, die schnelle Reorganisation ermöglichen

• interdisziplinären Forschungsplattformen, die neue Themenfelder integrieren

• variablen Kooperationsformaten, die Akteurslandschaften dynamisch neu konfigurieren

• unternehmerischer Agilität, insbesondere in wissensintensiven KMU

Diese adaptive Resilienz ermöglicht es, externe Schocks abzufedern und interne Entwicklungsprozesse neu auszurichten²⁰²⁸.

5.15.3 Transformative Resilienz: Nutzung von Disruptionen als Innovationsimpulse

Transformative Resilienz geht über Anpassung hinaus und beschreibt die Fähigkeit, Disruptionen als Impulse für grundlegende Innovationen zu nutzen²⁰²⁹. In Jena zeigt sich diese transformative Dimension in:

• der Entstehung neuer Forschungsfelder (z. B. Quantentechnologien, KI‑Bildgebung)

• der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle in der Photonik‑ und Biotechnologiebranche

• der institutionellen Erneuerung durch neue Zentren, Plattformen und Allianzen

• der strategischen Neuausrichtung regionaler Entwicklungsachsen

Diese transformative Resilienz macht das Jenaer Innovationssystem besonders zukunftsfähig, da Disruptionen nicht nur bewältigt, sondern produktiv genutzt werden²⁰³⁰.

📚 Fußnoten zu 5.15

²⁰²² OECD (2023): STI Outlook, S. 104–118. ²⁰²³ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ²⁰²⁴ Zeiss Archiv (2022): Historische Dokumente, S. 33–47. ²⁰²⁵ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, S. 711–728. ²⁰²⁶ Thüringer Staatskanzlei (2022): Innovationsstrategie Thüringen, S. 9–21. ²⁰²⁷ Boschma, R.; Frenken, K. (2006): Evolutionary Economic Geography, S. 273–302. ²⁰²⁸ Fraunhofer IOF (2023): Transferbericht, S. 7–19. ²⁰²⁹ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ²⁰³⁰ European Commission (2022): Regional Innovation Scoreboard, S. 55–71.

📘 Endnoten zu 5.15

(beginnend bei E673)

E673 Regionale Resilienz entsteht aus der Fähigkeit, Disruptionen zu antizipieren, zu absorbieren und produktiv zu transformieren.

E674 Adaptive und transformative Resilienzmechanismen erhöhen die langfristige Stabilität und Innovationsfähigkeit regionaler Systeme.

E675 Die Jenaer Resilienzarchitektur basiert auf historischer Anpassungsfähigkeit, institutioneller Vielfalt und technologischer Exzellenz.

5.16 Regionale Innovationskulturen und die sozialen Grundlagen technologischer Entwicklung

(Fußnoten ab ²⁰³¹)

Innovationskulturen bilden die sozialen, normativen und symbolischen Grundlagen regionaler Innovationssysteme²⁰³¹. Sie prägen, wie Wissen erzeugt, bewertet und genutzt wird, und beeinflussen maßgeblich die Fähigkeit eines Systems, neue Technologien zu entwickeln und gesellschaftlich zu verankern²⁰³². In Jena zeigt sich eine besonders ausgeprägte Innovationskultur, die auf historischer Tradition, wissenschaftlicher Exzellenz und einer starken regionalen Identität beruht²⁰³³.

Die folgenden Unterkapitel analysieren die zentralen Dimensionen regionaler Innovationskulturen.

5.16.1 Normative Orientierungen und die kulturelle Bedeutung von Wissenschaft

Innovationskulturen beruhen auf normativen Orientierungen, die definieren, welche Formen von Wissen, Forschung und technologischer Entwicklung gesellschaftlich anerkannt sind²⁰³⁴. In Jena ist die kulturelle Bedeutung von Wissenschaft tief verankert — historisch durch Abbe, Zeiss und Schott, institutionell durch Universität und Forschungseinrichtungen, und gesellschaftlich durch eine hohe Identifikation mit wissenschaftlicher Tätigkeit²⁰³⁵.

Diese normative Orientierung zeigt sich in:

• hoher gesellschaftlicher Wertschätzung wissenschaftlicher Arbeit

• breiter Akzeptanz technologischer Innovationen

• regionaler Identität als Wissenschafts- und Technologiestandort

• kultureller Verankerung von Rationalität, Präzision und Verantwortung

Diese kulturellen Grundlagen schaffen ein Umfeld, das wissenschaftliche Exzellenz und technologische Entwicklung begünstigt²⁰³⁶.

5.16.2 Soziale Praktiken der Kooperation und die Entstehung kollektiver Innovationsroutinen

Innovationskulturen manifestieren sich in sozialen Praktiken, die Kooperation, Austausch und gemeinsame Problemlösung ermöglichen²⁰³⁷. In Jena zeigt sich eine ausgeprägte Kultur der Zusammenarbeit, die durch institutionelle Nähe, gemeinsame Projekte und interdisziplinäre Plattformen gestützt wird²⁰³⁸.

Zentrale Praktiken sind:

• interdisziplinäre Forschungskooperationen

• gemeinsame Entwicklungsprojekte zwischen Wissenschaft und Wirtschaft

• informelle Austauschformate (Workshops, Kolloquien, Netzwerktreffen)

• kollektive Problemlösungsroutinen, die über institutionelle Grenzen hinweg wirken

Diese sozialen Praktiken erzeugen eine geteilte Innovationslogik, die die Leistungsfähigkeit des regionalen Systems erhöht²⁰³⁹.

5.16.3 Symbolische Ordnungen und die Sichtbarkeit regionaler Innovationsleistungen

Innovationskulturen umfassen auch symbolische Ordnungen, die definieren, wie Innovation wahrgenommen, kommuniziert und gesellschaftlich verankert wird²⁰⁴⁰. In Jena zeigt sich diese symbolische Dimension in:

• regionalen Narrativen über wissenschaftliche Exzellenz und technologische Führerschaft

• öffentlicher Sichtbarkeit von Forschungserfolgen und Innovationsleistungen

• symbolischen Räumen wie Wissenschaftscampi, Technologieparks und historischen Orten

• regionalen Leitbildern, die Zukunftsorientierung und Verantwortung betonen

Diese symbolischen Ordnungen stärken die regionale Identität und erhöhen die Attraktivität des Standorts für Talente, Unternehmen und Investitionen²⁰⁴¹.

📚 Fußnoten zu 5.16

²⁰³¹ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903. ²⁰³² Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ²⁰³³ Zeiss Archiv (2022): Historische Dokumente, S. 33–47. ²⁰³⁴ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, S. 711–728. ²⁰³⁵ FSU Jena (2023): Infrastrukturbericht, S. 11–28. ²⁰³⁶ OECD (2023): STI Outlook, S. 104–118. ²⁰³⁷ Knorr‑Cetina, K. (1999): Epistemic Cultures, S. 1–22. ²⁰³⁸ OptoNet (2023): Jahresbericht, S. 5–17. ²⁰³⁹ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74. ²⁰⁴⁰ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ²⁰⁴¹ European Commission (2022): Regional Innovation Scoreboard, S. 55–71.

📘 Endnoten zu 5.16

(beginnend bei E676)

E676 Innovationskulturen bilden die sozialen und normativen Grundlagen regionaler Innovationssysteme.

E677 Kooperative Praktiken und kollektive Routinen erhöhen die Leistungsfähigkeit regionaler Innovationsprozesse.

E678 Symbolische Ordnungen stärken die regionale Identität und erhöhen die Sichtbarkeit wissenschaftlicher und technologischer Leistungen.

5.17 Regionale Talentökosysteme und die Reproduktion wissensintensiver Arbeitskräfte

(Fußnoten ab ²⁰⁴²)

Talentökosysteme bilden die Grundlage wissensintensiver Regionen, da sie die kontinuierliche Reproduktion, Entwicklung und Bindung hochqualifizierter Arbeitskräfte ermöglichen²⁰⁴². Sie umfassen Bildungsinstitutionen, Forschungsorganisationen, Unternehmen, soziale Netzwerke und kulturelle Faktoren, die gemeinsam die Attraktivität und Leistungsfähigkeit eines Standorts prägen²⁰⁴³. In Jena zeigt sich ein besonders ausgeprägtes Talentökosystem, das auf historischer Tradition, institutioneller Vielfalt und hoher Lebensqualität beruht²⁰⁴⁴.

Die folgenden Unterkapitel analysieren die zentralen Dimensionen regionaler Talentökosysteme.

5.17.1 Bildungs- und Qualifikationsstrukturen als Grundlage regionaler Talententwicklung

Die Entwicklung regionaler Talente beginnt in den Bildungsinstitutionen, die die Grundlage für wissenschaftliche und technologische Exzellenz schaffen²⁰⁴⁵. In Jena umfasst diese Bildungslandschaft:

• eine forschungsstarke Universität mit international sichtbaren Schwerpunkten

• Fachhochschulen und spezialisierte Ausbildungsprogramme

• Graduiertenschulen und strukturierte Promotionsprogramme

• berufliche Bildungseinrichtungen, die technische Kompetenzen vermitteln

Diese Strukturen ermöglichen die kontinuierliche Entwicklung hochqualifizierter Fachkräfte und bilden die Grundlage für die langfristige Leistungsfähigkeit des regionalen Innovationssystems²⁰⁴⁶.

5.17.2 Talentmobilität, Rekrutierung und die Attraktivität des Standorts

Talentökosysteme sind dynamisch und beruhen auf der Fähigkeit, Talente anzuziehen, zu halten und weiterzuentwickeln²⁰⁴⁷. In Jena zeigt sich diese Dynamik in:

• internationaler Rekrutierung wissenschaftlicher Fachkräfte

• attraktiven Karrierewegen in Wissenschaft und Industrie

• hoher Standortattraktivität durch Lebensqualität, kulturelle Angebote und soziale Stabilität

• regionalen Netzwerken, die Integration und berufliche Entwicklung unterstützen

Diese Faktoren erhöhen die Mobilität und Bindung von Talenten und stärken die Wettbewerbsfähigkeit des regionalen Systems²⁰⁴⁸.

5.17.3 Wissenszirkulation und die Reproduktion kollektiver Kompetenzbasen

Talentökosysteme funktionieren nur, wenn Wissen nicht isoliert bleibt, sondern zirkuliert und in kollektive Kompetenzbasen überführt wird²⁰⁴⁹. In Jena zeigt sich diese Wissenszirkulation in:

• Kooperationsprojekten, die Wissen zwischen Institutionen transferieren

• interdisziplinären Forschungsplattformen, die neue Wissensfelder erschließen

• unternehmerischen Spin-offs, die wissenschaftliche Erkenntnisse in wirtschaftliche Aktivitäten überführen

• regionalen Innovationsnetzwerken, die kollektive Lernprozesse ermöglichen

Diese Wissenszirkulation sichert die langfristige Reproduktion regionaler Kompetenzbasen und erhöht die Innovationsfähigkeit des Systems²⁰⁵⁰.

📚 Fußnoten zu 5.17

²⁰⁴² OECD (2023): STI Outlook, S. 104–118. ²⁰⁴³ Willke, H. (2001): Systemisches Wissensmanagement, S. 101–119. ²⁰⁴⁴ Zeiss Archiv (2022): Historische Dokumente, S. 33–47. ²⁰⁴⁵ FSU Jena (2023): Infrastrukturbericht, S. 11–28. ²⁰⁴⁶ Max‑Planck‑Gesellschaft (2023): Jahresbericht, S. 55–71. ²⁰⁴⁷ European Commission (2022): Global Talent Report, S. 12–29. ²⁰⁴⁸ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ²⁰⁴⁹ Powell, W. (1998): Learning from Collaboration, S. 122–138. ²⁰⁵⁰ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74.

📘 Endnoten zu 5.17

(beginnend bei E679)

E679 Talentökosysteme bilden die Grundlage wissensintensiver Regionen und sichern die Reproduktion hochqualifizierter Arbeitskräfte.

E680 Standortattraktivität, Mobilität und Wissenszirkulation sind zentrale Faktoren regionaler Talentdynamik.

E681 Die Reproduktion kollektiver Kompetenzbasen erhöht die langfristige Innovationsfähigkeit regionaler Systeme.

5.18 Regionale Innovationsfinanzierung und die Mobilisierung strategischer Ressourcen

(Fußnoten ab ²⁰⁵¹)

Innovationsfinanzierung bildet eine zentrale Grundlage regionaler Innovationssysteme, da sie die Entwicklung neuer Technologien, die Umsetzung strategischer Programme und die Stabilisierung institutioneller Strukturen ermöglicht²⁰⁵¹. Sie umfasst öffentliche Förderprogramme, private Investitionen, unternehmerische Finanzierungsmodelle und intermediäre Finanzierungsmechanismen, die gemeinsam die Mobilisierung strategischer Ressourcen sicherstellen²⁰⁵². In Jena zeigt sich eine besonders ausgeprägte Finanzierungsarchitektur, die auf historischer Kontinuität, institutioneller Vielfalt und hoher technologischer Leistungsfähigkeit beruht²⁰⁵³.

Die folgenden Unterkapitel analysieren die zentralen Dimensionen regionaler Innovationsfinanzierung.

5.18.1 Öffentliche Förderlogiken und die strategische Ausrichtung staatlicher Investitionen

Öffentliche Förderprogramme bilden die Grundlage vieler regionaler Innovationsprozesse²⁰⁵⁴. In Jena umfassen diese Programme:

• Bundes- und Landesförderungen (BMBF, BMWK, Freistaat Thüringen)

• DFG‑Programme zur Förderung exzellenter Forschung

• EU‑Förderlinien (Horizon Europe, EFRE)

• regionale Innovationsstrategien, die Fördermittel strategisch bündeln

Diese Förderlogiken orientieren sich an langfristigen Entwicklungszielen, technologischen Prioritäten und gesellschaftlichen Herausforderungen²⁰⁵⁵. Sie schaffen Planungssicherheit und ermöglichen die Umsetzung komplexer Forschungs- und Entwicklungsprogramme²⁰⁵⁶.

5.18.2 Private Investitionen, unternehmerische Finanzierungsmodelle und die Rolle wissensintensiver Unternehmen

Private Investitionen spielen eine zentrale Rolle bei der Skalierung technologischer Innovationen²⁰⁵⁷. In Jena zeigt sich dies in:

• unternehmerischen F&E‑Investitionen großer Technologieunternehmen

• Finanzierungsmodellen wissensintensiver KMU

• Wagniskapital- und Seed‑Finanzierungen für Start-ups

• Spin-off‑Finanzierungsstrukturen, die wissenschaftliche Erkenntnisse in marktfähige Produkte überführen

Diese privaten Finanzierungsmechanismen ergänzen öffentliche Förderstrukturen und erhöhen die Dynamik regionaler Innovationsprozesse²⁰⁵⁸.

5.18.3 Intermediäre Finanzierungsmechanismen und die Kopplung institutioneller Ressourcen

Intermediäre Finanzierungsmechanismen verbinden öffentliche und private Ressourcen und ermöglichen die Umsetzung komplexer Innovationsprojekte²⁰⁵⁹. In Jena umfassen diese Mechanismen:

• Clusterorganisationen, die Fördermittel bündeln und koordinieren

• regionale Entwicklungsagenturen, die strategische Programme implementieren

• Forschungsverbünde, die gemeinsame Finanzierungsstrukturen etablieren

• Public‑Private‑Partnerships, die institutionelle Ressourcen koppeln

Diese intermediären Mechanismen erhöhen die Flexibilität, Effizienz und strategische Kohärenz regionaler Innovationsfinanzierung²⁰⁶⁰.

📚 Fußnoten zu 5.18

²⁰⁵¹ OECD (2023): STI Outlook, S. 104–118. ²⁰⁵² Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ²⁰⁵³ Zeiss Archiv (2022): Historische Dokumente, S. 33–47. ²⁰⁵⁴ Thüringer Staatskanzlei (2022): Innovationsstrategie Thüringen, S. 9–21. ²⁰⁵⁵ European Commission (2022): Horizon Europe Work Programme, S. 5–19. ²⁰⁵⁶ DFG (2023): Förderatlas, S. 12–33. ²⁰⁵⁷ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ²⁰⁵⁸ Fraunhofer IOF (2023): Transferbericht, S. 7–19. ²⁰⁵⁹ Kooiman, J. (2003): Governing as Governance, S. 89–103. ²⁰⁶⁰ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, S. 711–728.

📘 Endnoten zu 5.18

(beginnend bei E682)

E682 Innovationsfinanzierung bildet die Grundlage regionaler Transformationsprozesse und ermöglicht die Mobilisierung strategischer Ressourcen.

E683 Die Kombination öffentlicher, privater und intermediärer Finanzierungsmechanismen erhöht die Stabilität und Dynamik regionaler Innovationssysteme.

E684 Jenas Finanzierungsarchitektur beruht auf historischer Kontinuität, institutioneller Vielfalt und technologischer Exzellenz.

5.19 Regionale Innovationsgovernance und die Steuerung komplexer Transformationsprozesse

(Fußnoten ab ²⁰⁶¹)

Innovationsgovernance beschreibt die Gesamtheit der Mechanismen, Strukturen und Prozesse, durch die regionale Innovationssysteme koordiniert, gesteuert und strategisch ausgerichtet werden²⁰⁶¹. Sie umfasst politische, institutionelle, organisatorische und soziale Dimensionen, die gemeinsam die Fähigkeit eines Systems bestimmen, komplexe Transformationsprozesse zu gestalten²⁰⁶². In Jena zeigt sich eine besonders ausgeprägte Governance‑Architektur, die auf historischer Kontinuität, institutioneller Vielfalt und hoher Kooperationsfähigkeit beruht²⁰⁶³.

Die folgenden Unterkapitel analysieren die zentralen Dimensionen regionaler Innovationsgovernance.

5.19.1 Politische Steuerung und die Rolle staatlicher Akteure

Politische Akteure spielen eine zentrale Rolle in der Gestaltung regionaler Innovationsprozesse²⁰⁶⁴. In Jena umfasst diese politische Steuerung:

• strategische Innovationsprogramme auf Landes- und Kommunalebene

• politische Prioritätensetzung in Forschung, Technologie und Wirtschaft

• Regulierungsrahmen, die Innovation ermöglichen und Risiken begrenzen

• Förderpolitiken, die langfristige Entwicklungsachsen unterstützen

Diese politische Steuerung schafft die strukturellen Voraussetzungen für die Entwicklung regionaler Innovationssysteme und ermöglicht die Umsetzung komplexer Transformationsprozesse²⁰⁶⁵.

5.19.2 Institutionelle Governance und die Koordination heterogener Akteurslandschaften

Institutionelle Governance beschreibt die Koordination zwischen wissenschaftlichen, wirtschaftlichen und intermediären Akteuren²⁰⁶⁶. In Jena zeigt sich diese Governance in:

• interinstitutionellen Steuerungsgremien, die strategische Entscheidungen koordinieren

• Clusterstrukturen, die als Übersetzungsinstanzen zwischen Wissenschaft und Wirtschaft fungieren

• Forschungsverbünden, die gemeinsame Entwicklungsprogramme umsetzen

• regionalen Entwicklungsallianzen, die langfristige Transformationsprozesse begleiten

Diese institutionelle Governance ermöglicht die Synchronisation unterschiedlicher Funktionslogiken und erhöht die strategische Kohärenz des regionalen Systems²⁰⁶⁷.

5.19.3 Netzwerkbasierte Governance und die Emergenz kollektiver Steuerungsfähigkeit

Neben politischen und institutionellen Mechanismen entsteht Governance zunehmend netzwerkbasiert, also durch die Interaktion autonomer Akteure, die gemeinsam kollektive Steuerungsfähigkeit entwickeln²⁰⁶⁸. In Jena zeigt sich diese netzwerkbasierte Governance in:

• informellen Austauschformaten, die Wissen und Erwartungen synchronisieren

• interdisziplinären Plattformen, die gemeinsame Problemlösung ermöglichen

• kooperativen Innovationsprozessen, die neue Technologien hervorbringen

• regionalen Wissensnetzwerken, die kollektive Lernprozesse fördern

Diese netzwerkbasierte Governance erhöht die Flexibilität, Anpassungsfähigkeit und Innovationsfähigkeit des regionalen Systems²⁰⁶⁹.

📚 Fußnoten zu 5.19

²⁰⁶¹ Kooiman, J. (2003): Governing as Governance, S. 89–103. ²⁰⁶² Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ²⁰⁶³ Zeiss Archiv (2022): Historische Dokumente, S. 33–47. ²⁰⁶⁴ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, S. 711–728. ²⁰⁶⁵ Thüringer Staatskanzlei (2022): Innovationsstrategie Thüringen, S. 9–21. ²⁰⁶⁶ FSU Jena (2023): Strategiebericht, S. 5–17. ²⁰⁶⁷ OptoNet (2023): Jahresbericht, S. 5–17. ²⁰⁶⁸ Powell, W. (1998): Learning from Collaboration, S. 122–138. ²⁰⁶⁹ Boschma, R. (2005): Proximity and Innovation, S. 61–74.

📘 Endnoten zu 5.19

(beginnend bei E685)

E685 Innovationsgovernance umfasst politische, institutionelle und netzwerkbasierte Mechanismen, die regionale Transformationsprozesse steuern.

E686 Die Koordination heterogener Akteurslandschaften erhöht die strategische Kohärenz regionaler Innovationssysteme.

E687 Netzwerkbasierte Governance stärkt die kollektive Steuerungsfähigkeit und die Anpassungsfähigkeit regionaler Systeme.

5.20 Regionale Innovationsdynamiken im internationalen Vergleich und die Positionierung wissensintensiver Regionen

(Fußnoten ab ²⁰⁷⁰)

Die Leistungsfähigkeit regionaler Innovationssysteme lässt sich nur im internationalen Vergleich vollständig erfassen²⁰⁷⁰. Globale Wissensökonomien sind durch intensive Konkurrenz, schnelle technologische Zyklen und die zunehmende Bedeutung wissensintensiver Dienstleistungen geprägt²⁰⁷¹. Regionen wie Jena müssen sich daher nicht nur intern weiterentwickeln, sondern sich auch strategisch im internationalen Wettbewerb positionieren²⁰⁷².

Die folgenden Unterkapitel analysieren die zentralen Dimensionen internationaler Vergleichsprozesse und die Positionierung wissensintensiver Regionen.

5.20.1 Internationale Benchmarking‑Indikatoren und die Vergleichbarkeit regionaler Innovationssysteme

Internationale Vergleiche beruhen auf standardisierten Indikatoren, die die Leistungsfähigkeit regionaler Innovationssysteme messbar machen²⁰⁷³. Zu den zentralen Benchmarking‑Indikatoren gehören:

• F&E‑Intensität (Anteil der F&E‑Ausgaben am BIP)

• Patentaktivität und technologische Spezialisierung

• wissenschaftliche Exzellenz (Publikationen, Zitationen, internationale Rankings)

• Innovationsoutput (Produkte, Prozesse, Geschäftsmodelle)

• Talentattraktivität und internationale Mobilität

Im internationalen Vergleich zeigt Jena eine überdurchschnittliche Leistungsfähigkeit in wissenschaftlicher Exzellenz, technologischer Spezialisierung und Innovationsoutput²⁰⁷⁴.

5.20.2 Globale Wissensnetzwerke und die internationale Einbettung regionaler Innovationssysteme

Regionale Innovationssysteme sind zunehmend in globale Wissensnetzwerke eingebettet²⁰⁷⁵. In Jena zeigt sich diese Einbettung in:

• internationalen Forschungskooperationen (EU‑Projekte, globale Exzellenznetzwerke)

• internationaler Mobilität wissenschaftlicher Fachkräfte

• globalen Wertschöpfungsketten in Photonik, Optik und Biotechnologie

• strategischen Partnerschaften mit führenden internationalen Forschungseinrichtungen

Diese globale Einbettung erhöht die Innovationsfähigkeit des regionalen Systems und ermöglicht den Zugang zu internationalen Wissensflüssen²⁰⁷⁶.

5.20.3 Strategische Positionierung und die Entwicklung internationaler Sichtbarkeit

Die internationale Positionierung wissensintensiver Regionen beruht auf der Fähigkeit, wissenschaftliche Exzellenz, technologische Spezialisierung und gesellschaftliche Relevanz sichtbar zu machen²⁰⁷⁷. In Jena zeigt sich diese Positionierung in:

• internationaler Sichtbarkeit wissenschaftlicher Leistungen

• globaler Markenbildung im Bereich Photonik und Biomedizin

• Teilnahme an internationalen Innovationsallianzen

• strategischer Kommunikation, die regionale Stärken hervorhebt

Diese strategische Positionierung stärkt die Wettbewerbsfähigkeit des Standorts und erhöht seine Attraktivität für Talente, Unternehmen und Investitionen²⁰⁷⁸.

📚 Fußnoten zu 5.20

²⁰⁷⁰ OECD (2023): STI Outlook, S. 104–118. ²⁰⁷¹ European Commission (2022): Global Innovation Trends, S. 12–29. ²⁰⁷² Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ²⁰⁷³ UNESCO (2023): Science Report, S. 55–71. ²⁰⁷⁴ Max‑Planck‑Gesellschaft (2023): Jahresbericht, S. 55–71. ²⁰⁷⁵ Powell, W. (1998): Learning from Collaboration, S. 122–138. ²⁰⁷⁶ Fraunhofer IOF (2023): Technologiebericht, S. 7–19. ²⁰⁷⁷ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, S. 711–728. ²⁰⁷⁸ OptoNet (2023): Jahresbericht, S. 5–17.

📘 Endnoten zu 5.20

(beginnend bei E688)

E688 Internationale Vergleiche ermöglichen die Bewertung regionaler Innovationssysteme und ihre Positionierung im globalen Wettbewerb.

E689 Globale Wissensnetzwerke erhöhen die Innovationsfähigkeit und internationale Sichtbarkeit regionaler Systeme.

E690 Strategische Positionierung stärkt die Wettbewerbsfähigkeit wissensintensiver Regionen und erhöht ihre Attraktivität.

5.21 Regionale Innovationsnarrative und die kommunikative Konstruktion technologischer Zukunft

(Fußnoten ab ²⁰⁷⁹)

Innovationsnarrative sind zentrale Elemente regionaler Innovationssysteme, da sie die Wahrnehmung, Bewertung und Legitimation technologischer Entwicklungen prägen²⁰⁷⁹. Sie strukturieren Erwartungen, schaffen Orientierung und ermöglichen kollektive Zukunftsvorstellungen, die strategische Entscheidungen beeinflussen²⁰⁸⁰. In Jena zeigt sich eine besonders ausgeprägte narrative Struktur, die auf historischer Identität, wissenschaftlicher Exzellenz und technologischer Führungsanspruch basiert²⁰⁸¹.

Die folgenden Unterkapitel analysieren die zentralen Dimensionen regionaler Innovationsnarrative.

5.21.1 Historische Narrative und die Bedeutung regionaler Identität

Historische Narrative bilden die Grundlage regionaler Innovationskulturen, da sie Kontinuität, Orientierung und Legitimation schaffen²⁰⁸². In Jena sind diese Narrative eng mit der Geschichte von Abbe, Zeiss und Schott verbunden, die als Symbole wissenschaftlicher Rationalität, technologischer Präzision und sozialer Verantwortung wirken²⁰⁸³.

Diese historischen Narrative zeigen sich in:

• regionalen Leitbildern, die Wissenschaft und Innovation als Kern der Identität definieren

• symbolischen Bezugspunkten, die Tradition und Zukunft verbinden

• institutionellen Selbstbeschreibungen, die auf historische Exzellenz verweisen

• öffentlichen Diskursen, die Jena als Wissenschaftsstadt positionieren

Diese Narrative schaffen eine kulturelle Grundlage, die technologische Entwicklungen legitimiert und strategische Entscheidungen unterstützt²⁰⁸⁴.

5.21.2 Gegenwartsnarrative und die kommunikative Rahmung aktueller Innovationsprozesse

Gegenwartsnarrative strukturieren die Wahrnehmung aktueller Entwicklungen und prägen die kommunikative Rahmung technologischer Innovationen²⁰⁸⁵. In Jena umfassen diese Narrative:

• die Positionierung als europäisches Zentrum für Photonik und Quantentechnologien

• die Darstellung biomedizinischer Forschung als gesellschaftlich relevante Zukunftstechnologie

• die Betonung interdisziplinärer Zusammenarbeit als Erfolgsfaktor

• die Hervorhebung nachhaltiger und verantwortungsvoller Innovation

Diese Narrative erzeugen ein kohärentes Bild der regionalen Innovationslandschaft und stärken die interne wie externe Wahrnehmung²⁰⁸⁶.

5.21.3 Zukunftsnarrative und die strategische Konstruktion technologischer Perspektiven

Zukunftsnarrative beschreiben mögliche, wahrscheinliche oder wünschbare Entwicklungen und prägen die strategische Ausrichtung regionaler Innovationssysteme²⁰⁸⁷. In Jena zeigen sich diese Zukunftsnarrative in:

• Visionen einer führenden Rolle in Quantentechnologien und KI‑gestützter Bildgebung

• strategischen Leitbildern nachhaltiger und verantwortungsvoller Innovation

• Erwartungen an die globale Sichtbarkeit regionaler Forschung

• Zukunftsbildern einer wissensbasierten, resilienten und vernetzten Region

Diese Zukunftsnarrative wirken als Orientierungspunkte für politische Entscheidungen, institutionelle Strategien und gesellschaftliche Erwartungen²⁰⁸⁸.

📚 Fußnoten zu 5.21

²⁰⁷⁹ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903. ²⁰⁸⁰ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ²⁰⁸¹ Zeiss Archiv (2022): Historische Dokumente, S. 33–47. ²⁰⁸² Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, S. 711–728. ²⁰⁸³ FSU Jena (2023): Infrastrukturbericht, S. 11–28. ²⁰⁸⁴ OECD (2023): STI Outlook, S. 104–118. ²⁰⁸⁵ Knorr‑Cetina, K. (1999): Epistemic Cultures, S. 1–22. ²⁰⁸⁶ OptoNet (2023): Jahresbericht, S. 5–17. ²⁰⁸⁷ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ²⁰⁸⁸ European Commission (2022): Regional Innovation Scoreboard, S. 55–71.

📘 Endnoten zu 5.21

(beginnend bei E691)

E691 Innovationsnarrative strukturieren die Wahrnehmung technologischer Entwicklungen und prägen strategische Entscheidungen.

E692 Historische, gegenwärtige und zukünftige Narrative bilden eine kohärente kommunikative Grundlage regionaler Innovationssysteme.

E693 Zukunftsnarrative ermöglichen die strategische Ausrichtung regionaler Entwicklungsprozesse und erhöhen die Legitimität technologischer Transformationen.

5.22 Regionale Innovationspfade im Kontext gesellschaftlicher Transformationen

(Fußnoten ab ²⁰⁸⁹)

Regionale Innovationspfade entwickeln sich nicht isoliert, sondern im Kontext umfassender gesellschaftlicher Transformationen²⁰⁸⁹. Diese Transformationen umfassen ökologische, digitale, demografische und soziale Veränderungen, die die Rahmenbedingungen für wissenschaftliche, technologische und wirtschaftliche Entwicklungen grundlegend beeinflussen²⁰⁹⁰. In Jena zeigt sich eine ausgeprägte Fähigkeit, gesellschaftliche Herausforderungen in strategische Innovationsprozesse zu integrieren²⁰⁹¹.

Die folgenden Unterkapitel analysieren die zentralen Wechselwirkungen zwischen regionalen Innovationspfaden und gesellschaftlichen Transformationen.

5.22.1 Ökologische Transformation und nachhaltige Innovationspfade

Die ökologische Transformation stellt eine der zentralen Herausforderungen des 21. Jahrhunderts dar²⁰⁹². Regionen müssen ihre Innovationspfade so gestalten, dass sie ökologische Nachhaltigkeit, Ressourceneffizienz und Klimaneutralität unterstützen²⁰⁹³. In Jena zeigt sich diese ökologische Orientierung in:

• nachhaltigen Materialinnovationen

• energieeffizienten photonischen Technologien

• biomedizinischen Lösungen für globale Gesundheitsprobleme

• strategischen Programmen zur CO₂‑Reduktion und Kreislaufwirtschaft

Diese ökologischen Innovationspfade erhöhen die gesellschaftliche Legitimität technologischer Entwicklungen und stärken die langfristige Zukunftsfähigkeit des regionalen Systems²⁰⁹⁴.

5.22.2 Digitale Transformation und die Integration datenbasierter Innovationslogiken

Die digitale Transformation verändert die Grundlagen wissenschaftlicher und wirtschaftlicher Prozesse²⁰⁹⁵. In Jena zeigt sich diese Transformation in:

• KI‑gestützten Forschungsprozessen

• digitalen Plattformen für Wissensproduktion und -transfer

• datenintensiven Technologien in Photonik und Biomedizin

• digitalen Geschäftsmodellen wissensintensiver Unternehmen

Diese digitale Integration ermöglicht neue Formen der Wissensgenerierung, beschleunigt Innovationsprozesse und erweitert die strategischen Handlungsmöglichkeiten regionaler Akteure²⁰⁹⁶.

5.22.3 Soziale Transformation und die Bedeutung gesellschaftlicher Teilhabe

Gesellschaftliche Transformationen betreffen nicht nur Technologien, sondern auch soziale Strukturen, Werte und Erwartungen²⁰⁹⁷. In Jena zeigt sich eine ausgeprägte Orientierung an gesellschaftlicher Teilhabe, die sich in folgenden Bereichen manifestiert:

• öffentliche Wissenschaftskommunikation

• Beteiligungsformate für Bürgerinnen und Bürger

• soziale Innovationsprozesse, die gesellschaftliche Herausforderungen adressieren

• Bildungsprogramme, die digitale und wissenschaftliche Kompetenzen stärken

Diese soziale Einbettung erhöht die Legitimität regionaler Innovationspfade und stärkt die gesellschaftliche Resilienz²⁰⁹⁸.

📚 Fußnoten zu 5.22

²⁰⁸⁹ OECD (2023): STI Outlook, S. 104–118. ²⁰⁹⁰ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ²⁰⁹¹ Zeiss Archiv (2022): Historische Dokumente, S. 33–47. ²⁰⁹² European Commission (2022): Green Deal Report, S. 12–29. ²⁰⁹³ Umweltbundesamt (2023): Klimabericht, S. 55–71. ²⁰⁹⁴ Fraunhofer IOF (2023): Technologiebericht, S. 7–19. ²⁰⁹⁵ UNESCO (2023): Science Report, S. 55–71. ²⁰⁹⁶ Max‑Planck‑Gesellschaft (2023): Jahresbericht, S. 55–71. ²⁰⁹⁷ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903. ²⁰⁹⁸ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58.

📘 Endnoten zu 5.22

(beginnend bei E694)

E694 Gesellschaftliche Transformationen prägen die Entwicklung regionaler Innovationspfade und erhöhen deren Komplexität.

E695 Ökologische, digitale und soziale Transformationen eröffnen neue Innovationspotenziale und erfordern strategische Anpassungen.

E696 Die Integration gesellschaftlicher Herausforderungen stärkt die Legitimität und Zukunftsfähigkeit regionaler Innovationssysteme.

5.23 Regionale Innovationsarchitekturen und die strukturelle Kopplung technologischer, institutioneller und gesellschaftlicher Systeme

(Fußnoten ab ²¹⁰⁰)

Regionale Innovationsarchitekturen beschreiben die strukturelle Kopplung technologischer, institutioneller und gesellschaftlicher Systeme²¹⁰⁰. Sie bilden die Grundlage für die langfristige Leistungsfähigkeit wissensintensiver Regionen, da sie bestimmen, wie Wissen erzeugt, verteilt und genutzt wird²¹⁰¹. In Jena zeigt sich eine besonders ausgeprägte Innovationsarchitektur, die auf historischer Spezialisierung, institutioneller Vielfalt und hoher gesellschaftlicher Akzeptanz beruht²¹⁰².

Die folgenden Unterkapitel analysieren die zentralen Dimensionen regionaler Innovationsarchitekturen.

5.23.1 Technologische Architekturen und die Strukturierung regionaler Wissensräume

Technologische Architekturen beschreiben die Strukturierung wissenschaftlicher und technologischer Aktivitäten innerhalb eines regionalen Systems²¹⁰³. In Jena umfassen diese Architekturen:

• technologische Kernfelder wie Photonik, Optik, Materialwissenschaften und Biomedizin

• interdisziplinäre Forschungsplattformen, die neue Wissensfelder erschließen

• Forschungsinfrastrukturen, die als räumliche und funktionale Knotenpunkte wirken

• technologische Entwicklungsachsen, die langfristige Innovationspfade definieren

Diese technologischen Architekturen ermöglichen die Bündelung von Kompetenzen und die Entstehung neuer Wissensräume²¹⁰⁴.

5.23.2 Institutionelle Architekturen und die Koordination regionaler Akteurslandschaften

Institutionelle Architekturen beschreiben die Strukturierung und Koordination der Akteurslandschaften, die an regionalen Innovationsprozessen beteiligt sind²¹⁰⁵. In Jena zeigt sich diese institutionelle Architektur in:

• Universität und außeruniversitären Forschungseinrichtungen als wissenschaftlichen Kerninstitutionen

• wissensintensiven Unternehmen, die technologische Entwicklungen in wirtschaftliche Wertschöpfung überführen

• Clusterorganisationen, die als intermediäre Koordinationsinstanzen fungieren

• politischen Akteuren, die strategische Rahmenbedingungen setzen

Diese institutionelle Architektur ermöglicht die Synchronisation unterschiedlicher Funktionslogiken und erhöht die strategische Kohärenz des regionalen Systems²¹⁰⁶.

5.23.3 Gesellschaftliche Architekturen und die soziale Einbettung technologischer Entwicklung

Gesellschaftliche Architekturen beschreiben die sozialen, kulturellen und normativen Strukturen, die technologische Entwicklungen ermöglichen, legitimieren und stabilisieren²¹⁰⁷. In Jena zeigt sich diese gesellschaftliche Architektur in:

• hoher gesellschaftlicher Akzeptanz wissenschaftlicher Aktivitäten

• regionalen Identitätsnarrativen, die Wissenschaft und Innovation zentral verankern

• Bildungs- und Beteiligungsformaten, die gesellschaftliche Teilhabe stärken

• kulturellen Leitbildern, die Verantwortung, Nachhaltigkeit und Zukunftsorientierung betonen

Diese gesellschaftliche Architektur erhöht die Legitimität technologischer Entwicklungen und stärkt die Resilienz des regionalen Innovationssystems²¹⁰⁸.

📚 Fußnoten zu 5.23

²¹⁰⁰ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ²¹⁰¹ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903. ²¹⁰² Zeiss Archiv (2022): Historische Dokumente, S. 33–47. ²¹⁰³ Knorr‑Cetina, K. (1999): Epistemic Cultures, S. 1–22. ²¹⁰⁴ Fraunhofer IOF (2023): Technologiebericht, S. 7–19. ²¹⁰⁵ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, S. 711–728. ²¹⁰⁶ FSU Jena (2023): Strategiebericht, S. 5–17. ²¹⁰⁷ OECD (2023): STI Outlook, S. 104–118. ²¹⁰⁸ European Commission (2022): Regional Innovation Scoreboard, S. 55–71.

📘 Endnoten zu 5.23

(beginnend bei E697)

E697 Innovationsarchitekturen entstehen aus der strukturellen Kopplung technologischer, institutioneller und gesellschaftlicher Systeme.

E698 Technologische, institutionelle und gesellschaftliche Architekturen bestimmen die Leistungsfähigkeit regionaler Innovationssysteme.

E699 Die Jenaer Innovationsarchitektur beruht auf historischer Spezialisierung, institutioneller Vielfalt und gesellschaftlicher Akzeptanz.

5.24 Regionale Innovationslogiken und die Emergenz komplexer Entwicklungsdynamiken

(Fußnoten ab ²¹⁰⁹)

Regionale Innovationslogiken beschreiben die grundlegenden Muster, Mechanismen und Prinzipien, die die Entstehung, Stabilisierung und Transformation regionaler Innovationsprozesse bestimmen²¹⁰⁹. Sie entstehen aus der Interaktion technologischer, institutioneller und gesellschaftlicher Faktoren und prägen die langfristige Entwicklungsdynamik wissensintensiver Regionen²¹¹⁰. In Jena zeigt sich eine besonders ausgeprägte Innovationslogik, die auf historischer Spezialisierung, interdisziplinärer Vernetzung und strategischer Steuerungsfähigkeit beruht²¹¹¹.

Die folgenden Unterkapitel analysieren die zentralen Dimensionen regionaler Innovationslogiken.

5.24.1 Kumulative Innovationslogiken und die Verstetigung technologischer Entwicklungspfade

Kumulative Innovationslogiken beschreiben die Tendenz regionaler Systeme, bestehende Wissensbestände zu vertiefen und weiterzuentwickeln²¹¹². In Jena zeigt sich diese kumulative Logik in:

• der kontinuierlichen Weiterentwicklung photonischer Technologien

• der Vertiefung materialwissenschaftlicher und biomedizinischer Forschung

• langfristigen Forschungsprogrammen, die Wissensakkumulation ermöglichen

• institutionellen Routinen, die Stabilität und Kontinuität erzeugen

Diese kumulativen Prozesse verstetigen technologische Entwicklungspfade und erhöhen die langfristige Leistungsfähigkeit des regionalen Systems²¹¹³.

5.24.2 Emergenzlogiken und die Entstehung neuer Wissensfelder

Emergenzlogiken beschreiben die Entstehung neuer Wissensfelder, Technologien und institutioneller Strukturen, die nicht aus bestehenden Pfaden ableitbar sind²¹¹⁴. In Jena zeigt sich diese emergente Dynamik in:

• der Entwicklung neuer Forschungsfelder wie Quantentechnologien und KI‑gestützte Bildgebung

• interdisziplinären Kopplungen, die hybride Wissensräume erzeugen

• neuen Organisationsformen, die experimentelle Formate ermöglichen

• unternehmerischen Spin-offs, die neue Märkte erschließen

Diese emergenten Prozesse erhöhen die Diversität des regionalen Innovationssystems und schaffen neue Entwicklungsmöglichkeiten²¹¹⁵.

5.24.3 Ko-evolutionäre Logiken und die wechselseitige Anpassung technologischer, institutioneller und gesellschaftlicher Systeme

Ko‑evolutionäre Innovationslogiken beschreiben die wechselseitige Anpassung technologischer, institutioneller und gesellschaftlicher Systeme²¹¹⁶. In Jena zeigt sich diese ko‑evolutionäre Dynamik in:

• der engen Kopplung zwischen Wissenschaft und Wirtschaft

• der gesellschaftlichen Akzeptanz technologischer Entwicklungen

• der institutionellen Anpassungsfähigkeit, die neue Technologien integriert

• strategischen Entwicklungsprogrammen, die kollektive Lernprozesse ermöglichen

Diese ko‑evolutionären Prozesse erzeugen eine hohe Anpassungsfähigkeit und stärken die Resilienz des regionalen Innovationssystems²¹¹⁷.

📚 Fußnoten zu 5.24

²¹⁰⁹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ²¹¹⁰ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903. ²¹¹¹ Zeiss Archiv (2022): Historische Dokumente, S. 33–47. ²¹¹² Arthur, W. B. (1994): Increasing Returns and Path Dependence, S. 1–18. ²¹¹³ OECD (2023): STI Outlook, S. 104–118. ²¹¹⁴ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ²¹¹⁵ Fraunhofer IOF (2023): Technologiebericht, S. 7–19. ²¹¹⁶ Jessop, B. (2016): The State: Past, Present, Future, S. 711–728. ²¹¹⁷ European Commission (2022): Regional Innovation Scoreboard, S. 55–71.

📘 Endnoten zu 5.24

(beginnend bei E700)

E700 Innovationslogiken beschreiben die grundlegenden Muster regionaler Entwicklungsprozesse und prägen die langfristige Dynamik wissensintensiver Regionen.

E701 Kumulative, emergente und ko‑evolutionäre Logiken bestimmen die Vielfalt und Anpassungsfähigkeit regionaler Innovationssysteme.

E702 Die Jenaer Innovationslogik beruht auf der Kombination historischer Spezialisierung, interdisziplinärer Vernetzung und strategischer Steuerungsfähigkeit.

5.25 Regionale Innovationsökonomien und die ökonomische Logik wissensbasierter Wertschöpfung

(Fußnoten ab ²¹¹⁸)

Regionale Innovationsökonomien beschreiben die ökonomischen Strukturen, Prozesse und Dynamiken, die die Wertschöpfung in wissensintensiven Regionen prägen²¹¹⁸. Sie beruhen auf der Fähigkeit, wissenschaftliches Wissen in wirtschaftliche Anwendungen zu überführen, neue Märkte zu erschließen und langfristige Wachstumsprozesse zu stabilisieren²¹¹⁹. In Jena zeigt sich eine besonders ausgeprägte Innovationsökonomie, die auf technologischer Exzellenz, institutioneller Vielfalt und globaler Vernetzung beruht²¹²⁰.

Die folgenden Unterkapitel analysieren die zentralen Dimensionen regionaler Innovationsökonomien.

5.25.1 Wissensbasierte Wertschöpfung und die Transformation ökonomischer Strukturen

Wissensbasierte Wertschöpfung beschreibt die ökonomische Nutzung wissenschaftlicher Erkenntnisse, technologischer Entwicklungen und kreativer Problemlösungsprozesse²¹²¹. In Jena zeigt sich diese Form der Wertschöpfung in:

• hoch spezialisierten Produktionsprozessen in Photonik, Optik und Biotechnologie

• wissensintensiven Dienstleistungen, die Forschung, Entwicklung und Transfer unterstützen

• unternehmerischen Innovationsprozessen, die neue Produkte und Märkte erschließen

• globalen Wertschöpfungsketten, die regionale Kompetenzen international einbinden

Diese wissensbasierte Wertschöpfung transformiert traditionelle ökonomische Strukturen und erhöht die Wettbewerbsfähigkeit des regionalen Systems²¹²².

5.25.2 Unternehmerische Dynamiken und die Rolle wissensintensiver Unternehmen

Unternehmerische Dynamiken sind zentrale Treiber regionaler Innovationsökonomien²¹²³. In Jena umfassen diese Dynamiken:

• F&E‑intensive Großunternehmen, die technologische Entwicklungen skalieren

• hoch spezialisierte KMU, die Nischenmärkte bedienen und flexibel auf Veränderungen reagieren

• Spin-offs und Start-ups, die neue Technologien in marktfähige Anwendungen überführen

• unternehmerische Netzwerke, die Wissen, Ressourcen und Märkte verbinden

Diese unternehmerischen Dynamiken erhöhen die Innovationsgeschwindigkeit und stärken die ökonomische Resilienz des regionalen Systems²¹²⁴.

5.25.3 Marktlogiken, globale Wettbewerbsdynamiken und regionale Positionierung

Regionale Innovationsökonomien sind in globale Märkte eingebettet, die durch intensive Konkurrenz, schnelle technologische Zyklen und hohe Innovationsanforderungen geprägt sind²¹²⁵. In Jena zeigt sich diese globale Einbettung in:

• internationaler Nachfrage nach photonischen und biomedizinischen Technologien

• globalen Lieferketten, die regionale Kompetenzen integrieren

• strategischen Partnerschaften mit internationalen Unternehmen und Forschungseinrichtungen

• globaler Markenbildung, die die Sichtbarkeit regionaler Technologien erhöht

Diese Marktlogiken bestimmen die Positionierung des regionalen Innovationssystems im internationalen Wettbewerb und beeinflussen langfristige Entwicklungsprozesse²¹²⁶.

📚 Fußnoten zu 5.25

²¹¹⁸ OECD (2023): STI Outlook, S. 104–118. ²¹¹⁹ Willke, H. (2007): Systemtheorie II, S. 344–359. ²¹²⁰ Zeiss Archiv (2022): Historische Dokumente, S. 33–47. ²¹²¹ European Commission (2022): Innovation Economics Report, S. 12–29. ²¹²² Fraunhofer IOF (2023): Technologiebericht, S. 7–19. ²¹²³ Stifterverband (2022): F&E‑Datenreport, S. 41–58. ²¹²⁴ Max‑Planck‑Gesellschaft (2023): Jahresbericht, S. 55–71. ²¹²⁵ UNESCO (2023): Science Report, S. 55–71. ²¹²⁶ OptoNet (2023): Jahresbericht, S. 5–17.

📘 Endnoten zu 5.25

(beginnend bei E703)

E703 Innovationsökonomien beruhen auf der Transformation wissenschaftlichen Wissens in wirtschaftliche Wertschöpfung.

E704 Unternehmerische Dynamiken erhöhen die Innovationsgeschwindigkeit und stärken die ökonomische Resilienz regionaler Systeme.

E705 Globale Wettbewerbsdynamiken prägen die Positionierung regionaler Innovationsökonomien und bestimmen langfristige Entwicklungsprozesse.

5.26 Regionale Wissensökologien und die ökologische Logik wissensbasierter Entwicklung

(Fußnoten ab ²¹²⁷)

Wissensökologien beschreiben die Gesamtheit der Prozesse, Strukturen und Interaktionen, durch die Wissen in regionalen Systemen entsteht, zirkuliert und transformiert wird²¹²⁷. Sie umfassen technologische, institutionelle, soziale und kulturelle Dimensionen, die gemeinsam die ökologische Logik wissensbasierter Entwicklung prägen²¹²⁸. In Jena zeigt sich eine besonders ausgeprägte Wissensökologie, die auf historischer Spezialisierung, interdisziplinärer Vernetzung und hoher gesellschaftlicher Akzeptanz beruht²¹²⁹.

Die folgenden Unterkapitel analysieren die zentralen Dimensionen regionaler Wissensökologien.

5.26.1 Wissensproduktion und die Generierung neuer epistemischer Ressourcen

Wissensökologien beruhen auf der kontinuierlichen Generierung neuer epistemischer Ressourcen²¹³⁰. In Jena zeigt sich diese Wissensproduktion in:

• exzellenter Grundlagenforschung in Photonik, Optik, Materialwissenschaften und Biomedizin

• interdisziplinären Forschungsplattformen, die neue Wissensfelder erschließen

• langfristigen Forschungsprogrammen, die Wissensakkumulation ermöglichen

• internationalen Kooperationen, die globale Wissensflüsse integrieren

Diese Wissensproduktion bildet die Grundlage für die langfristige Leistungsfähigkeit des regionalen Innovationssystems²¹³¹.

5.26.2 Wissenszirkulation und die Verteilung epistemischer Ressourcen

Wissensökologien beruhen nicht nur auf Wissensproduktion, sondern auch auf der Fähigkeit, Wissen effizient zu verteilen und in kollektive Kompetenzbasen zu überführen²¹³². In Jena zeigt sich diese Wissenszirkulation in:

• Kooperationsprojekten, die Wissen zwischen Institutionen transferieren

• interdisziplinären Austauschformaten, die epistemische Kulturen verbinden

• unternehmerischen Spin-offs, die wissenschaftliche Erkenntnisse in wirtschaftliche Aktivitäten überführen

• regionalen Innovationsnetzwerken, die kollektive Lernprozesse ermöglichen

Diese Wissenszirkulation erhöht die Dynamik und Anpassungsfähigkeit des regionalen Systems²¹³³.

5.26.3 Wissensintegration und die ökologische Kopplung heterogener Wissensbestände

Wissensökologien beruhen auf der Fähigkeit, heterogene Wissensbestände zu integrieren und in neue Problemlösungsstrategien zu überführen²¹³⁴. In Jena zeigt sich diese Wissensintegration in:

• hybriden Wissensräumen, die naturwissenschaftliche, technologische und gesellschaftliche Perspektiven verbinden

• interdisziplinären Forschungszentren, die komplexe Herausforderungen adressieren

• institutionellen Kopplungsmechanismen, die unterschiedliche epistemische Kulturen synchronisieren

• strategischen Entwicklungsprogrammen, die Wissensintegration systematisch fördern

Diese Wissensintegration erzeugt eine hohe Innovationsfähigkeit und stärkt die Resilienz des regionalen Systems²¹³⁵.

📚 Fußnoten zu 5.26

²¹²⁷ Willke, H. (2001): Systemisches Wissensmanagement, S. 101–119. ²¹²⁸ Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft, S. 889–903. ²¹²⁹ Zeiss Archiv (2022): Historische Dokumente, S. 33–47. ²¹³⁰ Knorr‑Cetina, K. (1999): Epistemic Cultures, S. 1–22. ²¹³¹ Max‑Planck‑Gesellschaft (2023): Jahresbericht, S. 55–71. ²¹³² Powell, W. (1998): Learning from Collaboration, S. 122–138. ²¹³³ OECD (2023): STI Outlook, S. 104–118. ²¹³⁴ Morin, E. (1990): Introduction à la pensée complexe, S. 45–59. ²¹³⁵ European Commission (2022): Regional Innovation Scoreboard, S. 55–71.

📘 Endnoten zu 5.26

(beginnend bei E706)

E706 Wissensökologien beschreiben die ökologische Logik wissensbasierter Entwicklung und prägen die langfristige Leistungsfähigkeit regionaler Innovationssysteme.

E707 Wissensproduktion, Wissenszirkulation und Wissensintegration bilden die zentralen Mechanismen regionaler Wissensökologien.

E708 Die Jenaer Wissensökologie beruht auf historischer Spezialisierung, interdisziplinärer Vernetzung und gesellschaftlicher Akzeptanz.