Matching biodiversity indicators to policy needs.

At the global scale, biodiversity indicators are typically used to monitor general trends, but are rarely implemented with specific purpose or linked directly to decision making. Some indicators are better suited to predicting future change, others are more appropriate for evaluating past actions, but this is seldom made explicit. We developed a conceptual model for assigning biodiversity indicators to appropriate functions based on a common approach used in economics. Using the model, indicators can be classified as leading (indicators that change before the subject of interest, informing preventative actions), coincident (indicators that measure the subject of interest), or lagging (indicators that change after the subject of interest has changed and thus can be used to evaluate past actions). We classified indicators based on ecological theory on biodiversity response times and management objectives in 2 case studies: global species extinction and marine ecosystem collapse. For global species extinctions, indicators of abundance (e.g., the Living Planet Index or biodiversity intactness index) were most likely to respond first, as leading indicators that inform preventative action, while extinction indicators were expected to respond slowly, acting as lagging indicators flagging the need for evaluation. For marine ecosystem collapse, indicators of direct responses to fishing were expected to be leading, while those measuring ecosystem collapse could be lagging. Classification defines an active role for indicators within the policy cycle, creates an explicit link to preventative decision-making, and supports preventative action.

Alineamiento entre los Indicadores de Biodiversidad y los Requerimientos Políticos Resumen En la escala global, los indicadores de biodiversidad se usan comúnmente para monitorear las tendencias generales pero rara vez se implementan con un propósito específico o vinculados directamente con la toma de decisiones. Algunos indicadores son mejores para predecir los cambios futuros, mientras que otros son más apropiados para la evaluación de acciones pasadas, aunque lo anterior casi nunca se comunica explícitamente. Desarrollamos un modelo conceptual para la atribución de indicadores de biodiversidad a funciones apropiadas con base en una estrategia común que se usa en la economía. Con este modelo, los indicadores pueden clasificarse como principales (indicadores que cambian antes que el sujeto de interés, orientando así las acciones preventivas), coincidentes (indicadores que miden al sujeto de interés) o rezagados (indicadores que cambian después de que el sujeto de interés ha cambiado y por lo tanto puede usarse para evaluar las acciones pasadas). Clasificamos los indicadores con base en la teoría ecológica sobre los tiempos de respuesta de la biodiversidad y los objetivos de manejo en dos estudios de caso: la extinción mundial de especies y el colapso de los ecosistemas marinos. Para la extinción mundial de especies, los indicadores de abundancia (p. ej.: el Índice del Planeta Viviente o el índice de biodiversidad intacta) fueron los más probables en tener una respuesta pronta como indicadores principales que orientan las acciones preventivas, mientras que se esperó que los indicadores de extinción tuvieran respuestas lentas, por lo que actuarían como indicadores rezagados que disminuyeron la necesidad de evaluación. Para el colapso de los ecosistemas marinos, se anticipó que los indicadores de las respuestas directas a la pesca fueran los indicadores principales, mientras que aquellos que miden el colapso del ecosistema podrían ser indicadores rezagados. La clasificación define un papel activo para los indicadores dentro del ciclo de políticas, crea un vínculo explícito con la toma de decisiones preventivas y respalda la acción preventiva.

The global effects of Covid-19-induced uncertainty.

We estimate a VAR with world-level variables to simulate the effects of the Covid-19 outbreak-related uncertainty shock. We find a peak (cumulative over one year) negative response of world output of 1.6% (14%).