车宏年:华人参与2020美国总统大选点评

Share on Google+

美国总统大选投票临近,支持川普和支持拜登的各分秋色,现在还难说谁能胜出,最终要看川普和拜登在摇摆州谁能胜出。华人圈为各自支持者在网上推特上狂轰滥炸。我不赞成双方支持者用极端的语言仇恨的语言来相互攻击 ,例如:”川普是希特勒”,”川普的雙手沾滿了美國人民的鮮血”。说民主党是社会主义党,拜登是共产党代理人,拜登若当选美国就要被共产党攻陷,甚至说民主党背后是魔鬼等等。华人圈双方的支持者争论的好不热闹。毕竟美国是民主国家,把川普和拜登描绘成”法西斯”和”美国就会被共产党控制”,美国是民主国家,是三权分立的国家,怎么会被共产党轻易控制的了呢?!川普的一道墙能不能阻止美国拉美化呢?川普一系列退群,都是为了美国更少承担国际责任,为美国政府减少成本,但却失去了国际领导者的担当。

在美国共和党人投民主党的票,民主党人投共和党的票在美国很正常,美国的一些政策的推行都是两党及两院各个部门达成的共识。现在美国政策的推行也是美国各个部门共识的结果,是奥巴马政府重返亚太政策的的延伸,无论哪个党上台基本会保持政策的连续性。华人切勿用阶级斗争和仇恨的思维看待两党,谁上台美国人会综合考量:从就业、安全、教育、医疗、服务、福利、人权等去投票。有的美国人着重于美国的安全,谁在竞选中解决社会安全承诺的好就投谁的票。两位竞选人都反对暴力,拜登提出了反对一切形式的暴力,去“一个中国”,会对中国采取更为强硬政策。随着美国面临从新型冠状病毒到种族不平等问题等多重挑战,作为民主党在本届的人选,拜登提出为工人创造新的经济机遇,让环境保护、医保权益以及国际同盟关系等重回正轨。但拜登的年龄偏大身体健康状况,思维反应能力都会引起人们的关注,对参加竞选的拜登不利。

对于川普是否能连任特别引起在美国的华人的关注。支持川普的因为他2020年七月份以来推行的对华政策以及对中共的制裁,在美国的反共的华人掀起了支持川普热潮。而反对川普连任也有他们的理由。认为川普四年来,特别是2020年七月份以前不关注中国的人权状况,公民运动许志永、丁家喜被抓,新疆集中营及香港警察持久的天天随意抓人,以及称赞习近平的话语。川普对中共的贸易战也没有打赢,川普对于疫情的忽视,前不久流露出来的川普录音,3月19日川普与记者的对话录音,川普采访录音承认隐瞒病毒的严重性,付出了20万生命的代价。
由于中共2020年七月实施“港版国安法”,才引起美国和欧洲民主国家的醒悟,在蓬佩奥国务卿奔波于盟国下,各盟国对中共采取不同程度的制裁,重返亚太成为美国抗衡中共政策的重中之重。

无论是川普胜选还是拜登胜选,在反共华人圈对两人都存有担心疑虑。川普如果胜选会不会继续对中共采取强硬?是不是还要回到贸易战,美国经济优先,对中共的强硬会不会下降。拜登如果胜选,会不会兑现竞选的承诺,对中共会采取更为强硬的政策?是否对中共持续警惕的强硬政策,是反共华人所关注的,不管谁当选,反共华人会继续支持当选的美国总统。大选投票临近在美国的华人切勿用“文革”仇恨式语言批判川普和拜登,中国式的“大批判”的确在这次美国大选中华人在网上及推特上表现得淋漓尽致,其味道如同中共批蓬佩奥。要客观地进行评价川普和拜登的竞选就事论事。如果当选的总统在执政期间没有想象支持者所理想的目标也不要抱怨。一些政策也不是总统一个人能定的了的,一些政策是两党和各个部门定的。中国异议人士魏京生23日在加州尼克松图书馆对美国之音表示,他向蓬佩奥表达了有人提出怀疑,美国目前的对华政策是否会持续下去。蓬佩奥国务卿回应说“这个政策是好几个部门一起做的,而且得到两党的支持,而是要持续几十年。”川普除了和媒体过不去,还有就是各个部门 ,各个部门形成了一个精英圈相当于美国隐形政府,都是些什么人呢?就是美国军方、情报系统、国务院、商务部、财政部、司法系统,这个圈的中高级官员群体,他们是以事物官为主不是政务官,他们总是呆在权力圈的群体,这个 精英圈群体也是川普所痛恨的,也就是说川普不仅仅痛恨媒体。这个群体的精英都是老同学(他们都是名牌学校毕业),年纪轻轻就进了各个部门,二战之后七十年运作整个美国,运作世界整个资本主义体系,主导了我们这个世界的正是这个精英群体。他们有经验,有水平,有能力,有资本。这个圈子他们做什么首先要塑造共识。蓬佩奥说的没错,这些政策不会变是好几个部门做的。我们在了解美国的时候,不仅要了解美国总统,也要了解美国的精英圈群体。重返亚太、TPP等都是这个群体制定的,重返亚太在奥巴马就开始做了,这个精英群体在2010就开始研究中共,就开始把中共作为最危险的对手了。中国的变革不是一蹴而就,既需要世界大环境也需要中国人自己来推动。

车宏年 写于纽约
2020年9月12日

阅读次数:4,736
Pin It

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注

此站点使用Akismet来减少垃圾评论。了解我们如何处理您的评论数据