写于 2018-10-12 05:01:14| 澳门新葡萄京网址| 体育

美国人误解谁得到福利

华盛顿 - 唐纳德特朗普总统和国会共和党人可能很快就“福利”开始了一场充满种族冲突的政策斗争“我们可以让我们的公民摆脱福利,从依赖到独立,从贫穷到繁荣”,特朗普在他的国家联盟在上周发表讲话,这是共和党人今年想要“福利改革”的最新信号特朗普经常向他的支持者中的种族主义者求助他说墨西哥向美国发送了“强奸犯”并且新的一些人中有“好人”去年在弗吉尼亚州夏洛茨维尔举行致命抗议活动的纳粹分子当总统说墨西哥传统使得法官无法公平时,众议院议长保罗瑞安称之为种族主义者的“教科书定义”“福利”这个词是不同的它是民主党人,共和党人和新闻记者都使用的一个标准政治术语 - 尽管共和党人最常使用它,但没有任何关于福利的明显种族化甚至在美国宪法的序言中找到它然而,这个词经常充满种族意义正如新的HuffPost / YouGov调查显示的那样,大多数公众对哪些群体从政府计划获得大量援助有一种扭曲的看法百分之五十九的美国人表示,大多数福利受助人都是黑人,或黑人和白人的福利受益人数大致相同这些数字反映了对美国白种人最大计划中受益的黑人美国人数超过70的显着高估2016年有百万受益人,其中43%是白人,18%是黑人,30%西班牙裔当年有4300万食品券受助人,362%是白人,256%是黑人,172%是西班牙裔,155%不明(食品券正式被称为补充营养援助计划在某种意义上,HuffPost的调查问了一个抽象的问题:联邦政府没有运行一个程序,实际上被称为“福利”这个词可以描述政府帮助人们或企业的任何实例,尽管它最常用于描述有利于穷人的计划

现在,共和党立法者,福利意味着医疗补助,食品券和贫困人口的临时援助家庭计划保罗瑞安和众议院强硬派保守派人士表示,他们希望今年在福利改革的旗帜下对这三项计划进行修改

历史上,贫困家庭临时援助可能是最常被称为福利的计划,因为它是在1996年着名的“福利改革”中创建的

由于这项改革,今天的方案比它的前身“帮助有受抚养子女的家庭”要小得多,2016年它只为2700万人提供服务

百分比是西班牙裔,276%是白人,291%是黑人 - 这意味着如果他们考虑到这个特定的计划,那么HuffPost的调查受访者表示,白人和黑人受益人的数量“大致相同”基本上是正确的调查受访者对谁获得福利的估计跟踪他们估计谁获得食品券的估计近三分之二的民意调查受访者表示该计划的受助人是大多数是黑人,或者有美国黑人和美国白人一样多的人获得福利只有21%的人正确地表示有更多的白人而不是黑人食品券的接收者“在整个计划中人们高估了黑人接受者的比例,”Elizabeth Lower-Basch说,法律和社会政策中心的高级分析师“这并不奇怪,因为我们都知道人们的公共利益形象是由刻板印象所驱动的”特朗普本人对于谁获得福利的错误看法,根据NBC新闻报道国会黑人核心小组成员去年3月,一名国会议员告诉特朗普福利总统在他的预算中提出的ts会伤害她的选民,并指出并非所有人都是黑人根据NBC新闻,特朗普说,“真的吗

那么他们是什么

“特朗普的支持者也比克林顿选民更有可能高估了黑人领取者的福利和公共住房福利的份额

谁从计划中受益的看法可能会影响计划本身的好感度白人美国人更有可能2014年的一项研究发现,支持“扶贫”而不是“福利” 而其他民意调查显示白人有30分更有可能同意“普通美国人的得分低于他们应得的”,而不是他们对黑人美国人的看法相同去年,众议院共和党人和特朗普表示他们希望改革食品券,特别是增加了“工作要求”,这将削弱那些身体健全但没有工作的SNAP和医疗补助接受者的利益但参议院多数党领袖Mitch McConnell(R-Ky)表示他对进行重大改革没有太大兴趣安全网计划即使没有麦康奈尔支持全面改革食品券,国会也必须在今年晚些时候考虑这项700亿美元的计划,因为它需要重新授权上周,特朗普和赖安谈到了“劳动力发展”

Ryan长期以来缩减联邦安全网的目标可能是一种新的委婉说法Ryan据说在西部的共和党撤退中告诉其他共和党人弗吉尼亚上周表示,劳动力发展意味着“让人们获得进入劳动力市场的技能和机会”使用下面的小部件进一步探索HuffPost / YouGov调查的结果,使用顶部的菜单选择调查问题和按钮按子群过滤数据的底部:HuffPost / YouGov民意调查包括1月17日至18日在美国成年人中进行的1,000次完成访谈,使用从YouGov的选择加入在线面板中选择的样本来匹配美国成人的人口统计和其他特征人口HuffPost与YouGov合作进行每日民意调查您可以了解更多有关此项目的信息并参与YouGov的全国代表性民意调查此处提供有关民意调查方法的更多详情大多数调查都报告了一些错误,代表了一些,但是并非所有潜在的调查错误YouGov的报告都包含基于模型的误差范围,该误差范围取决于一组特定的统计数据关于所选样本的假设而不是随机概率抽样的标准方法如果这些假设是错误的,基于模型的误差范围也可能不准确点击此处查看基于模型的误差范围的更详细解释