《The Economist》指出，目前拜登在民調、投票預測中領先川普的情況其實和2016年希拉里的情況很像。（圖片來源：JIM WATSON SAUL LOEB/AFP via Getty Images）
【看中國2020年10月7日訊】喬治．W．布希（George W.Bush）前總統（8年中最佳：7.9％）和川普(特朗普)總統（3.5年中最佳：5.6％）的黑人失業率都低於歐巴馬前總統（8年中最佳：8.1％）。甚至最新的數字川普總統任期內（2020年第1季度）為6.2％，也優於歐巴馬的8.1％。數字會說話。現實是，共和黨總統川普應得的最佳比例為5.6％（2019年第3季度和第4季度），無論有人喜歡與否，都必須承認這事實，黑人失業率基本上與歐巴馬無關。
用經濟學的術語來比較主要的美國股市指數：小布希在2008年大選之前的最佳表現（B），歐巴馬在2016年大選之前的最佳表現（O）和川普迄今為止的最佳（T）。
紐約證交所綜合指數：O從B增長7.28％，T從B增長34.93％
道瓊斯工業平均指數：O從B增長32.32％，T從B增長104.88％
迷你道瓊斯期貨：O從B增長28.04％，T從B增長101.38％
納斯達克綜合指數：O從B增長85.79％，T從B增長243.26％
PHLX半導體行業：O從B增長14.12％，T從B增長173.67％
3.5年的川普經濟遠好於歐巴馬的8年，這是一個簡單而不可否認的事實。經濟的改善導致包括非裔美國人在內的失業率降低，這個角度來看，川普在接下來的四年中仍然比拜登具有更高的潛力。
為什麼有些人不喜歡川普？（然而就像有些人不喜歡前總統歐巴馬/前副總統拜登一樣），因為川普改變了歐巴馬的政策。經濟的波動對每天發生的事情很敏感，你怎麼能說川普上任18個月或更長時間後產生的大量成果和數字（開始懲罰作弊的中國、開始遣返最嚴重的非法移民─無論他們來自中國、墨西哥、中東或歐洲等）是因為歐巴馬？
我們為什麼不說歐巴馬時期的黑人失業率是因為小布希所帶來，因為小布希實際上比歐巴馬擁有更好的記錄？雖然許多政績結果是一個連續性的結果，但是人們不能說黑、白人種高中畢業率的趨同是因為小布希的政策。就像歐巴馬沒有在肯尼亞上大學，伊爾汗．奧馬爾（Ilhan Omar）沒有在索馬里上大學，許多非裔美國人在臺灣而不是南非上大學一樣，白人總統仍然可以為黑人帶來良好的政策成果。檢查一些統計數字對照事實，這不僅僅是不可靠的形象，廉價的謠言或（激進的左派）偏見。
如果前總統歐巴馬、前副總統拜登是當今執政者，他們將不會發布年初1月31日禁令或隔離來自中國的人（當時許多民主黨人士實際上是反對的）。他們在2014年批准贊助零基礎的武漢病毒學研究所370萬美元，直到川普知道並制止它。民主黨人士仍毫無警覺能力的試圖分散美國民眾的注意力和精力；現任美國眾議院議長南西‧佩洛西（Nancy Patricia Pelosi）在2月下旬仍然「邀請所有人」「不戴口罩參觀中國的小鎮」。作為一個73歲的男人，川普幾乎每天都在新聞發布會上主持會議，自2月26日起就站在那裡回答各種問題，這位77歲的拜登能做同樣的事情嗎？還是要打上問號。
而大家都知道美國是聯邦制，如涉及交通、醫院、警察等大多數日常措施的大多數權力屬於州和地方政府。紐約（案件密度為全美第1名，死亡密度為全美第1名），新澤西州（第2名，第2名），康涅狄格州（第6名，第3名）和其他一些民主黨州州長在3月反對川普總統的限制性檢疫措施，因此他們遭受的打擊最大。這一切真正又該怪誰？
截至6月7日，在2016年案件/人口率比最高的前10個部門（divisions）中，有8個由民主黨領導人領導，9個投票給希拉里。在死亡率/人口率比最高的前10個部門中，有9個由民主黨領導人統治，其中9個2016年投票給希拉里。在51個行政區劃（50個州和華盛頓哥倫比亞特區）中，與武漢肺炎病毒相關的死亡人數在民主黨之領導階層統轄的州（共25個州）中是其共和黨領導層統轄的州（共26個州）的2.48倍。2016年希拉里（21個）部門的平均值是2016年川普（30個）部門的2.92倍。兩種差異均具有統計學意義。今年的選舉結果將會是川普檢驗政績與美國利益優先政策的最佳時刻。
對於目前已經趨勢明朗的下屆美國大選，《The Economist》指出，目前拜登在民調、投票預測中領先的情況其實和2016希拉里的情況很像。如果經濟復原的速度加快，川普在搖擺州開始取得領先或是拜登又在不當時點犯大錯或爆醜聞，那川普就會後來居上。假如拜登當選，美國的政策會發生什麼變化？這是一個值得臺灣相關單位的領袖與國際關係界都要好好思考的問題，如果這位前副總統上臺以後不只是重返歐巴馬時期的和中路線，而是進一步表明希望兩岸能和解甚至簽署中程協議，臺灣準備怎麼辦呢？
（本文為《上報》獨家授權《看中國》，請勿任意轉載、抄襲。原文《川普苦戰 但拜登情況和當年希拉里情況很像》）
