Die vollständige Analyse aus meinem Blog finden Sie hier: https://polimetrics.substack.com/p/the-politics-and-demographics-behind

    Daten von NYTimes. Grafik erstellt mit Datawrapper. Bei Interesse ist die Grafik im Originalbeitrag interaktiv.

    Ich habe die Abstimmungsmargen und die Demografie hinter Trumps Zuschusskürzungen im Oktober 2025 analysiert.

    Die NYTimes berichtete, dass in 87 demokratischen Bezirken Zuschüsse eingefroren wurden, im Vergleich zu nur 14 republikanischen Bezirken. Aber sie zeigten nur die Parteizugehörigkeit, nicht die tatsächlichen Wählerstimmen oder die Demografie der betroffenen Gemeinden.

    Also habe ich mich in die Daten vertieft. Die überraschenden Funde:

    • Bezirke, die gekürzt wurden, hatten einen durchschnittlichen demokratischen Vorsprung von +0,26.
    • Nicht betroffene Bezirke hatten einen Durchschnitt von -0,10 Republikanern. (p < 0,001)

    Die Kürzungen trafen nicht die armen Gemeinden. Sie treffen Reiche.

    • Gekürzte Bezirke: durchschnittliches Einkommen von 95.000 US-Dollar
    • Nicht betroffene Bezirke: durchschnittliches Einkommen von 78.000 US-Dollar

    Und die demografische Selektivität war interessant:

    • In den beschnittenen Bezirken war die Bevölkerungszahl der asiatisch-amerikanischen Bevölkerung doppelt so hoch (10,3 % gegenüber 4,5 %).
    • In beschnittenen Bezirken gab es weniger schwarze Einwohner (9,6 % gegenüber 13,2 %).

    Denken Sie an die Vororte von San Francisco, Seattle und NYC – nicht an Detroit, Baltimore oder die mehrheitlich schwarzen Städte im Süden.

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    Von Public_Finance_Guy

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    3 Kommentare

    1. LittleYelloDifferent on

      Do you have a source where cities and counties can search to see what grants specifically? Thank you for the broad analysis. The most effective way people can use the status to see how it affects them specifically and in particular.

    2. CoffeeSafteyTraining on

      All I see is that wealthy red states are relatively left alone (Texas, Florida, etc.) while blue states bear a disproportionate burden of cuts.

      This is the kind of data that should end political careers.

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