美国前总统唐纳德·川普近日在其社交平台Truth Social上发布了一张题为“按原籍国划分的移民福利领取率”的图表，涉及近120个国家和地区。图表迅速在舆论场引发波澜，尤其是其中显示中国移民家庭“福利领取率”为32.9%，以及多个发展中国家位居榜单前列。然而，这份数据在传播速度远超解释速度的同时，也暴露出一个关键问题：它几乎没有提供任何方法论说明。

从表面看，这是一份“简单直观”的排名——不丹、也门、索马里等国家的移民家庭福利领取比例被标注得极高，而部分发达经济体或高收入移民来源国则明显偏低。但图表并未说明“福利”具体指哪些项目，是医疗补助、食品券，还是住房援助；也未交代统计口径是短期还是长期领取，更没有给出数据来源、年份或样本规模。这使得图表更像一种政治叙事工具，而非完整的公共政策分析。

值得注意的是，印度并未出现在榜单中。结合皮尤研究中心和美国社区调查（ACS）的公开研究，印度裔美国家庭长期被视为美国收入最高、受教育程度最高的移民群体之一，福利依赖率本就较低。这种“缺席”反而强化了图表的选择性呈现：它并非覆盖所有移民群体，而是隐含了一个未明说的门槛或筛选逻辑。

从政治语境看，这类数据的发布并非孤立事件。在移民议题高度极化的美国政治中，简化、去背景化的统计图表往往被用来服务立场表达，而不是推动理性讨论。将复杂的移民经济状况压缩为一个百分比，容易放大刻板印象，却难以解释背后的结构性因素——例如难民来源、初到美国的适应阶段、地区性福利政策差异等。

因此，这张图表真正反映的，或许不是移民“领了多少福利”，而是当下美国政治传播的一个现实：数据正在被当作情绪触发器，而不是公共理解的起点。在缺乏透明方法和权威验证之前，它更值得被审视，而不是被直接当作结论。

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