| 廣告聯系 | 簡體版 | 手機版 | 微信 | 微博 | 搜索:
歡迎您 游客 | 登錄 | 免費注冊 | 忘記了密碼 | 社交賬號注冊或登錄

首頁

溫哥華資訊

溫哥華地產

溫哥華教育

溫哥華財稅

新移民/招聘

黃頁/二手

旅游

傳張又俠軍委擴大會議講話摘要 向習開炮

QR Code
請用微信 掃一掃 掃描上面的二維碼,然後點擊頁面右上角的 ... 圖標,然後點擊 發送給朋友分享到朋友圈,謝謝!
日前,有爆料說,中共軍委副主席張又俠召開多日的軍委擴大會議,講話摘要流出,不但公開否定習近平的軍改,還稱已代理中共軍委主席的職責,並要求恢復七大軍區和四總部框架,從新審視十八大以來的人事安排。


張又俠在軍委擴大會議上否定習近平軍改

6月15日,據前中共海軍中校參謀姚誠在其自媒體節目中披露,今年6月以來,中共軍委副主席張又俠主持一場持續十多天的中共軍委擴大會議,據說這是中共各軍種和兵種領導機關的核心人物必須親自參加的高規格會議。這是一場動真格的軍改會戰,而且讓人震驚的是,中共五大戰區的領導一個也沒有被邀請。


這次高規格的會議否定了中共黨魁習近平當年推動的軍改戰區制,將恢復七大軍區,重建四總部,重塑作戰鏈條,會議決定軍事上的“絕對效率”取代習近平強調的“政治上絕對忠誠”,而且還罕見的公開征求意見,允許各軍兵種老軍官在晉升、人事、編制上發言,甚至出現了“准民主機制”的下級建議上級的“小組通報制度”。

姚誠還爆料說,過去以彭麗媛為代表的“夫人政治”被悄然終結,其軍委人事專家的角色被拔除。

中共官媒對上述消息還沒有做任何報道,因此還需要進一步觀察。

旅美時評人李沐陽在其自媒體節目中分析指出,中共黨魁習近平從2015年開始推動軍改,將七大軍區縮減為五大戰區。

這七大軍區分別是北京軍區、沈陽軍區、濟南軍區、南京軍區、廣州軍區、蘭州軍區和成都軍區。


五大戰區是:東部戰區、南部戰區、西部戰區、北部戰區和中部戰區。



2025年3月5日,中共中央軍委副主席張又俠出席全國人民代表大會開幕會議。(圖片來源:Getty Images)


習近平這樣做號稱是為了聯合指揮,提高效率,但其真實用意是去地方軍頭化,也就是削藩,實現中央集權。姚誠表示,習近平軍改前的南京軍區統領著江蘇、浙江、安徽、福建、江西和上海的軍事事務,及兵權、人事、後勤於一身,堪稱“小中央”。但南京軍區被習近平改為戰區後,部隊歸各軍兵種管轄,戰區淪為有名無實的“沒牙老虎”,調兵需要請示軍委,調人需要層層審批,效率低下。姚誠指出,更嚴重的是,習近平軍改前的四總部:總參謀部,總政治部,總後勤部和總裝備部,被拆解為15個軍委直屬部門,導致層級混亂,指令扯皮,而且整個軍隊也被搞成“一鍋稀粥”。近年來的實踐表明,戰區並沒有成為作戰中樞,反而成為“橡皮指揮部”。姚誠披露,中共軍中早就有共識,即戰區制不是作戰單位,而是“政治障礙”,“四總部”才是軍隊的真正骨架,因此張又俠主持召開了這次軍委擴大會議,並不是對重工黨魁習近平軍改的所謂調整,而是徹底的“否定”。

李沐陽表示,如果這個爆料屬實,張又俠徹底“否定”了習近平的軍改,那麼這就是習近平大權旁落的最有力確證。

張又俠會議講話摘要流出 多處暗指習近平

時評人老燈在其自媒體節目中披露,張又俠在今年六月召開的軍委擴大會議上宣布,他已經代理中央軍委主席。這表明習近平幾乎不能再插手軍隊事務了。他的講話摘要也已經流出。

老燈表示,今年六月初,中央軍委開了十天中央軍委擴大會議。在張又俠的講話摘要中,他表示,軍改在實踐中暴露嚴重弊端,改軍區為戰區,打散四總部為十余職能部門,強調個人集權,嚴重削弱指揮鏈條,形同兒戲。戰區淪為“橡皮指揮部”,效率低下。軍隊反腐演變為斯大林式的大清洗,導致軍心受挫、戰斗力受損。
點個贊吧!您的鼓勵讓我們進步     已經有 2 人參與評論了, 我也來說幾句吧
上一頁12下一頁
注:
  • 新聞來源於其它媒體,內容不代表本站立場!
  • 在此頁閱讀全文
    猜您喜歡:
    您可能也喜歡:
    共有 2 人參與評論    (其它新聞評論)
    評論1 游客 [五.教.子.不] 2025-06-19 14:09
    等到新的黨魁上台,一定會恢復最長兩屆任期的限制,取消這個限制是個人訴求,並非黨和國家利益所在
    上一頁1下一頁
    我來說兩句:
    評論:
    安全校驗碼:
    請在此處輸入圖片中的數字
    The Captcha image
    Terms & Conditions    Privacy Policy    Political ADs    Activities Agreement    Contact Us    Sitemap    

    加西網為北美中文網傳媒集團旗下網站

    頁面生成: 0.0385 秒 and 8 DB Queries in 0.0032 秒