Motie van wantrouwen in de Europese Commissie

De poging om de Commissie onder leiding van Ursula von der Leyen af te zetten stuitte op een muur - slechts 175 van de 720 Europarlementariërs stemden voor de motie, ver onder de vereiste tweederde meerderheid. Volgens de meeste Europarlementariërs was het geen geloofwaardig voorstel, hoewel kritiek op de Commissie zelf op tafel blijft liggen.
Het voorstel was gebaseerd op een reeks beschuldigingen: Europarlementariërs wezen met name op het schandaal rond de aankoop van covaccins. De Commissie heeft lang geweigerd om tekstberichten vrij te geven die in 2021 zijn uitgewisseld tussen voorzitter von der Leyen en het hoofd van Pfizer. Het Europese Hof van Justitie oordeelde eerder dit jaar dat de Commissie niet rechtmatig had gehandeld door de berichten geheim te houden.
Critici hebben er ook op gewezen dat meer dan 4 miljard euro van de 35 miljard euro die de EU heeft uitgetrokken voor de aankoop van vaccins ongebruikt is gebleven. Ze zetten daarom vraagtekens bij het financiële toezicht van de Commissie en waarschuwen voor een mogelijke verspilling van publieke middelen.
Een ander twistpunt was het voorstel voor een defensiefonds ter waarde van 150 miljard euro (SAFE), dat de Commissie voorstelde met gebruikmaking van het noodartikel van de EU-wetgeving.
Tot slot was de ernstigste beschuldiging de vermeende inmenging van de Commissie in de verkiezingen in Roemenië en Duitsland door middel van de nieuwe Digital Services Act. Volgens de klagers werd de wet misbruikt om verkiezingscampagnes te beperken en zich te bemoeien met de resultaten, waardoor de bevoegdheid van de Commissie werd overschreden.
Hoewel de motie van wantrouwen het duidelijk niet haalde, toonde het debat in het Parlement aan dat de kwestie van transparantie en vertrouwen in Europese instellingen een gevoelig onderwerp blijft.
We collect and visually present data publicly available at the page of European Parliament. Votemap.eu denies any responsibility for possible inconsistencies of the data or its changes after the publication.
Descriptions are created using DeepL Translate machine translation. We apologize for any possible imperfections or inconvenience.