政治与语言密切相关。进一步可以理解为政府话语的中政治隐喻与人们对世界事物的认知也有着十分紧密的联系。本文选取了中美两国领导人连续五年(2012年-2016年)的政府话语的文本,中文选取的政府工作报告,英文选取的是国情咨文,意在抽离出文本中中、英文隐喻对其进行分析。本文所选取的语料是具有典型代表意义的政府话语的政治隐喻语篇。通过对比同一题材和内容的政府话语,可以发现二者的异同之处,进而探索产生这些差异的原因,找出其基本规律后,运用这些话语技巧实现国家政府执政理念的意愿。通过对国内外对此类文本研究,确定了使用认知语言学隐喻理论作为理论基础,并结合了Charteris-Black的批评隐喻分析法对语料库运用定量分析来对比汉英言语的差异性。在分析过程中,我们把隐喻关键词(metaphor keywords)设定为词种,把隐喻出现的总次数(total tokens)设定为词次,且隐喻出现的总次数是以隐喻关键词出现的屈折变化形式来计算总数。这样得到的词种数、词次数和回鸣值就能够较为全面客观的反映汉英两种语料的异同之处。定量分析主要有六个步骤:一、筛选隐喻关键词。二、归类隐喻关键词。三、计算隐喻回鸣值。四、对比隐喻使用频次。五、对比隐喻回鸣值。六、检验隐喻差异性。在实证性的语料研究中,通过卡方检验或其他的统计方法对两个相近语料系统中出现的隐喻进行二者对比分析后确定频数差异,由此得出的数据可以确定汉英二个语料系统在隐喻这个特定的词汇表达是否存在显著差异。两个研究文本之间的隐喻关键词差别主要是通过SPSS软件中的卡方检验获得的。在词汇频次差异研究方面,就是测定某词汇的频次观测值O与理论期望值E之间的差异,这里我们把O、E分别设定为研究文本汉语和英语的隐喻关键词出现的频次。为此而构造的统计量称为2x统计量,其计算公式如下:卡方检验:若2x的数值大,则所对应的P值就小。如果P小于或等于α,那么反推O和E的差异性就大。对于不同的显著性水平α,2x会有不同的关键值。若2x的统计量大于其所对应的关键值。就可认为对于语料库,O和E就不是来自同一总体的随机样本,换句话说就是它们不具有相关性而是来自独立的样本容量,即O和E的频次具有显著性差异。结论:对文本进行梳理和归纳后得出九大类隐喻,分别是:冲突类隐喻、建筑类隐喻、旅程类隐喻、植物类隐喻、宗教类隐喻、火光类隐喻、环境类隐喻、身体类隐喻和颜色类隐喻,然后利用SPSS软件把所得到的数据进行隐喻差异性卡方检验。检验后得出汉语隐喻和英语隐喻不是来自同一总体的随机样本,换句话说,就是它们不具有相关性而是来自独立的样本容量,即二者政治隐喻频次具有显著性差异,这从定量的实证研究方法说明了汉英政治隐喻使用的差异。汉语中的政治隐喻出现最高的类别是“建筑类”;而英语里出现最高的类别就是“旅程类”。中国的国家发展的政治隐喻更倾向于“建设式”;美国的国家发展的政治隐喻更倾向于“体验式”的探索。中国政府在进行报告的过程中,更多的使用了数据来说明所要表达的意义,一个个具体的数字更具有说服力。中国政府话语中的政治隐喻也更加合规,更少的使用了话语操纵去影响听众,整体来说更加客观。美国国情咨文以“故事化”的手法更方便讲话者利用隐喻来设定框架,通过人们日常生活的实际事例更能贴近听众的期望,唤起听众的共鸣,从而设定话语的框架,对未来勾勒美好愿景和蓝图,能够让选民自行对号入座,认同讲话者所传达的执政理念。