基于评价理论的中国政府工作报告语法衔接分析

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  【摘要】中国政府工作报告与美国国情咨文均属于官方政治报告,不过受政治体制因素的影响,两种报道所体现的人际意义却呈现出明显差异。在功能语法这一概念初步形成时,学者们就开始基于多个视角、不同层次对不同语篇的人际意义展开深入分析,其中就包括评价理论,现在它已得到广泛应用,并被视为分析人际意义的合理框架。本文以2012-2016这5年来中国政府工作报告(CRWG)和国情咨文(CSU)为自建语料库,通过语料库方法,全方位对比分析了这两份报告在形符/类符比、高频词、数字、人称代词、词串等方面的异同。主要考察它们是怎样通过评价系统的方法进行语法衔接的选择。
  【关键词】语法衔接;中国政府工作报告;美国国情咨文
  基本上每年各国政府都会对外发布“政府工作报告”或者“国情咨文”等。这种官方报告无论是在性质方面,还是在内容方面均大同小异,其主要功能在于针对某事、某物或者具体话题表达态度或者申明立场,极富人际意义。中国每年都会通过两会发布和解读“政府工作报告”,顾名思义,它是一种涉及政府工作内容的报告。美国的“国情咨文”是总统向国会明确和解释政府施政方针的一种政治报告。尽管两者均属于官方政治报告,不过受政治体制因素的影响,两种报道所体现的人际意义却呈现出明显差异。在功能语法这一概念初步形成时,学者们就开始基于多个视角、不同层次对不同语篇的人际意义展开深入分析,其中就包括评价理论,现在它已得到广泛应用,并被视为分析人际意义的合理框架。
  日本著名研究学者劳伦斯·安东尼设计了一个AntConc,它是一种以基于Microsoft Windows操作系统为基础而构建的适用于多平台的语料库分析工具包,最初AntConc仅仅是一个索引程序,功能较少,之后AntConc不断完善和改进,逐步成为当前集多样化功能为一体的文本分析工具。它不仅支持语言教学辅助,并且支持免费下载与应用,这对广大授课老师而言极为便利,老师只要结合授课内容搜集相关语料并稍加整合即能够应用于课堂教学。
  本文所使用的语料库为两个自建小型语料库,分别简称为CRWG和CSU。其中,CRWG收录了2012至2016年的《报告》译文(由新华社发布的正式文体,共计57,426字);CSU收录了2012至2016的《咨文》原文(共计34,658字)。根据研究需要,两者都经过Tree Tagger词性赋码器进行处理并运用AntConc3.2.1版进行检索,从类符/形符比、高频词、数词、人称代词、词串等角度阐明二者的异同点,本研究以2014年中美发布的政治报告为研究对象,通过评价理论框架展开全面而深入的对比研究,以此明确他们如何利用评价系统进行语法衔接。
  本文以2012-2016这5年来中国政府工作报告(CRWG)和国情咨文(CSU)为自建语料库,通过语料库方法,全方位对比分析了这两份报告在形符/类符比、高频词、数字、人称代词、词串等方面的异同。主要目标在于分析他们如何利用评价系统实现合理的语法衔接。
  一、评价理论
  (一)评价理论的定义。上世纪90年代,著名研究学者马丁首次提出了评价理论,它是基于系统功能语言学框架而形成的一种全新式语法框架,主要被用于分析人际意义。在马丁认为,评价理论即指的是:“评价理论的主要是进行评价,侧重对语篇中所协商的各种态度进行评价。”评价是面向态度而进行的评断行为,而态度正好是一种蕴含人际意义的语言资源,所以评价系统从根本上来讲是面向“态度性”的一种分类。
  (二)评价理论的内容。评价系统主要由三大次系统构成:一是介入;二是态度;三是级差。同时,这三个此系统还能够进一步此系统化,其中介入可通过自言与借言而实现,态度包括情感、欣赏以及评判;级差侧重于语势与聚焦。具体来讲,介入系统阐明了言语主体间所具有的内在联系,它不仅能促使演讲者在其所谈到的各种立场中明确个人立场,并能够和提及的各种立场持有者之间形成一定联系。态度指的是心理在受到各因素干预之后对文本、参与者等形成的评判。级差是一种对态度介入程度进行分级的资源。
  二、中国政府工作报告与美国国情咨文的对比
  (一)类符/形符比(type-token ratio,TTR)。为避免文本长度对本研究造成影响,我们采用标准TTR来计算词汇密度。我们计算出了两个语料库每10,000字的TTR,并将所得到的TTR进行均值处理。通过计算得出CRWG的标准TTR为0.196,而CSU的标准TTR为0.212,说明《咨文》相比《报告》的词汇密度略大。
  (二)高频词。通过AntConc中的Wordlist工具,本文从CRWG和CSU中检索出50个实词,通过对比分析得出,两表格中均出现的高频词有economy(economics)、people、government、reform、education、high等词。由此可见,两份报告都非常重视国内的经济教育等领域及其变革,且这些领域面向基层大众而非特权阶层。CRWG中的development、rural、system、social、yuan、investment等高频词在CSU中并未出现。此外,countryside、yuan、investment等词的频繁出现也与我国城乡发展不平衡、人民币在国际金融市场的重要作用以及我国经济偏重投资的国情相符合;同时,CSU中出现了的jobs/job、tax、deficit等CRWG没有的高频词,这说明经济高度发达的美國在金融危机之后,面临国民就业、税收、财政赤字等方面的压力,需要在新的国际经济秩序中做出必要调整。
  (三)数字。运用AntConc统计出其文本中的数字的频率后可知,《报告》中的数据量无论在绝对数量还是在整个语料库中占比都有明显优势。此外,通过Antconc中的concordance工具我们发现,CRWG语料库中的数据涉及国内生产总值、财政收入、城乡居民收入、投资、政府转移支付、住房、交通、金融、耕地、教育、医疗、社保、贸易等不同领域;而CSU中数据引用主要来源于就业、预算、税收、信贷、外交、贸易和医疗等部门。在对CRWG和CSU的数据引用情况进行对比后发现,《报告》引用数据更多,且其覆盖面更广,使报告在内容是更有深度、厚度,而《报告》以更多数据呈现,也体现了我国政府工作报告的科学性和严谨性。   (四)人称代词。经分析发现,《报告》与《咨文》中人称代词的总频数分别为2,501和2,830,两者并无显著差异。但在对“I”“We”“You”这三个典型人称代词进行分析时发现,它们的频数存在差异。“I”在《报告》和《咨文》中所占比例分别为0.052%和.1.02%,二者之间的差异很可能是由文本本身造成的。《报告》是中国的一种公文形式,较少的使用第一人称代词“I”以表明文章的客观性;而《咨文》是总统演说,理应更具有说服性。“You”在《咨文》中所占比例为0.453%,而在《报告》中只出现了5次,究其原因,“You”的使用可以使作为总统演说的《咨文》更具有鼓动性和互动性。“We”在两个文本中出现的频率比例近似,说明二者都运用“We”让听众感觉到自身的参与感。
  (五)词串。在通过AntConc中的N-grams工具对《报告》和《咨文》的词串进行检索后发现,前者出现较多的词串,且出现频率较高。CRWG语料中常出现“we will 动词”、名词短语、动词短语等词串。其中,“We will continue to”出现频率最高,为75次,其次是“economic and social development”,出现频率为51次。综合两者,我们可以看出中国政府所实施政策的一贯性以及政府工作对经济和社会发展的重视。“we will 动词”
  词串的高频出现同时也说明了中国政府工作报告是党内集体智慧的结晶。此外,《报告》中也常出现有关中西部(the central and western)、农村(rural areas and farmers)、合作医疗(cooperative medical care system)的词串。这些词串与中国国情息息相关,也是政府所关心的问题。相比之下,《咨文》中词串较少且出现频率较低,该语料中出现最多的词串为United States of America以及the United States of,在34,658字的语料中分别出现16次和15次,这使得发言者(总统)能够较好地调动现场气氛,增强国民的荣誉感和自豪感。值得注意的是,《咨文》中出现了几个以I为开头的词串,如“I ask Congress to”、“I ask this Congress”等,表达了一种强烈的呼吁,十分具有号召力,与《报告》中以“we”为主语的词串形成鲜明对比,也反映了两个国家政府组织形式的不同。
  三、中国政府工作报告与美国国情咨文的评价对比分析
  (一)介入。基于评价系统理论可知,介入和态度的来源之间具有密切联系,它是通过两种方式进行实现的:一是自言;二是借言。除此之外,主位人称的运用以体现了态度的来源,本文拟从下述两方面入手对中美报告展开研究,对其所存在的人际意义差异展开比较。1.主位人称的选择。主位人称的选择与应用体现了态度的来源,在编写报告中,尤其是在逐字逐句的编写的过程中,应该基于国家层面还是从自身角度出发,应该选择哪一种代词思虑久久。尽管第一人称单复数均表达了态度的主观性,不过其所蕴含的人际意义是存在区别的。第一人称复数的选择与应用能够拉近和受众群体的心灵距离,让受众感到和报告演讲者属于同一立场的人,容易形成共鸣,继而实现“合意”目的。此处所讲的“合意”指的是演讲者与受众者无论是在利益方面还是在情感方面均属同一立场。而第一人称单数就无法获得这种“合意”效果,不过它能够着重强调报告发言者的立场与态度。在中美两种报告中,第一人称单复数作主位的具体选择和应用情况如下表所示:由此可知,相
  第一人称复数
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