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4.2 汉语传信范畴概貌研究述评

4.2.1 胡壮麟(1994a;1995)和朱永生(2006)

胡壮麟(1994a)对图4-2中Chafe(1986)的知识/认识类型模型进行了修正。主要的修正处在于:Chafe模式中的“???”表示产生信念的证据是模糊的或不可知的。Chafe认为信念是一种知晓的方式,不强调其证据。信念可能有证据支持,但信念总是以证据以外的东西作为根据。而胡壮麟认为,说话人可以参考他过去的经验,特别是在一定文化条件下的经验,这种经验可以是来自个体的或机构的,社会的或文化的。因此,胡壮麟(1994a)把“???”这一项易名为“文化证据”,并解释道:“因为任何个体的,机构的,或社会文化的经验最终都储藏于文化之中。如果这样的经验不能从文化中重现,就不具有知识的功能”(胡壮麟 1994a:12)。

图4-2 Chafe(1986)的知识/认识类型模型

之后,胡壮麟(1995)在其(1994a)的基础上,对汉语的传信系统进行了尝试性的描写,并对汉语语篇进行了传信分析。作者从知识来源的角度,将汉语的传信方式分为文化传统、感官、言语和假设四类;然后从对信息的认识方式的角度,又分为信念、归纳、传闻和演绎四类。这两个分类角度属于狭义的传信范畴,前者将知识来源与言者的直接经验联系起来,一般着眼于是不是一手信息;后者从认识方式角度划分的四类都说明信息的获取是间接的、二手的。而广义的传信范畴还包括信度和预期,这些都表明说话人对信息的态度。

这里有一个问题需要提出来:Chafe(1986)和胡壮麟(1994a;1995)都认为人们在语言表达中,对所言信息的可靠程度是跟信息来源和获取方式存在对应关系的,即文化传统/信念——证据/归纳——语言/传闻——假设/推论,它们的可靠度依次降低。事实真是如此吗?下文会专门讨论。

朱永生(2006)主张把汉语的传信范畴大致分为“目击型”(eyewitness)和“非目击型”(non-eyewitness)两种。“目击型”指的是说话人对信息来源有第一手证据,即是他自己看到或听到的。“非目击型”指的则是说话人对信息来源没有第一手证据。然后对汉语传信语的语言表现形式,比如主要句式、词汇标记进行了举例性的分类描写。另外还对汉语传信范畴的程度(可信度)和取向(主观/客观)进行了讨论。

这里需要说明的是,作者明确指出将汉语的传信范畴分为目击型和非目击型两类根据的是Aikhenvald(2003;2004)。其实,这里作者对Aikhen-vald(2003;2004)分类的理解有待商榷。就拿Aikhenvald(2004)来说,目击型和非目击型(也即一手信息和非一手信息)只是作者在考察了500多种世界语言的基础上发现的、具有传信系统分类的语言中最简单的一种分类 ,即这些语言中的传信系统分类只区分两种传信类型。实际上,这种传信系统二分的语言,作者发现共有五类,其差别主要在于哪两类传信语在该语言中需要区分,比如要么是目击型和非目击型,要么是感知的和报告的等。Aikhenvald的这种分类是具有类型学意义的,是在整个人类语言的背景下成体系的分类,而非就某一种语言而言。因此,并不像朱永生(2006)理解的那样,以此为依据把汉语的传信范畴体系做简单的目击型和非目击型二分就足够了。

4.2.2 张伯江(1997)和陈颖(2009)

张伯江(1997)认为汉语中的传信表达主要有如下三种:(1)对信息来源的交代,如插入语“据说”“听说”等;(2)对事实真实性的态度,如副词“肯定”“准保”等;(3)对事件的确信程度,如句末语气词“的”(确认性标记)、“吧”(测度性标记)等。张文是以意义为依据对汉语传信范畴的表达做了如上三分。但是其中的第二类“对事实真实性的态度”和第三类“对事件的确信程度”从意义上是难以区分的。从作者的举例来看,前者主要指表情态和语气的副词,而后者主要指句末语气词。

陈颖(2009)是国内首部以“传信”为题的研究性专著,主要运用主观性理论对汉语传信语的类型作了较为全面的分类描写。其中涉及直接体现信息来源的传信语(如言说动词、感官动词、中动结构等)和间接体现信息来源的传信语(如认识类动词、副词、语气词、一些特定的句法结构、话语标记、插入语、复句等),详见下表4-1。作者对汉语传信范畴的研究是取广义的,这样就会牵涉到一些其他语言范畴,比如情态、语气范畴,这些范畴的一些成员在该书中也属于传信语。这样一来,这几个语言范畴之间就会有很多纠结之处,不利于对传信范畴本身的认识。另外,在下面的分类体系中,有些传信语在表达传信功能的时侯,是需要与人称、体貌范畴配合使用的。比如情态词“应该”,在表达推测类传信功能时,需要体貌标记“了”的帮助。除此之外,人称的使用也对其表达传信意义有限制。这些在该著作中都没有深入涉及。本书第7-8章会详细讨论。

表4-1 陈颖(2009)关于现代汉语传信范畴的分类体系总结 hxusJW4KwapVolylF/q56Nr4Y4TrDsnT9DapNvGU4VWdbfOYlqCxbLnRqWTCpqAr

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