衛(wèi)志強，卜 偉

（馬鞍山職業(yè)技術(shù)學(xué)院應(yīng)用外語系，安徽 馬鞍山 243031）

Hutchinson&Waters認為ESP文本的語言描寫是關(guān)乎ESP課程設(shè)計的重要因素之一[1]。有關(guān)ESP語言形式的研究在數(shù)量上十分豐富，但多聚焦于ESP文本中的詞匯。從句法維度對其做出的分析并不多見。因此從理論上來看，十分有必要填補這一空缺。

在我國，ESP存在的理據(jù)已經(jīng)得到充分的論證。ESP課程也將成為今后一段時期高校外語教改的主要方向之一，胡壯麟等指出ESP與系統(tǒng)功能語言學(xué)中的語域理論相一致，他們建議對這種語言變體需要做出認真的研究與分析[2]。在此背景下，我們首先收集和自建ESP語料庫，并從句法復(fù)雜度這一側(cè)面對ESP文本做形式及功能上的探析。

一、理論背景

過往研究中對口語或書面語句法復(fù)雜度開展的測量主要為了反映學(xué)習(xí)者語言發(fā)展的水平和所處的階段[3]；分析和調(diào)查諸如體裁、話題、母語背景、語言熟練程度等對變量句法復(fù)雜度施加的影響[4-7]；或從心理認知的角度探究課堂教學(xué)環(huán)境下任務(wù)難度和語言產(chǎn)出句法復(fù)雜度之間的關(guān)系[8-9]。

這些研究無疑能夠加深我們對個體的句法復(fù)雜度發(fā)展的認識，如Ryshina-pankova指出的那樣，句法復(fù)雜度作為一項詞匯語法資源，受到文本表達復(fù)雜內(nèi)容和功能性需要的驅(qū)使，可用來構(gòu)建不同的語義，實現(xiàn)不同的交際目的[10]。從功能語言學(xué)的角度看，詞匯語法系統(tǒng)居于語言的形式層，它體現(xiàn)的是語言的意義。不同的意義構(gòu)型（概念、人際和語篇三種意義的組合方式）則形成了不同的語域。作為一種獨特的語言功能變體，ESP文本在句法層面也應(yīng)體現(xiàn)出有別于它類文本的特征。從目前情況來看，ESP句法復(fù)雜度方面的研究還較少。另一方面，已有的句法復(fù)雜度研究多半停留在對文本結(jié)構(gòu)及形式特征的描寫上。Biber認為，脫離語境對句法復(fù)雜度形式特征做出的研究不能揭示這一概念的本質(zhì)[11]。Ortega建議未來的研究中應(yīng)該對句法復(fù)雜度的功能和交際價值給予足夠重視[12]。

而從語言功能角度對語言形式特征做自下而上的概括性分析的主流方法是由Biber所創(chuàng)立的語體多維分析法。在應(yīng)用語料庫對口筆語語言變異進行研究時，Biber對兩類語料中的67種語言特征進行語法標注，基于某些特征的頻繁共現(xiàn)，他使用因子分析法，共提取出具有代表性的6個主要語體維度[13]。通過對每個維度所含語言特征的微觀分析，確定它們所共享的語言功能，并根據(jù)它們?yōu)槊總€維度命名。Biber等認為語言特征之所以能夠共現(xiàn)就是因為它們具有一致的交際價值，而多維度分析法就是從功能的角度對那些通過量化方法確定的語言模式做出解釋的框架[14]。鑒于此，本文將采用這一語體功能分析框架，通過對ESP及EGP語料的對比，在描寫ESP文本句法復(fù)雜度特征的基礎(chǔ)上，著力探討該類文本中句法資源所要實現(xiàn)的意義和功能。

二、研究設(shè)計

（一）研究問題

1.ESP和EGP文本在語體框架的6個維度上是否具有顯著差異？

2.兩類語料在句法復(fù)雜度方面有無顯著差異？

3.ESP的句法復(fù)雜度與哪些語體維度的關(guān)系更為緊密？前者對后者具有怎樣的預(yù)示效力？如何解釋兩者間的關(guān)系？

（二）語料簡述

本研究所有ESP語料均來自近10年中國國內(nèi)公開出版發(fā)行的大學(xué)階段專門用途英語教材。涉及學(xué)科有機電、農(nóng)林、財會、商貿(mào)、旅游、醫(yī)藥衛(wèi)生、電子信息、軌道交通等。內(nèi)容只包括閱讀文章中的正文部分，但不包括圖、表、注釋、篇章及段落的標題等附屬文字。通過隨機抽樣并用于研究的ESP文本為300份，語料容量為130 080詞，平均每篇ESP文本長度為433.60詞。用于參照的EGP語料源自大學(xué)公共英語教材，文本數(shù)量也為300，語料容量為143 679詞，平均每篇EGP語料的長度為478.93詞。

（三）工具與方法

在語料制備過程中，我們使用辦公掃描設(shè)備對紙質(zhì)文本進行掃描，獲取文本圖像，使用ABBYY12.0文字識別軟件將圖像文件轉(zhuǎn)換為純文本格式，對文本識別出現(xiàn)的錯誤進行人工校對，確保語料真實有效。

研究使用L2SCA3.3.3句法復(fù)雜度分析器對語料進行處理，從而獲取文本句法分析數(shù)據(jù)。據(jù)研發(fā)者陸小飛教授的報告，該工具與人工句法標注間的相關(guān)信度系數(shù)高達0.834以上[7]47。處理完畢后輸出的結(jié)果會呈現(xiàn)出文本的單詞、句子、動詞短語、小句、T單位、從屬小句、復(fù)雜T單位、并列短語及名詞短語的數(shù)量，利用這些句法單位數(shù)據(jù)可計算出14種句法復(fù)雜度指標值。此外我們使用MAT1.3多維標注與分析工具對兩類語料進行賦碼，對所有語言特征做出統(tǒng)計，并計算兩類語料各語體維度的分值。有關(guān)句法復(fù)雜度指標及其定義，語體維度名稱及主要載荷因子詳見表1、2。

最后，我們對上一步獲取的句法復(fù)雜度及語體維度數(shù)據(jù)作出整理，并輸入SPSS20.0社科統(tǒng)計軟件包中。選擇合適的統(tǒng)計方法對數(shù)據(jù)進行分析，并對研究結(jié)果做出恰當解釋。

表1 句法復(fù)雜度指標名稱及定義

表2 語體維度及代表性載荷因子

三、結(jié)果與討論

由表3可知，ESP與EGP文本在所有六個維度上的差異都達到顯著水平(p＜0.05)。除維度4效應(yīng)量偏低外（Glass'sΔ＜0.50），其他維度的效應(yīng)量絕對值都達到中高水平，反映了在這些維度上，兩類文本間的差異切實存在。不論ESP或EGP，在維度1、2、6上的得分均為負值，且ESP得分更低，說明ESP文本的交互性、敘事性和即席信息組織精密度都不及EGP。在EGP中，交際者間的互動、情感和介入程度更高；ESP文本的靜態(tài)描寫及說明色彩更濃，信息整合度更高，積極的以事件為導(dǎo)向的記敘成分則較少。ESP在維度3和維度5上的得分高于EGP，說明前者的指稱明確性和抽象度顯著更高，語境依賴性更低。在維度4方面，由于t檢驗效益量較低，不能說明兩類文本的顯性勸說性差異特別明顯。

表3 ESP與EGP語體特征獨立樣本t檢驗

再看表4，兩類文本在所有句法復(fù)雜度指標上的差異都達到顯著程度（p＜0.05），除動詞短語復(fù)雜度指標VP/T的效應(yīng)量未達到中等水平外（Cohen's d＜0.20），其他指標的效應(yīng)值均處于中高水平，表明兩類文本在這些指標上具有切實差異。ESP的句子、T單位和子句顯著更長（MLS;MLT;MLC）。但句內(nèi)從屬復(fù)雜度顯著低于EGP（C/T;CT/T;DC/C;DC/T）。ESP的句間并列復(fù)雜度（T/S）也不及EGP。在并列短語（CP/C；CP/T）和名詞短語（CN/C；CN/T）方面，ESP復(fù)雜度更高。這些發(fā)現(xiàn)說明ESP的句法復(fù)雜度更多體現(xiàn)于短語層，而在句子內(nèi)部和句子之間，EGP復(fù)雜度更高。

表4 ESP與EGP句法復(fù)雜度獨立樣本t檢驗

表5顯示，與句法復(fù)雜度指標相關(guān)度較高的是維度1、3、4、6，維度2、5相關(guān)度較低（r＜ 0.20），基本可以忽略。維度1與7個句法復(fù)雜度指標的相關(guān)達到中等以上水平（r＞0.40）。與維度3、4、6的相關(guān)達到中等以上水平的指標分別為2個、2個和1個。這一結(jié)果說明句法復(fù)雜度的變化會帶來文本互動性、指稱明確性、顯現(xiàn)勸說性及即席信息組織精密度的相應(yīng)變化。

維度1與句法單位、名詞短語和并列短語復(fù)雜度的7個指標呈負相關(guān)。句內(nèi)從屬、句間并列和動詞短語復(fù)雜度與該維度呈正相關(guān)。這一發(fā)現(xiàn)與Biber等的研究結(jié)論部分一致，他們認為在高互動性的日常會話中，句內(nèi)部從屬更加普遍，而信息性特點鮮明的學(xué)術(shù)寫作中，復(fù)雜名詞短語更為常見[11]。在Biber看來，互動性文本的產(chǎn)出受制于嚴格的時間限制和情感及人際意義表達的需要，諸如模糊限制語、話語標記語、縮略及替代形式、非限定性代詞和句間并列and等語言形式大量存在，致使內(nèi)容的呈現(xiàn)是碎片化的，語言形式更為簡略（reduced）。而信息性文本的內(nèi)容需要保證具體、準確和集中（integrated）[13]129-135，因而有必要使用更多的名詞、介詞和并列短語。

維度3表征文本的指稱明晰性和獨立于語境的程度。張德祿認為情景語境和語篇的相關(guān)性控制著語篇對意義的選擇和表達，顯性意義由語言形式表達，隱含意義由非語言形式表達[15]。文本的語境獨立性越高，需要借助語言形式顯化的隱含意義就越多。因此提高文本指稱明晰性依賴大量的復(fù)雜的名詞短語和并列短語。分析也發(fā)現(xiàn)，維度3之下的正向載荷因子中包含三類定語從句，它們可促進文本的指稱明晰性，不過也會增加句法單位的長度，間接造成句法單位與維度3之間的低度正相關(guān)。

維度4與動詞短語的相關(guān)度最高，達到中等水平。這是因為該維度所有7個正向載荷因子中，有4個和動詞有關(guān)。同等篇幅文本中動詞占比越高，名詞占比則越低，故名詞短語復(fù)雜度與該維度具有中低度負相關(guān)。此外，該維度與句內(nèi)從屬復(fù)雜度也具有低度正相關(guān)，出現(xiàn)此結(jié)果可能有兩點原因：（1）該維度正向載荷因子中包含條件從句；（2）該維度表征文本顯性勸說的程度，需要使用大量的勸說性動詞(如command;demand;instruct等)來表明未來發(fā)生某事的可能和意向性。但這類動詞往往都可以攜帶賓語從句，所以句內(nèi)從屬復(fù)雜度得分越高，該維度得分也越高。

維度6與4個句內(nèi)從屬復(fù)雜度指標的相關(guān)均達到中低水平。不難發(fā)現(xiàn)，該維度下的4個具有最高因子載荷的語言特征中有3個和從句有關(guān)。Biber認為維度6的從屬性語言特征是實時語言產(chǎn)出時信息闡述的標記。說話者一方面要聚焦于信息闡述，另外也要應(yīng)對這種條件下語言產(chǎn)出時的種種限制因素[13]113。進行準確的詞匯選擇，并將信息“打包”放入含有更多實詞和短語的少數(shù)語言結(jié)構(gòu)中是不現(xiàn)實的。而附加更多的從句能夠緩解產(chǎn)出時的時間壓力，實現(xiàn)對信息的有效組織。從功能語言學(xué)角度看，這是詞匯和語法間“協(xié)同效應(yīng)”的典型例證。

表5 ESP句法復(fù)雜度及語體維度的相關(guān)系數(shù)

為弄清句法復(fù)雜度對維度1、3、4、6的預(yù)示程度，我們以相關(guān)度較高的句法復(fù)雜度指標為自變量，以語體維度為應(yīng)變量，采用逐步進入法進行多元回歸。

選擇維度1為應(yīng)變量，自變量為MLC、DC/C、CP/C和CN/C。CN/C進入模型時能夠解釋的方差高達47.5%。F(1,298)=269.736；p=0.000。增加了DC/C后，模型2所能解釋的方差為52%。F(2,297)=160.899；p=0.000。說明名詞短語能夠十分顯著預(yù)示文本的互動性，且句內(nèi)從屬對維度1也具有一定的解釋力。

當應(yīng)變量為維度3，自變量為CP/T和CN/C時，CP/T進入模型，能夠解釋35.3%的方差，F(xiàn)(1,298)=163.794；p=0.000。增加CN/C后，模型2可解釋36.2%的方差。F(2,297)=85.850；p=0.000?？芍⒘卸陶Z是該維度最有效的預(yù)示變量。

應(yīng)變量為維度4，自變量為DC/C、CN/C和VP/T時，VP/T進入模型1，能夠解釋21.6%的方差，F(xiàn)(1,298)=82.175；p=0.000。增加CN/C后，模型2可以解釋31.3%的方差。F(2,297)=67.608；p=0.000。動詞及名詞短語對該維度具有較強解釋力。

當應(yīng)變量為維度6，自變量為DC/T、CP/C和VP/T時，DC/T進入模型1，可解釋16.3%的方差，F(xiàn)(1,298)=58.155；p=0.000。增加CP/C后，模型2可解釋19.3%的方差。F(2,297)=35.422；p=0.000。句內(nèi)從屬具有一定的預(yù)示作用。

四、結(jié)語

本研究發(fā)現(xiàn)ESP相較于EGP，在語體和句法復(fù)雜度方面都表現(xiàn)出鮮明特點，具體表現(xiàn)為：ESP文本的互動性、敘事性和即席信息精密度顯著低于EGP；前者的指稱明晰性、抽象性顯著高于后者。ESP文本的句法單位、并列短語和名詞短語的復(fù)雜度高于EGP，但句內(nèi)從屬和句間并列復(fù)雜度顯著較低。ESP文本中，句法復(fù)雜度的變化能夠顯著影響文本的互動性、指稱明晰性、顯現(xiàn)勸說性和即席信息精密性，但不會影響它的敘事性和抽象程度。研究說明：不同語域文本因其傳達的意義類型有別，在句法復(fù)雜度方面亦有差異。特定句法資源的使用是為了適應(yīng)意義表達的需要，以實現(xiàn)不同的話語功能。本研究存在如下不足：選取的ESP樣本數(shù)量不足，語料代表性有待商榷。其次，本研究只調(diào)查了句法方面的復(fù)雜度，對句法多樣度未做研究。希望以后的研究能夠從上述角度入手，獲取對ESP文本更為科學(xué)而全面的認識。