刘贻珍

摘    要： 政治演讲是公众演讲的一种重要形式，在政治生活中发挥着重要作用。本文拟从韩礼德系统功能语法下的语气系统、情态系统和人称系统出发，以2009年奥巴马就职演讲和2017年特朗普就职演讲为语料，分析两篇政治演讲的人际功能，从而阐释奥巴马和特朗普演讲背后的政治意图。

关键词： 人际意义    就职演讲    奥巴马    特朗普

一、引言

就总统就职演讲而言，应具有以下两方面功能。第一，为了获得民众的信任与支持，总统会着重分析当前国际形势，并阐明自己的政治主张;第二，就职演讲应具有号召力，以激发民众共同建设国家的热情。本文以人际功能理论下的语气系统、情态系统、人称系统为基础，分析2009年奥巴马就职演讲和2017年特朗普就职演讲，从而阐述就职演讲背后的政治意圖。

近年来，学者从不同角度对总统的政治语篇进行分析，主要集中于主位结构、衔接和语音学等方面，只有部分学者从人际功能角度分析总统的政治语篇。同时，大多研究均以单一政治语篇为研究对象，很少有学者做过奥巴马和特朗普就职演讲的对比研究。为了弥补以上研究空白，本文选取特朗普和奥巴马第一次就职演讲为语料，运用人际功能下的语气系统、情态系统和人称系统对两篇政治演讲进行对比分析，进一步阐释权力、意识和语言之间的关系。

二、人际功能

Halliday等功能语法学家提出了语言的三大元功能：概念功能、人际功能和语篇功能。人际功能与社会活动息息相关，社会活动者运用的语言在一定程度上反映了身份、地位和动机等。社会活动者运用语言符号表达自身观点，进而影响他人的态度和决策。

人际功能的实现有赖于语气系统、情态系统、人称系统等。语气系统在交际过程中起到关键性作用，用来反映说话者的交际目的;情态系统用来反映说话者的真实意愿、对某一命题的判断，或表达对听话者的命令;人称系统的选择则由交际双方的人际关系决定，交际者的社会地位和意图都会影响人称的选用。

三、奥巴马与特朗普就职演讲的人际功能对比分析

政治家的演讲语言受到特定时间、演讲目的和社会背景的影响。本文分析的语料来源于2009年1月奥巴马取得大选胜利后的就职演讲及2017年1月美国新任总统特朗普的就职演讲。之所以选取奥巴马第一次就职演讲为语料，是为了维护其与特朗普作为新任总统身份的一致性。本文将从语气系统、情态系统、人称系统对两篇就职演讲进行对比分析。

2009年1月20日，奥巴马上任美国总统，成为美国历史上第一位非裔美国总统。当时正值美国经济萧条时期，为了解决相应的问题，他在政策方面敢于创新，提出了许多关于民生的政策，如绿色新政、教育新政、医疗新政等，这些新政帮助他获得了大多数美国人的信任。因此奥巴马就职演讲的目的为进一步阐述新政的意义与作用，使民众树立走出困境的信心，进一步激发民众为国家服务的热情。2017年1月20日，特朗普正式成为美国总统。在通常情况下，总统上任至少有一百天的“蜜月期”。然而经历了一整年总统选举乱局的美国政坛和社会，在选后的两个多月中，却看不到对抗缓和的气象。特朗普在正式上任前似乎已经失去了“蜜月期”，因此特朗普就职演讲的目的是重获美国民众对其执政理念的信心，进而赢得民众的信任。

（一）语气系统中的人际功能

语气系统是实现人际功能的重要手段，包括主语和限定成分两部分。主语是命题中的重要成分，对命题的有效性负责;限定成分则将命题与实际交际中的语境联系起来。作为交际的核心，语气在小句交换过程中起到重要作用。语气由主语与限定词的位置决定：若主语位于限定词前，该小句为陈述语气;若主语位于限定词后，该小句为疑问语气;若句中不含主语和限定词，则该句为祈使语气。

政治演讲通常涉及两种言语功能：陈述功能（给予信息）和命令功能（求取服务）。在演讲语篇中，陈述句占比最大，其次是祈使句（管淑红，2006）。两篇就职演讲用时均为18分钟左右，但在小句数量上存在明显差异。笔者分别对两篇就职演讲中的小句数量及语气类型进行定量分析，得出以下数据：

从上述数据可以看出，两篇就职演讲均以陈述语气为主，其次是祈使语气。奥巴马在近20分钟的就职演讲中，共使用232个小句，其中陈述句204句，占87.9%;祈使句28句，占12.1%。而在特朗普17分钟左右的演讲中，共使用小句148个，其中陈述句146句，占98.6%;祈使句2句，占1.4%。

这样的语气类型分布客观反映了政治演讲语篇的特点。政治演讲应具有较强的鼓动性和号召力，以激发民众的热情。一方面，陈述语气主要用来帮助演讲者传递特定信息，如政治主张、事件看法等。另一方面，祈使语气则用来帮助演讲者达到演讲目的，对民众起到劝说作用，以获取民众的政治支持。此外，祈使语气可体现交际双方的人际关系，表现说话者的身份和地位，使用祈使句意味着“说话人（认为自己）处于权势地位”（李战子，2004：402）。作为即将就职的总统，奥巴马和特朗普均借助祈使句显示自己的权势地位。两篇就职演讲中均没有疑问语气，是因为政治演讲的主要目的是陈述或劝说，而非从民众处获取信息。

陈述语气和祈使语气的作用可用以下例子进一步解释说明。两位领导人均用陈述的肯定语气增强自己演讲的客观性和真实性。

（1）Homes have been lost; jobs shed; businesses shuttered. Our health care is too costly; our schools fail too many.

在奥巴马的就职演讲中，他向美国民众阐述了经济、科学、教育、医疗等方面面临的严峻形势。通过运用陈述语气，奥巴马客观地指出了美国面临的严峻挑战，加强了演讲的真实性。

（2）Washington flourished， but the people did not share in its wealth. Politicians prospered， but the jobs left and the factories closed.

在就职演讲开篇，特朗普首先否定了华盛顿精英的作用。通过连续使用陈述句，特朗普论述了华盛顿精英诸多方面的错误。陈述语气的运用，坚定表明特朗普对华盛顿精英的态度，企图使民众对其看法表示赞同。

祈使语气在政治语篇中则起到劝告、建议、邀请及督促等作用。

（3）But know this， America： They will be met.

通过运用这一祈使句，奥巴马一方面使美国民众重获信心，克服困难，另一方面进一步劝说美国民众信任自己，美国政府有能力带领民众走出困境，激发民众建设国家的热情。

（4）Do not allow anyone to tell you that it cannot be done.

这一祈使句位于特朗普就职演讲的结尾，起到调动气氛的作用。这句话表达了特朗普对听众的劝告和建议，企图赢得民众的支持。

总体上看，两篇就职演讲语气类型使用情况差异不大，同一语气类型起到的作用相似。这一做法符合政治语篇提供特定信息、宣传政治主张的特点。两篇就职演讲中语气使用情况的区别在于，奥巴马使用了较为多样的陈述语气句式。除以往的陈述句外，还使用了状语从句、定语从句、主语从句等句式。特朗普则倾向于使用简单句表达陈述语气。

（二）情态系统中的人际功能

情态是人际功能的重要成分，用来表示说话者对命题成功性和有效性的判断。情态可通过情态动词（如can， will， must）和情态副词（如probably， certainly）进行表达。情态系统具有高、中、低三级量值。情态值越高，说话人对命题越肯定，礼貌度越低;情态值越低，语气则越委婉，礼貌度越高。

在特朗普和奥巴马的就职演讲中，高、中、低量值的情态动词均有体现。下表为笔者对两篇就职演讲中情态动词使用情况的统计。

从表2可以看出，奥巴马和特朗普的情态动词总体使用频率大致相当，奥巴马共使用54次，特朗普共使用50次，且两者中量值情态动词使用比例均为最大。两者均大量使用中量值情态动词will。在奥巴马就职演讲中，will使用频率为21次，在特朗普的就职演讲中则高达44次。will用于第一人称之后，可表示决心和立场。在两篇就职演讲中，will的高频率使用，一方面是由政治演讲的功能决定的，即说服民众接受自己的政治立场，另一方面则体现了两位领导人的决心。以下例子有助于进一步理解will在政治演讲中的作用。

（5）I promise you—we as a people will get there.

（6）I will fight for you with every breath in my body—and I will never， ever let you down.

以上两个例子分别来自奥巴马和特朗普就职演讲，will一词向美国民众传达了两任总统的信心。通过will这一中量值情态动词的运用，既表明了两任总统的执政决心，又企图拉近了与民众的社会距离。

然而，两者在情态动词使用过程中存在明显差别。奥巴马同时使用低、中、高三级量值的情态动词，而特朗普则主要使用中量值情态动词。奥巴马使用多种情态动词，涵盖must，cannot， might，will，shall，can，may等，特朗普仅使用了must，can，will，should这四个情态动词，且will一词占了极大比例。上述差异与两者的演讲背景和演讲目的的差异有关。奥巴马当选是大部分选民支持的结果， 一方面他需要借助中、低量值的情态动词阐述自己的承诺和描绘未来工作的艰巨，从而拉近与民众间的社会距离，另一方面奥巴马当选正值美国处于最艰难的局面，经济状况极其糟糕，他借助must等高量值情态动词鼓励美国民众振作起来。同时，must一词在一定程度上体现出总统的权威地位。而特朗普面对的情况则相对复杂，虽然赢得了大选，但没有赢得大部分选民的支持。因此特朗普演讲的首要目的是让民众了解他的政治策略，从而向民众传达他的信念。因此，特朗普选用中量值情态动词客观描述自己的政治意图并表达自己执政的信心，避免使用较高或较低量值的情态动词反映出权势地位或底气不足。

（三）人称系统中的人际功能

语篇中人称代词的恰当使用有助于建立和维护说话人与听话人间的人际关系。李战子（2004：124）指出，人称代词与语气、情态相似，也具有实现语篇人际意义的功能。在英语中，代词有一、二、三人称之分，且每一种人称都有单、复数之分。在言语过程中，第一人称用来指代说话者，第二人称指代听话者，第三人称则指代不在场的人。在实际交际过程中，人称代词的意义复杂而动态，需具体问题具体分析。

在社会交际过程中，人称代词常用来进行身份建构。身份构建则旨在实现一定的人际意义或交际效果。在政治演讲中，人称代词做主语的情况常见。以下两表为两篇就职演讲中人称代词的使用情况。

据统计，奥巴马和特朗普均在就职演讲中使用大量人称代词，尤其是第一人称代词。奥巴马在就职演讲中使用第一人称代词高达155次，在特朗普就职演讲中第一人称代词的使用也有103次，且两篇就职演讲中we的用法皆为内包用法，即包含广大公民。We一词既表明总统与民众站在统一战线，缩小与民众间的距离，增强演讲的感染力。通过第一人称代词的运用，两篇就职演讲都企图为听众塑造一个美国领导人形象。

然而，两篇就职演讲在第二人称代词you和your的使用上存在明显差异，并具有不同的人际意义。在奥巴马就职演讲中，共使用第二人称代词15次，占比7.4%，其中14个人称代词用来指代破坏国际社会和平的人，包括播种冲突种子的他国领导人、通过腐败获得权力的领导人、恐怖分子等。奥巴马通过运用you这一人称代词，将自己与黑暗势力对立起来。而在特朗普的就职演讲中，共使用第二人称代词25次，占比17.5%，所有的第二人称代词均用来指代美国民众。这是因为特朗普在大选中获得的民众总支持率偏低，急需通过就职演讲改变状况。第二人称代词的运用，实现了特朗普与民众间的直接对话，企图拉近了与民众间的距离。以下例子有助于进一步理解两者在第二人称代词运用方面的差異。

（7）To those leaders around the globe who seek to sow conflict， or blame their society's ills on the West—know that your people will judge you on what you can build， not what you destroy.

通過第二人称代词you的运用，这一句实现了奥巴马与播种冲突种子的领导人的直接对话，对相关领导人发出警告，并表明自己作为美国总统的决心。

（8）Your voice， your hopes， and your dreams will define our American destiny.

这句话位于特朗普就职演讲的结尾处，通过运用your与名词的搭配，实现特朗普与民众间的直接对话，企图使民众接受他的看法。

四、结语

本文以Halliday系统功能语法为基础，从语气、情态、人称三个方面对奥巴马和特朗普就职演讲的人际功能进行分析，旨在揭示两者意义构建方面的差异，推测背后的政治意图。研究发现，两篇就职演讲在人际意义构建方面既存在共性又存在差异。共性在于两者在语气上都善于使用陈述语气表达观点，以期获得支持;在情态上，主要使用中量值情态动词维护演讲内容的客观性;在人称方面，均采用第一人称表明自己的立场，企图拉近民众关系。差异主要体现在两者在情态及人称的具体运用上：奥巴马倾向于同时使用多种量值的情态动词实现自己的演讲目标，运用较高量值情态动词坚定民众走出困境的决心，运用较低量值情态动词拉近与民众间的距离。特朗普则集中使用中量值情态动词will表明自己的执政决心，企图得到公众的认可。在人称代词的选择上，奥巴马以you指代破坏国际社会和平的人，表明自己的决心，特朗普则主要使用you指代美国民众，与民众对话。语气、情态、人称的人际意义建构过程是密不可分、相辅相成的，从人际功能视角对就职演讲进行分析，有助于进一步理解说话人的潜在意图。

参考文献：

[1]Halliday， M.A.K.. An Introduction to Functional Grammar （2nd） [M]. London： Arnold， 1994.

[2]管淑红，王雅丽，罗玲娟.政治演讲语篇的评价视角[J].华东交通大学学报，2006（6）：74-78.

[3]胡壮麟.语言系统与功能[M].北京：北京大学出版社，1990：15-16.

[4]李战子.话语的人际意义研究[M].上海：上海外语教育出版社，2004：124.

基金项目：本文系吉林大学研究生创新基金资助项目“BBC关于中国环境问题报道中的隐喻和互文性：多模态分析”（101832018C128）的阶段性成果。