2012年10月 学术交流 0ct.,2012 总第223期第10期 Academic Exchange Serial No.223 No.10 哈尔滨话合口呼零声母]化的社会语言学研究 王佳琳，侯煜冠 (1.哈尔滨工程大学国际合作教育学院，哈尔滨150001：2.哈尔滨工业大学电子与信息工程学院，哈尔滨150001) 摘要]合口呼零声母)]化变异作为哈尔滨话语音系统中的一项重要特征，具有社会语言 学方面的研究价值和研究意义。本文在显象时间框架下，运用变异社会语言学理论对哈尔滨市区 及郊区范围内诸言语社区进行调查，通过对227名讲话人提供的有效样本的定量统计分析，描述 出哈尔滨话合口呼零声母山化变异的社会分布状况，并立足于语言内外部因素（尤其立足诸社会 因素)对)化变异进行分析。研究发现，在诸语言外部因素中，讲话人的家庭声望、成长地、职业 声望和年龄等四因素对的化的影响最大，其次是讲话人的居住地和性别因素，最后是民族因素。 [关键词]哈尔滨话；零声母合口呼；】化变异；制约因素；社会语言学研究 [中图分类号]H01文献标志码]A文章编号]1000-8284(2012)10-0157-06 本文以哈尔滨方言语音系统中的显著特点一合口呼零声母]化变异作为研究对象，运用社会 语言学的方法收集语料，以求从无拘束的气氛中获取最具有代表性的语音样品：其后，运用社会语言学 的研究方法以定量分析手段描述出]化变异与语言内外部因素之间的关联程度，旨在对哈尔滨人发 生]化变异的概率做出科学预测，逐步丰富和完善哈尔滨话的语音理论建构。 一、哈尔滨话合口呼零声母的语音分歧 哈尔滨方言以哈尔滨本地土话为基础，在历代移民语言影响下融合而成。作为东北官话的典型代 表，哈尔滨话在全国各大城市方言中与北京话最为接近0，其声母韵母系统和调类与北京话完全相同， 只是各调类的调值略有差别回。此外，哈尔滨话古四声在今调类的分合与北京话也基本一致，只是古清 入声字今读上声的比北京话多一些回。 普通话有一些音节不用辅音开头，叫做“零声母”音节。在汉语拼音方案里零声母音节用“y”、“w” 开头，音标用]、w]、[y]表示的。哈尔滨话合口呼诸韵母不加声母单用时，我们称为合口呼零声母音 节。用汉语拼音记录该音节时，用字母“w”作为音节的开头。我们发现，在哈尔滨人的口语中，W”的 实际发音大都分布在双唇到唇齿的范围之间，唇形的开合圆展程度不等，口腔的阻通程度也不等。这一 点，与沈炯先生在25年前对北京话零声母合口呼音节发音情况的调查结果一致。现将各种发音情形用 国际音标标记为uwBvv]。 哈尔滨人对合口呼零声母音节发音部位的选择，反映出W位置语音总分布中的两级倾向。即绝大 多数情况下，不是双唇就是唇齿，界限分明。从口语的实际发音情形出发，本文将哈尔滨话中W位置的 语音归结为两种主要发音型一将各种双唇音统称为W型发音，将各种唇齿音统称为V型发音。据 此，我们可以认为W型和V型大致呈现互补分布，二者比例数之和接近1。 二、研究材料 我们以语音调查所获取的语料作为研究材料。现将本研究所需考察的具体内容以表格形式体现。 [收稿日期]2012-03-17 [作者简介]王佳琳(1982一)，女，黑龙江哈尔滨人，教师，硕士，从事社会语言学研究。 ·157· ?1994-2015 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http://www.cnki.net
2012 年 10 月 学 术 交 流 Oct． ，2012 总第 223 期 第 10 期 Academic Exchange Serial No． 223 No． 10 ［收稿日期］2012 － 03 － 17 ［作者简介］王佳琳( 1982 － ) ，女，黑龙江哈尔滨人，教师，硕士，从事社会语言学研究。 哈尔滨话合口呼零声母［υ］化的社会语言学研究 王 佳 琳1 ，侯 煜 冠2 ( 1. 哈尔滨工程大学 国际合作教育学院，哈尔滨 150001; 2. 哈尔滨工业大学 电子与信息工程学院，哈尔滨 150001) ［摘 要］合口呼零声母［υ］化变异作为哈尔滨话语音系统中的一项重要特征，具有社会语言 学方面的研究价值和研究意义。本文在显象时间框架下，运用变异社会语言学理论对哈尔滨市区 及郊区范围内诸言语社区进行调查，通过对 227 名讲话人提供的有效样本的定量统计分析，描述 出哈尔滨话合口呼零声母［υ］化变异的社会分布状况，并立足于语言内外部因素( 尤其立足诸社会 因素) 对［υ］化变异进行分析。研究发现，在诸语言外部因素中，讲话人的家庭声望、成长地、职业 声望和年龄等四因素对［υ］化的影响最大，其次是讲话人的居住地和性别因素，最后是民族因素。 ［关键词］哈尔滨话; 零声母合口呼; ［υ］化变异; 制约因素; 社会语言学研究 ［中图分类号］H01 ［文献标志码］A ［文章编号］1000 － 8284( 2012) 10 － 0157 － 06 本文以哈尔滨方言语音系统中的显著特点———合口呼零声母［υ］化变异作为研究对象，运用社会 语言学的方法收集语料，以求从无拘束的气氛中获取最具有代表性的语音样品; 其后，运用社会语言学 的研究方法以定量分析手段描述出［υ］化变异与语言内外部因素之间的关联程度，旨在对哈尔滨人发 生［υ］化变异的概率做出科学预测，逐步丰富和完善哈尔滨话的语音理论建构。 一、哈尔滨话合口呼零声母的语音分歧 哈尔滨方言以哈尔滨本地土话为基础，在历代移民语言影响下融合而成。作为东北官话的典型代 表，哈尔滨话在全国各大城市方言中与北京话最为接近［1］，其声母韵母系统和调类与北京话完全相同， 只是各调类的调值略有差别［2］。此外，哈尔滨话古四声在今调类的分合与北京话也基本一致，只是古清 入声字今读上声的比北京话多一些［3］。 普通话有一些音节不用辅音开头，叫做“零声母”音节。在汉语拼音方案里零声母音节用“y”、“w” 开头，音标用［j］、［w］、［y］表示［4］。哈尔滨话合口呼诸韵母不加声母单用时，我们称为合口呼零声母音 节。用汉语拼音记录该音节时，用字母“w”作为音节的开头。我们发现，在哈尔滨人的口语中，“W”的 实际发音大都分布在双唇到唇齿的范围之间，唇形的开合圆展程度不等，口腔的阻通程度也不等。这一 点，与沈炯先生在 25 年前对北京话零声母合口呼音节发音情况的调查结果一致。现将各种发音情形用 国际音标标记为 ［u w β υ v ］［4］。 哈尔滨人对合口呼零声母音节发音部位的选择，反映出 W 位置语音总分布中的两级倾向。即绝大 多数情况下，不是双唇就是唇齿，界限分明。从口语的实际发音情形出发，本文将哈尔滨话中 W 位置的 语音归结为两种主要发音型———将各种双唇音统称为 W 型发音，将各种唇齿音统称为 V 型发音。据 此，我们可以认为 W 型和 V 型大致呈现互补分布，二者比例数之和接近 1。 二、研究材料 我们以语音调查所获取的语料作为研究材料。现将本研究所需考察的具体内容以表格形式体现。 ·157·
如表1所示，我们按照影响]化变异的语言内部因素，包含9类音节结构因素和合口呼零声母字在词 中出现的三类情况对该表进行分类，对其中27个词的发音状况进行考察，并对其中未加入括号的字的 发音情况子以重点记录。 表1哈尔滨话零声母合口呼音节W位置语音调查表 位置 考察对象 双音节词词首W位置 双音节词词尾W位置 双音节连用 音节结构 1.wa 1.蛙（泳） 2.(女)娲 3.(不为)瓦（全） 2.wai 4.歪（斜） 5.(道)外 6.外（文） 3.wan 7.玩（笑） 8.(手)腕 9.万（物） 4.wang 10.王（国） 11.(渔)网 12.往往 5.wei 13.味（道） 14.(作)为 15.威（望） 6.wen 16.文（化） 17.(询)问 18.(慰)问 7.weng 19.翁（婿） 20.(渔)翁 21.嗡嗡（响） 8.wo 22.我（们） 23.(仰)卧 24.(忘)我 9.wu 25.污（染） 26.(房)屋 27.无（谓） 如表2所示，我们把该表按照影响]化变异的语言外部因素，包括8类社会因素进行分类。需要 特别说明的是，我们对在哈尔滨方言中使用频率极高的V型发音（即]变式）的态度和评价一致与否 作为标准选定讲话人日。本调查共采访244名讲话人，其中提供有效语料者227人（文中所有对发音人 的基本社会特征所进行的分类都只针对此227人)。 表2提供调查数据的讲话人基本社会特征分类表 社会因素 构成项目、数量与其所占比重 主城区156人，占68.7%（道里区31人、道外区22人、南岗区83人、香坊区20人） 现居住地 郊区52人，占22.9%（呼兰区15人、松北区13人、阿城区10人和平房区14人） 周边市辖县（市）19人，占8.4%（五常市6人、宾县13人） 男性106人，占46.7% 性别 女性121人，占53.3% 学生组57人，占25.1%（各求学阶段学生） 最高组12人，占5.3%（工程师、高校教师、政府机关领导干部、企业高管） 次高组41人，占18.1%（政府机关公务员、事业单位工作人员、医务工作者、金融业中层管理者、 职业声望肉 中学教师) 中等组101人，占44.5%（幼儿与小学教师、技术工人、个体从业者、出租车司机） 次低组12人，占5.3%（服务业者、农民、非技术工人、体力劳动者、待业者） 最低组4人，占1.8%（无业者） 汉族208人，占91.6% 民族 非汉族19人，占8.4%（满、蒙、回、朝鲜、哈萨克、土家、锡伯等族） 青少年(18岁以下)31人，占13.7% 青年(18-35岁)107人，占47.1% 年龄 中年(36-45岁)32人，占14.1% 中老年(46-55岁)45人，占19.8% 老年(56岁以上)12人，占5.3% ·158· ?1994-2015 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http://www.cnki.net
如表 1 所示，我们按照影响［υ］化变异的语言内部因素，包含 9 类音节结构因素和合口呼零声母字在词 中出现的三类情况对该表进行分类，对其中 27 个词的发音状况进行考察，并对其中未加入括号的字的 发音情况予以重点记录。 表 1 哈尔滨话零声母合口呼音节 W 位置语音调查表 位 置 考察对象 音节结构 双音节词词首 W 位置 双音节词词尾 W 位置 双音节连用 1． wa 1． 蛙( 泳) 2． ( 女) 娲 3． ( 不为) 瓦( 全) 2． wai 4． 歪( 斜) 5． ( 道) 外 6． 外( 文) 3． wan 7． 玩( 笑) 8． ( 手) 腕 9． 万( 物) 4． wang 10． 王( 国) 11． ( 渔) 网 12． 往往 5． wei 13． 味( 道) 14． ( 作) 为 15． 威( 望) 6． wen 16． 文( 化) 17． ( 询) 问 18． ( 慰) 问 7． weng 19． 翁( 婿) 20． ( 渔) 翁 21． 嗡嗡( 响) 8． wo 22． 我( 们) 23． ( 仰) 卧 24． ( 忘) 我 9． wu 25． 污( 染) 26． ( 房) 屋 27． 无( 谓) 如表 2 所示，我们把该表按照影响［υ］化变异的语言外部因素，包括 8 类社会因素进行分类。需要 特别说明的是，我们对在哈尔滨方言中使用频率极高的 V 型发音( 即［υ］变式) 的态度和评价一致与否 作为标准选定讲话人［5］。本调查共采访 244 名讲话人，其中提供有效语料者 227 人( 文中所有对发音人 的基本社会特征所进行的分类都只针对此 227 人) 。 表 2 提供调查数据的讲话人基本社会特征分类表 社会因素 构成项目、数量与其所占比重 现居住地 主城区 156 人，占 68． 7% ( 道里区 31 人、道外区 22 人、南岗区 83 人、香坊区 20 人) 郊区 52 人，占 22． 9% ( 呼兰区 15 人、松北区 13 人、阿城区 10 人和平房区 14 人) 周边市辖县( 市) 19 人，占 8． 4% ( 五常市 6 人、宾县 13 人) 性别 男性 106 人，占 46． 7% 女性 121 人，占 53． 3% 职业声望［6］ 学生组 57 人，占 25． 1% ( 各求学阶段学生) 最高组 12 人，占 5． 3% ( 工程师、高校教师、政府机关领导干部、企业高管) 次高组 41 人，占 18． 1% ( 政府机关公务员、事业单位工作人员、医务工作者、金融业中层管理者、 中学教师) 中等组 101 人，占 44． 5% ( 幼儿与小学教师、技术工人、个体从业者、出租车司机) 次低组 12 人，占 5． 3% ( 服务业者、农民、非技术工人、体力劳动者、待业者) 最低组 4 人，占 1． 8% ( 无业者) 民族 汉族 208 人，占 91． 6% 非汉族 19 人，占 8． 4% ( 满、蒙、回、朝鲜、哈萨克、土家、锡伯等族) 年龄 青少年( 18 岁以下) 31 人，占 13． 7% 青年( 18 － 35 岁) 107 人，占 47． 1% 中年( 36 － 45 岁) 32 人，占 14． 1% 中老年( 46 － 55 岁) 45 人，占 19． 8% 老年( 56 岁以上) 12 人，占 5． 3% ·158·
最高声望家庭20人，占8.8% 次高声望家庭53人，占23.3% 家庭声望 中等声望家庭107人，占47.1% 次低声望家庭36人，占15.9% 最低声望家庭11人，占4.8% 最高学历，硕士以上27人，占11.9% 高等学历，大专大学103人，占45.4% 教育程度 中等学历，中专高中51人，占22.5% 低等学历，小学初中46人，占20.3% 新哈尔滨人52人，占22.9%（在哈生活10年以内，或本人为第一代哈尔滨人） 成长地 老哈尔滨人157人，占69.2%（在哈生活35年以上，或父辈为土生土长的哈尔滨人） 非哈尔滨人18人，占7.9%（父辈户籍非哈市，且不在哈市长期居住的哈市周边市辖县（市）人) 三、调查与研究方法 首先，需要建立本研究所依据的语音样本语料库。为确保语言材料的可靠性，我们综合运用社会语 言学获取语料的多种方法对语料进行搜集。本文所依据的语料是我们沿用传统调查方法（问卷调查） 和变异社会语言学的田野调查方法，历时4个月，在哈尔滨各主城区、郊区以及哈尔滨所辖个别县市，采 用随机抽样和滚雪球抽样相结合的方法所选取的一个社会切面样本的调查结果。共采用当场问卷调查 法、朗读词表、朗读短文、诱导提问、参与观察和快速匿名调查法等六种具体方法。综合运用上述方法进 行调查取样，既能够使讲话人对自己语言的注意力程度由较高逐渐降低，从而极大地克服普遍存在于社 会调查环节中的“观察者悖论”的不利影响团：又可以在正式性被逐渐减弱的不同语体条件下，考察正 式语体和非正式语体中语言的变异情况和变异概率，从而确保达到全面收集语料、科学定量分析的根本 目的。 第二，语料整理是本研究中形成哈尔滨话合口呼零声母音节发音情况语料库所需解决的关键环节。 我们严格依照有效数据所承载的各项信息，对各讲话人个体的社会特征进行详尽而准确的转写。在 变异社会语言学研究中，转写后的字符可以进行相关分析，因此我们需要预先确定因变项(independent variable)和自变项(dependent variable)。本文将“W型”和“V型”两种发音类型确定为因变项，而将各 内部因素（语言内部因素）和外部因素（各社会因素）确定为自变项。需要说明的是，自变量不是因变量 的原因，因变量也不是自变量的结果，二者之间不是因果关系，而是相关关系回。 语料库建成以后，需要编写检索程序以根据研究分析的实际需要方便快捷地选取调查数据。检索 语料，可按照讲话人姓名、性别、年龄、民族、现居住地、教育程度、职业声望、家庭声望、成长地等9项中 的任意一项或多项同时进行。在建成的语料库中，我们按照各语言变项和社会变项分别建立若干文件， 并根据实际需要利用SPSS生成该软件可识别的系统文件，进而进行各种分析。 最后，本文使用SPSS(Statistical Package for the social Sciences社会科学统计包)l6.0版对研究所涉 及的全部数据进行统计分析。通过操作统计软件对各类数据进行处理而生成各种反映调查结果的数据 和图表。并对所得结果进行卡方检验和回归分析。其中，卡方检验用于比较不同分类变量是否相关或 相互独立@。若要了解一个变量是如何和其他变量联系的，就要进行回归分析，以此检查自变量是否 影响因变量并根据已知的自变量来预测因变量。如果自变量有两个或者两个以上我们就称作多元回归 分析0。 表3.各发音类型在发音总频数中的比重表 四、语言内部因素与哈尔滨话合口呼零声母 总频数 6588(100%) ]化的关系 W型频数 3268(49.6%) 为突出研究对象一哈尔滨话合口呼零声母]化变异 V型频数 2861(43.4%) 并减少行文的繁冗，我们侧重讨论了V型发音的情况。通 WV混用型频数 324(4.9%) 过软件运算，得出哈尔滨市244人27词中W位置各种发 取样损失 135(2.0%) 音型的总频数及总比例数，如表3所示，其中括号中的比例 ·159· ?1994-2015 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http://www.cnki.net
家庭声望 最高声望家庭 20 人，占 8． 8% 次高声望家庭 53 人，占 23． 3% 中等声望家庭 107 人，占 47． 1% 次低声望家庭 36 人，占 15． 9% 最低声望家庭 11 人，占 4． 8% 教育程度 最高学历，硕士以上 27 人，占 11． 9% 高等学历，大专大学 103 人，占 45． 4% 中等学历，中专高中 51 人，占 22． 5% 低等学历，小学初中 46 人，占 20． 3% 成长地 新哈尔滨人 52 人，占 22． 9 % ( 在哈生活 10 年以内，或本人为第一代哈尔滨人) 老哈尔滨人 157 人，占 69． 2 % ( 在哈生活 35 年以上，或父辈为土生土长的哈尔滨人) 非哈尔滨人 18 人，占 7． 9 % ( 父辈户籍非哈市，且不在哈市长期居住的哈市周边市辖县( 市) 人) 三、调查与研究方法 首先，需要建立本研究所依据的语音样本语料库。为确保语言材料的可靠性，我们综合运用社会语 言学获取语料的多种方法对语料进行搜集。本文所依据的语料是我们沿用传统调查方法( 问卷调查) 和变异社会语言学的田野调查方法，历时 4 个月，在哈尔滨各主城区、郊区以及哈尔滨所辖个别县市，采 用随机抽样和滚雪球抽样相结合的方法所选取的一个社会切面样本的调查结果。共采用当场问卷调查 法、朗读词表、朗读短文、诱导提问、参与观察和快速匿名调查法等六种具体方法。综合运用上述方法进 行调查取样，既能够使讲话人对自己语言的注意力程度由较高逐渐降低，从而极大地克服普遍存在于社 会调查环节中的“观察者悖论”的不利影响［7］; 又可以在正式性被逐渐减弱的不同语体条件下，考察正 式语体和非正式语体中语言的变异情况和变异概率，从而确保达到全面收集语料、科学定量分析的根本 目的。 第二，语料整理是本研究中形成哈尔滨话合口呼零声母音节发音情况语料库所需解决的关键环节。 我们严格依照有效数据所承载的各项信息，对各讲话人个体的社会特征进行详尽而准确的转写［8］。在 变异社会语言学研究中，转写后的字符可以进行相关分析，因此我们需要预先确定因变项( independent variable) 和自变项( dependent variable) 。本文将“W 型”和“V 型”两种发音类型确定为因变项，而将各 内部因素( 语言内部因素) 和外部因素( 各社会因素) 确定为自变项。需要说明的是，自变量不是因变量 的原因，因变量也不是自变量的结果，二者之间不是因果关系，而是相关关系［9］。 语料库建成以后，需要编写检索程序以根据研究分析的实际需要方便快捷地选取调查数据。检索 语料，可按照讲话人姓名、性别、年龄、民族、现居住地、教育程度、职业声望、家庭声望、成长地等 9 项中 的任意一项或多项同时进行。在建成的语料库中，我们按照各语言变项和社会变项分别建立若干文件， 并根据实际需要利用 SPSS 生成该软件可识别的系统文件，进而进行各种分析。 最后，本文使用 SPSS( Statistical Package for the social Sciences 社会科学统计包) 16． 0 版对研究所涉 及的全部数据进行统计分析。通过操作统计软件对各类数据进行处理而生成各种反映调查结果的数据 和图表。并对所得结果进行卡方检验和回归分析。其中，卡方检验用于比较不同分类变量是否相关或 相互独立［10］。若要了解一个变量是如何和其他变量联系的，就要进行回归分析，以此检查自变量是否 影响因变量并根据已知的自变量来预测因变量。如果自变量有两个或者两个以上我们就称作多元回归 分析［11］。 表 3. 各发音类型在发音总频数中的比重表 总频数 6588 ( 100% ) W 型频数 3268 ( 49． 6% ) V 型频数 2861 ( 43． 4% ) WV 混用型频数 324 ( 4． 9% ) 取样损失 135 ( 2． 0% ) 四、语言内部因素与哈尔滨话合口呼零声母 ［υ］化的关系 为突出研究对象—哈尔滨话合口呼零声母［υ］化变异 并减少行文的繁冗，我们侧重讨论了 V 型发音的情况。通 过软件运算，得出哈尔滨市 244 人 27 词中 W 位置各种发 音型的总频数及总比例数，如表 3 所示，其中括号中的比例 ·159·
数为各发音类型在发音总频数中所占的具体比重。 我们将对语言内部各因素对W/V发音类型选择的差异分别进行说明。首先观察语音本身的因 素。表4显示各音节结构对于V/W发音类型选择的不同频率。我们将各音节结构的V型发音比例数 按照从高至低的顺序依次排列，V型发音比例数的逐级下降表明了不同音节结构发生]化的概率逐 渐降低。 表4零声母各种音节结构与V/W发音类型比例 组类 例词 V型发音 W型发音 1 味（道）（作）为wi 474(69.6%) 207(30.4%) 2 文（化）（询）问wen 459(67.4%) 222(32.6%) 3 翁（渔）翁weng 452(66.4%) 229(33.6%) 歪（斜）（道）外wai 379(55.7%) 302(44.3%) 玩（笑）（手）腕wan 368(54.0%) 313(46.0%) 6 蛙（泳）（女）娲wa 365(53.6%) 316(46.4%) 7 王（国）（渔）网wang 334(49.0%) 347(51.0%) 我（们）（仰）卧wo 17(2.5%) 664(97.5%) 9 污（染）（书）屋wu 13(1.9%) 668(98.1%) 统计学的研究表明，比例数的种种差别反映的可能是实际的差别，但也可能是因抽样误差而造成的 差别。因此有必要用卡方检验对比例数的差别进行考察。统计学中卡方检验有多种用途，其中用于本 文研究的有两种：第一，用来推算两个分类变量相同的概率，以检验是否相关或相互独立。第二，用来推 算抽样误差的概率。其中，用第一种用途可具体分为以下三种情况：(1)当概率值小于或等于显著性水 平值0.05时，表明分类变量间差别显著：(2)当概率值小于或等于0.01时，表明差别非常显著：(3)当 概率值大于0.05时，有两种可能性：其一，说明二者没有显著差异，即不相互独立，具有相关性：其二，说 明抽样误差的概率过大，差别没有实际意义。 由于本文获取的各类数据的样本数量足够多，因此可以大大降低抽样误差发生的可能性。所以本 文使用卡方检验的主要功能是为了检验两个分类变量是否相关或相互独立，即实现上文所述的第一种 用途。为确保对V型发音与合口呼零声母各音节间的相关性进行重新分组的科学性，我们对表4各w 音节的V型发音分布进行了卡方检验，得出表5中的结果，其中各个检验结果单元格中的内容分别为 卡方值和该检验的概率值（以圆括号标记）。在该表中，我们将没有显著差异的数值，用黑体字标明，目 的是跟其他具有显著相关的数值作以区分，同时考虑到表中下三角区域单元格中的数值与上三角区域 呈对称结构，故亦予以省略，以便于查阅（如表5所示）。 表5 合口呼零声母各音节V型发音卡方检验结果 组类 1uei韵 2uen韵 3ueng韵 4uai韵 5uan韵 6ua韵 7uan韵 8uo韵 9u韵 0 0.766 1.633 28.311 28.311 28.311 59.636 665.1 665.1 1uei韵 (1) (0.382) (0.201) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) 0 0.162 19.851 25.492 27.147 47.164 630.9 630.9 2uen韵 (1) (0.687) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) 0 630.9 21.623 23.152 41.889 615.4 629.3 3ueng韵 (1) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) 0 0.359 0.581 5.96 466.6 479.8 4uai韵 (1) (0.549) (0.446) (0.015) (0.000) (0.000) 0 0.027 3.398 446.1 459.2 5uan韵 (1) (0.870) (0.065) (0.000) (0.000) 0 2.824 440.6 453.7 6ua韵 (1) (0.093) (0.000) (0.000) ·160· ?1994-2015 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved. http://www.cnki.net
数为各发音类型在发音总频数中所占的具体比重。 我们将对语言内部各因素对 W/V 发音类型选择的差异分别进行说明。首先观察语音本身的因 素。表 4 显示各音节结构对于 V/W 发音类型选择的不同频率。我们将各音节结构的 V 型发音比例数 按照从高至低的顺序依次排列，V 型发音比例数的逐级下降表明了不同音节结构发生［υ］化的概率逐 渐降低。 表 4 零声母各种音节结构与 V/W 发音类型比例 组类 例词 V 型发音 W 型发音 1 味( 道) ( 作) 为 wei 474 ( 69． 6% ) 207 ( 30． 4% ) 2 文( 化) ( 询) 问 wen 459 ( 67． 4% ) 222 ( 32． 6% ) 3 翁 ( 渔) 翁 weng 452 ( 66． 4% ) 229 ( 33． 6% ) 4 歪( 斜) ( 道) 外 wai 379 ( 55． 7 % ) 302 ( 44． 3% ) 5 玩( 笑) ( 手) 腕 wan 368 ( 54． 0% ) 313 ( 46． 0% ) 6 蛙( 泳) ( 女) 娲 wa 365 ( 53． 6% ) 316 ( 46． 4% ) 7 王( 国) ( 渔) 网 wang 334 ( 49． 0% ) 347 ( 51． 0% ) 8 我( 们) ( 仰) 卧 wo 17 ( 2． 5% ) 664 ( 97． 5% ) 9 污( 染) ( 书) 屋 wu 13 ( 1． 9 % ) 668 ( 98． 1% ) 统计学的研究表明，比例数的种种差别反映的可能是实际的差别，但也可能是因抽样误差而造成的 差别。因此有必要用卡方检验对比例数的差别进行考察。统计学中卡方检验有多种用途，其中用于本 文研究的有两种: 第一，用来推算两个分类变量相同的概率，以检验是否相关或相互独立。第二，用来推 算抽样误差的概率。其中，用第一种用途可具体分为以下三种情况: ( 1) 当概率值小于或等于显著性水 平值 0． 05 时，表明分类变量间差别显著; ( 2) 当概率值小于或等于 0． 01 时，表明差别非常显著; ( 3) 当 概率值大于 0． 05 时，有两种可能性: 其一，说明二者没有显著差异，即不相互独立，具有相关性; 其二，说 明抽样误差的概率过大，差别没有实际意义。 由于本文获取的各类数据的样本数量足够多，因此可以大大降低抽样误差发生的可能性。所以本 文使用卡方检验的主要功能是为了检验两个分类变量是否相关或相互独立，即实现上文所述的第一种 用途。为确保对 V 型发音与合口呼零声母各音节间的相关性进行重新分组的科学性，我们对表 4 各 w 音节的 V 型发音分布进行了卡方检验，得出表 5 中的结果，其中各个检验结果单元格中的内容分别为 卡方值和该检验的概率值( 以圆括号标记) 。在该表中，我们将没有显著差异的数值，用黑体字标明，目 的是跟其他具有显著相关的数值作以区分，同时考虑到表中下三角区域单元格中的数值与上三角区域 呈对称结构，故亦予以省略，以便于查阅( 如表 5 所示) 。 表 5 合口呼零声母各音节 V 型发音卡方检验结果 组类 1uei 韵 2 uen 韵 3ueng 韵 4 uai 韵 5 uan 韵 6 ua 韵 7 uan 韵 8 uo 韵 9 u 韵 1 uei 韵 0 ( 1) 0． 766 ( 0． 382) 1． 633 ( 0． 201) 28． 311 ( 0． 000) 28． 311 ( 0． 000) 28． 311 ( 0． 000) 59． 636 ( 0． 000) 665． 1 ( 0． 000) 665． 1 ( 0． 000) 2 uen 韵 0 ( 1) 0． 162 ( 0． 687) 19． 851 ( 0． 000) 25． 492 ( 0． 000) 27． 147 ( 0． 000) 47． 164 ( 0． 000) 630． 9 ( 0． 000) 630． 9 ( 0． 000) 3 ueng 韵 0 ( 1) 630． 9 ( 0． 000) 21． 623 ( 0． 000) 23． 152 ( 0． 000) 41． 889 ( 0． 000) 615． 4 ( 0． 000) 629． 3 ( 0． 000) 4 uai 韵 0 ( 1) 0． 359 ( 0． 549) 0． 581 ( 0． 446) 5． 96 ( 0． 015) 466． 6 ( 0． 000) 479． 8 ( 0． 000) 5 uan 韵 0 ( 1) 0． 027 ( 0． 870) 3． 398 ( 0． 065) 446． 1 ( 0． 000) 459． 2 ( 0． 000) 6 ua 韵 0 ( 1) 2． 824 ( 0． 093) 440． 6 ( 0． 000) 453． 7 ( 0． 000) ·160·
0 385.7 398.5 7uang韵 (1) (0.000) (0.000) 0.545 8uo韵 0 (1) (0.46) 0 9u韵 (1) 上述9种音节结构，根据卡方检验结果现可归并为以下具有显著差别的四类： 第一类，第1、2、3组，由wei、wen、weng三种音节构成：第二类，第4、5、6组，由wai、wan、wa三种音 节构成；第三类，第7组，由wag音节构成：第四类，第8、9组，由wo、wu两种音节构成。并且由表3可 知，第四类wo与wu二音节的V型发音比例数分别仅为2.5%和1.9%，与其他各类V型发音比例数相 比，数值相差悬殊，故为突显W型与V型的差别，并兼顾分析的科学、有效性。本文在对各社会变项与 各音节结构间V型发音的统计结果以及显著性进行卡方检验时，将只针对前三类（除“w0”、“wu”以外 的7个音节)进行，以达到去除上述两个音节在下文对各社会变项与]化变异的相关性研究中所带来 的弱化彩响的目的。 经过上述分析，我们可以得出以下结论：(1)]化频率随主要元音发音时唇形的圆展程度变化。 圆唇度由展变圆的过程，使]化频率由最高依次降至最低水平：(2]化频率随主要元音发音时舌位 的高低变化。舌位由高降低的过程，使]化频率由最高依次降至最低水平（主要元音为0、山的零声母 音节的除外)：(3))化频率随主要元音发音时舌位的前后变化。舌位从前到后的过程，使化频率 由最高依次降至最低水平：(4)们韵尾、舌尖前鼻音韵尾]以及舌跟后鼻音韵尾[n]在与以“e”和“a” 为主要元音的零声母音节中出现时，似乎使]化频率规律性地依次呈现出由高至低的变化倾向。 再来观察W音节在词中所处的不同位置对]化的影响。我们通过软件运算得出表6，其中括号 中标记的比例数是各发音类型在总频数中所占的比重。 表6W音节在词中所处不同位置对发音类型选择 表7合口呼零声母音节在词中各位置V型发音卡 的统计频数及比例表 方检验结果 组类 词首 词尾 连用 W音节在词语中的位置 W型 V型 0 0.119 5.525 词首 双音节词词首V型发音频数： 1118 925(45.3%) (1) (0.730) (0.019) 0 4.021 双音节词词尾V型发音频数： 1107 936(45.8%) 词尾 (1) (0.045) 0 双音节连用V型发音频数： 1043 1000(48.9%) 连用 (1) 我们对合口呼零声母音节在词中不同位置的V型发音进行卡方检验，结果表明词首和词尾在统计 学上没有明显的差别，这两者与双音节连用均有显著差异（如表7所示）。 通过对表7的分析，从词首和其他各组的卡方检验可以看出，词首和词尾的卡方检验的显著性水平 值大于0.05，因此没有显著差异，可将它们归为一类。双音节连用自身归为第二类。经过上述分析，可 以得出以下结论：(1)双音节连用发生]化的频率最高：(2)双音词词首、词尾W位置]化的频率大 体相当。词尾的而化概率略高于词首，不过，二者在统计学上并不具有显著差异。二者发生化的 概率均低于双音节连用：(3)双音词中W音节所处的位置对发音类型的选择尽管有一定影响，但远不 如音节结构因素对]化的影响大。 五、语言外部因素与哈尔滨话合口呼零声母]化的关系 影响哈尔滨话合口呼零声母发生]化变异的语言外部因素即各社会因素，是本文研究的重点及 核心所在。研究发现，]化变异与本文研究的八种社会因素均呈显著相关。其中家庭声望、成长地、 职业声望和年龄四因素对合口呼零声母[]化频率的影响最大，其次是现居住地、教育程度和性别因 素，最后是民族因素（如表8所示）。 ·161· ?1994-2015 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http://www.cnki.net
7 uang 韵 0 ( 1) 385． 7 ( 0． 000) 398． 5 ( 0． 000) 8 uo 韵 0 ( 1) 0． 545 ( 0． 46) 9 u 韵 0 ( 1) 上述 9 种音节结构，根据卡方检验结果现可归并为以下具有显著差别的四类: 第一类，第 1、2、3 组，由 wei、wen、weng 三种音节构成; 第二类，第 4、5、6 组，由 wai、wan、wa 三种音 节构成; 第三类，第 7 组，由 wang 音节构成; 第四类，第 8、9 组，由 wo、wu 两种音节构成。并且由表 3 可 知，第四类 wo 与 wu 二音节的 V 型发音比例数分别仅为 2． 5% 和 1． 9% ，与其他各类 V 型发音比例数相 比，数值相差悬殊，故为突显 W 型与 V 型的差别，并兼顾分析的科学、有效性。本文在对各社会变项与 各音节结构间 V 型发音的统计结果以及显著性进行卡方检验时，将只针对前三类( 除“wo”、“wu”以外 的 7 个音节) 进行，以达到去除上述两个音节在下文对各社会变项与［υ］化变异的相关性研究中所带来 的弱化影响的目的。 经过上述分析，我们可以得出以下结论: ( 1) ［υ］化频率随主要元音发音时唇形的圆展程度变化。 圆唇度由展变圆的过程，使［υ］化频率由最高依次降至最低水平; ( 2) ［υ］化频率随主要元音发音时舌位 的高低变化。舌位由高降低的过程，使［υ］化频率由最高依次降至最低水平( 主要元音为 o、u 的零声母 音节的除外) ; ( 3) ［υ］化频率随主要元音发音时舌位的前后变化。舌位从前到后的过程，使［υ］化频率 由最高依次降至最低水平; ( 4) ［i］韵尾、舌尖前鼻音韵尾［n］以及舌跟后鼻音韵尾［η］在与以“e”和“a” 为主要元音的零声母音节中出现时，似乎使［υ］化频率规律性地依次呈现出由高至低的变化倾向。 再来观察 W 音节在词中所处的不同位置对［υ］化的影响。我们通过软件运算得出表 6，其中括号 中标记的比例数是各发音类型在总频数中所占的比重。 表 6 W 音节在词中所处不同位置对发音类型选择 的统计频数及比例表 W 音节在词语中的位置 W 型 V 型 双音节词词首 V 型发音频数: 1118 925 ( 45． 3% ) 双音节词词尾 V 型发音频数: 1107 936 ( 45． 8% ) 双音节连用 V 型发音频数: 1043 1000( 48． 9% ) 表 7 合口呼零声母音节在词中各位置 V 型发音卡 方检验结果 组类 词首 词尾 连用 词首 0 ( 1) 0． 119 ( 0． 730) 5． 525 ( 0． 019) 词尾 0 ( 1) 4． 021 ( 0． 045) 连用 0 ( 1) 我们对合口呼零声母音节在词中不同位置的 V 型发音进行卡方检验，结果表明词首和词尾在统计 学上没有明显的差别，这两者与双音节连用均有显著差异( 如表 7 所示) 。 通过对表 7 的分析，从词首和其他各组的卡方检验可以看出，词首和词尾的卡方检验的显著性水平 值大于 0． 05，因此没有显著差异，可将它们归为一类。双音节连用自身归为第二类。经过上述分析，可 以得出以下结论: ( 1) 双音节连用发生［υ］化的频率最高; ( 2) 双音词词首、词尾 W 位置［υ］化的频率大 体相当。词尾的［υ］化概率略高于词首，不过，二者在统计学上并不具有显著差异。二者发生［υ］化的 概率均低于双音节连用; ( 3) 双音词中 W 音节所处的位置对发音类型的选择尽管有一定影响，但远不 如音节结构因素对［υ］化的影响大。 五、语言外部因素与哈尔滨话合口呼零声母［υ］化的关系 影响哈尔滨话合口呼零声母发生［υ］化变异的语言外部因素即各社会因素，是本文研究的重点及 核心所在。研究发现，［υ］化变异与本文研究的八种社会因素均呈显著相关。其中家庭声望、成长地、 职业声望和年龄四因素对合口呼零声母［υ］化频率的影响最大，其次是现居住地、教育程度和性别因 素，最后是民族因素( 如表 8 所示) 。 ·161·
表8诸社会因素对哈尔滨话合口呼零声母]化变异的影响 社会因素 卡方值 检验显著性水平值 是否具有显著性（判断标准小于0.05） 家庭声望 182.755 0.000 是 成长地 139.355 0.000 是 职业声望 133.916 0.000 是 年龄 117.8 0.000 是 现居住地 75.336 0.000 是 教育程度 46.202 0.000 是 性别 33.583 0.000 是 民族 24.043 0.000 是 通过对影响]化变异的诸社会因素进行卡方检验，我们可以将】化变异与诸社会因素的关系进 行如下概括： 1.化变异的比例与讲话人家庭声望层级呈负相关：V型发音比例随家庭声望层级的逐级递增 而递减。 2.]化变异与讲话人的成长地呈正相关：在哈尔滨居住时间越长受哈尔滨方言影响越大，V型发 音比例越高。 3.]化变异与讲话人的职业声望呈负相关：V型发音比例随着职业声望的逐级递增而递减。 4.]化变异的倾向与讲话人的年龄呈负相关：V型发音比例随着年龄的递减而逐渐升高。 5.]化变异与讲话人现居住地的网络强度呈正相关：V型发音比例随着讲话人现居住地网络强 度逐级下降而递减：而与其社会流动性呈负相关：V型发音比例随着现居住地社会流动性的逐级上升而 呈逐级下降趋势。因为现居住地的网络强度越小，社会流动性越大。 6.]化变异与讲话人的教育程度呈负相关：V型发音比例随着教育程度的逐级降低而逐渐升高。 7.男性比女性采取V型发音的比例高很多，并且发生]化变异的硕向较女性更为明显。 8.非汉族比汉族采取V型发音的比例高很多，并且发生]化变异的倾向较汉族更为明显。 综上所述，结合社会因素和语言内部因素两方面的研究结论，我们发现，不同社会因素群组中的人 所具有的社会特征不同，在相同情况下对同一音节结构采取】]化读音的比例也不尽一致。 第一，当讲话人在满足少数民族、青年、男性、教育程度和职业及家庭声望均较低并且现居住地区远 离城市且为老哈尔滨人条件时：同时满足主要元音为非圆唇元音、前、高元音、并且有们做韵尾，出现在 双音节连用条件下，此时]化变异出现的概率最高。 第二，当讲话人在满足汉族、老年、女性、教育程度和职业及家庭声望均较高并且现居住在中心城区 且为哈尔滨新移民条件时：同时满足主要元音为圆唇元音、后、低元音、并且无]、[]、[]做韵尾，出 现在双音节词词首条件下，此时[w]声母读音出现的概率最高。 [参考文献] D]尹世超.哈尔滨话是和北京话最为接近的一种特大城市方言[A].汉语语法修辞论集[©☒].北京：中国社会科学出 版社，2002：34-35 2]尹世超.哈尔滨方言词典M0.苏州：江苏教育出版社，1997：2-3. B]林焘.北京官话湖源.中国语文，1987，(3)：89. 4]沈炯.北京话合口呼零声母的语音分歧叮.中国语文，1987，(5)：35. 5]徐大明.社会语言学研究M].上海：上海人民出版社，2007：90-98 6]李春玲.当代中国社会的声望分层们.社会学研究，2005，(2)：23. Labov,W.Principles of Language Change []Internal Factors:Vol.1,Oxford and Cambridge:Blackwell,1994:58-60. 8]Labov,W.Studies in Sociolinguistics:Selected Papers by William Labov [M].Beijing:Beijing Language and Culture Uni- versity Press,2001:220. 9]李绍山.语言研究中的统计学.M0.西安：西安交通大学出版社，2001：105 0]王苏斌.SPSS统计分析DM0.北京：机械工业出版社，2005：48. [11]Chambers,J.K.The Handbook of Language Variation and Change [M].Oxford Cambridge:Blackwell,2002:136. (责任编辑：常延廷，程石磊) ·162· ?1994-2015 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http://www.cnki.net
表 8 诸社会因素对哈尔滨话合口呼零声母［υ］化变异的影响 社会因素 卡方值 检验显著性水平值 是否具有显著性( 判断标准小于 0． 05) 家庭声望 182． 755 0． 000 是 成长地 139． 355 0． 000 是 职业声望 133． 916 0． 000 是 年龄 117． 8 0． 000 是 现居住地 75． 336 0． 000 是 教育程度 46． 202 0． 000 是 性别 33． 583 0． 000 是 民族 24． 043 0． 000 是 通过对影响［υ］化变异的诸社会因素进行卡方检验，我们可以将［υ］化变异与诸社会因素的关系进 行如下概括: 1.［υ］化变异的比例与讲话人家庭声望层级呈负相关: V 型发音比例随家庭声望层级的逐级递增 而递减。 2.［υ］化变异与讲话人的成长地呈正相关: 在哈尔滨居住时间越长受哈尔滨方言影响越大，V 型发 音比例越高。 3.［υ］化变异与讲话人的职业声望呈负相关: V 型发音比例随着职业声望的逐级递增而递减。 4.［υ］化变异的倾向与讲话人的年龄呈负相关: V 型发音比例随着年龄的递减而逐渐升高。 5.［υ］化变异与讲话人现居住地的网络强度呈正相关: V 型发音比例随着讲话人现居住地网络强 度逐级下降而递减; 而与其社会流动性呈负相关: V 型发音比例随着现居住地社会流动性的逐级上升而 呈逐级下降趋势。因为现居住地的网络强度越小，社会流动性越大。 6.［υ］化变异与讲话人的教育程度呈负相关: V 型发音比例随着教育程度的逐级降低而逐渐升高。 7. 男性比女性采取 V 型发音的比例高很多，并且发生［υ］化变异的倾向较女性更为明显。 8. 非汉族比汉族采取 V 型发音的比例高很多，并且发生［υ］化变异的倾向较汉族更为明显。 综上所述，结合社会因素和语言内部因素两方面的研究结论，我们发现，不同社会因素群组中的人 所具有的社会特征不同，在相同情况下对同一音节结构采取［υ］化读音的比例也不尽一致。 第一，当讲话人在满足少数民族、青年、男性、教育程度和职业及家庭声望均较低并且现居住地区远 离城市且为老哈尔滨人条件时; 同时满足主要元音为非圆唇元音、前、高元音、并且有［i］做韵尾，出现在 双音节连用条件下，此时［υ］化变异出现的概率最高。 第二，当讲话人在满足汉族、老年、女性、教育程度和职业及家庭声望均较高并且现居住在中心城区 且为哈尔滨新移民条件时; 同时满足主要元音为圆唇元音、后、低元音、并且无［i］、［n］、［η］做韵尾，出 现在双音节词词首条件下，此时［w］声母读音出现的概率最高。 ［参 考 文 献］ ［1］ 尹世超． 哈尔滨话是和北京话最为接近的一种特大城市方言［A］． 汉语语法修辞论集［C］． 北京: 中国社会科学出 版社，2002: 34 － 35． ［2］ 尹世超． 哈尔滨方言词典［M］． 苏州: 江苏教育出版社，1997: 2 － 3． ［3］ 林焘． 北京官话溯源［J］． 中国语文，1987，( 3) : 89． ［4］ 沈炯． 北京话合口呼零声母的语音分歧［J］． 中国语文，1987，( 5) : 35． ［5］ 徐大明． 社会语言学研究［M］． 上海: 上海人民出版社，2007: 90 － 98． ［6］ 李春玲． 当代中国社会的声望分层［J］． 社会学研究，2005，( 2) : 23． ［7］ Labov，W． Principles of Language Change［M］． Internal Factors: Vol． 1，Oxford and Cambridge: Blackwell，1994: 58 － 60． ［8］ Labov，W． Studies in Sociolinguistics: Selected Papers by William Labov［M］． Beijing: Beijing Language and Culture University Press，2001: 220． ［9］ 李绍山． 语言研究中的统计学．［M］． 西安: 西安交通大学出版社，2001: 105． ［10］ 王苏斌． SPSS 统计分析［M］． 北京: 机械工业出版社，2005: 48． ［11］ Chambers，J． K． The Handbook of Language Variation and Change［M］． Oxford ＆ Cambridge: Blackwell，2002: 136． 〔责任编辑: 常延廷，程石磊〕 ·162·
