第二章 文獻探討
第七節 「も」的相關研究
7.3 學者們的研究
7.3.3 山中美惠子
山中美惠子（1995：210）討論提示助詞的功能時，認為長久以來，
學術界對提示助詞的定義和分類始終認定不一，故從語用著手，提出了以 下幾個概念，並以「も（mo）」和其它提示助詞為例（如「さえ（sae）」、
「こそ（koso）」等），試圖從不同角度說明「とりたて詞」的功能。筆者 認為山中（1995）的概念和分析，有助於本文對「も（mo）」的觀察，因 此將其看法納入討論。以下為山中提出的概念：
（1）命題函數與對照集合（contrastive set）21
（2）EXPECT 値（簡稱 E 値）與 EXPECT 値層級（scale）
（3）PREFER 值（簡稱 P 値）與 PREFER 值層級（scale）
1. 命題函數與對照集合
20 二つの述語がたがいにもうひとつの述語を否定しない関係になるのがふつうであ
る。
21原文：題関数與対照集合 （筆者自譯）
「命題函數22」，是指說話者利用「も（mo）」、「でも（demo）」、「さえ
（sae）」等詞所提示的要素，而這些要素可被符合命題的其他要素抽換。
而「對照集合23」則是可能滿足命題的要素之集合，可能是詞、動詞句或 文句。說話者假設，聽話者也有同樣的共同認知，其腦中的對照集合與自 己相同。舉例如下：
（99）花子 だけ 笑った。
hanako dake waratta 花子 只 笑了 只有花子笑了。
（100）太郎 も 笑った。
tarou mo waratta 太郎 也 笑了 太郎也笑了。
（101）Ｘ が 笑った。
X ga waratta X 笑了 X 笑了。
以例（99）和（100）來看，其基本式是例（101），能進入例（101）中 X 位置的可能選項，就如圖二-4對照集合中顯現的「花子」、「次郎」、「太郎」、
「三郎」等，而這些選項是存在說話者的認知世界中的。而例（99）和（100）
的不同，在於提示助詞「も（mo）」和「だけ（dake）」的不同隱含意義，
例（99）使用了「だけ（dake）」，表示除了在句中已被選取出來的「花子」，
其餘存在說話者認知中的選項圴被排除在外。而例（100）用了「も（mo）」，
22原文：話し手が「も」「でも」「さえ」で提示した要素を変項に置き換えられて得ら れる命題である。変項と解釈される要素はその文脈によって決定される。(山 中美惠子 1995：210) （筆者自譯）
23原文：対照集合とは、命題関数を満たす可能性のある要素の集合であり、語、動詞
句、文の三つのレベルが存在する。話し手は、共通知識から聞き手も同じ対 照集合を想定すると仮定する。(山中美惠子 1995：210) （筆者自譯）
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則表示除了被選取的「太郎」外，還有其它可能選項的存在。若結合山中 美惠子和沼田（1986）的概念，命題函數，可為沼田的「自者」，而「對 照集合」中的各項，則為「他者」。
圖二-4 對照集合顯示圖
2. EXPECT 値(簡稱:E 値)與 EXPECT 値層級
「EXPECT 値24」是指被說話者選取的要素，表示說話者本身的期待、
推測的主觀評價，同時說話者假定聽話者也有同樣的預期值。而「Expect 值層級25」則是指說話者將對照集合中的選項依預期程度的不同，由高至 低的排列。說話者假定聽話者也有同樣的預期值層級。請見例（102）。
（102）花子 さえ笑った。
hanako sae waratta 花子 甚至 笑了 連花子也笑了。
24原文：話し手が、表現時以前の聞き手との共通知識から、提示した要素が、命題関
数を満たすことに関して、期待、予測する主観的な評価の度合いである。話し 手は、聞き手も同様の E 値を持つと仮定する。 （筆者自譯）
25原文：話し手は、対照集合の要素を「Expect 值」の大きい順から小さい順に配列す る。この順序列を「Expect 值のスケール」と呼ぶ。話し手は、聞き手も同様の Expect 值のスケールを想定すると仮定する。 （筆者自譯）
上例（102）中，說話者和聽話者都共知「花子」是在「對照集合」的 選項中最不愛笑的人。因此若要把例（102）的意思說全，即為「いつも はあまり笑わない花子が笑ったのだから、花子よりいつもよく笑う太郎 や次郎は当然笑った。」（平常不笑的花子都笑了，比花子愛笑的太郎和次 郎當然也笑了）。在這個例子中，「さえ（sae）」表示除了被說話者選取的
「花子」之外，還內含了其它可能的選項，但與例（100）的「も（mo）」
不同的是，此例的「花子」是個極端值。以下為例（102）的預期值層級 圖。引用自山中（1995：212）
圖二-5 例 102 預期層級圖
針對山中（1995：212）的看法，澤田（1986：22）引用了定延（1995）
的說法，認為「も（mo）」也同樣具有此語用功能，故將其稱為「意外義 的も（mo）」。定延（1995：234）表示，「意外義的も（mo）」要表示的是 使事態得以呈現的屬性，至於類似事態是否能存在現實世界中，則非說話 者所要表示的重點26。同時，澤田（1986：22）也提到，若說話者藉由「も
（mo）」提示的 E 值小要素，來隱含大要素的話，這類「も（mo）」多可 和「でも（demo）」、「さえ（sae）」互換。如下例。
26 原文：意外のモの特色は、事態（言表事態や類似表現）の実現にあるのではなく、
事態を実現させ得る背後状況の属性を表現することにあるので、類似事態が 現実世界で実現するか否かは話し手の表現意図にない（澤田，1986:21）（筆 者自譯）
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（103）今日の太郎は機嫌がよくて、嫌いなご飯も／さえ／でも食べた。
今日の太郎 は 機嫌 が よくて、嫌いな ご飯 も／さえ／でも kyou no tarou wa kigenn ga yokute kiraina gohann mo／sae／demo 今天 的 太郎 心情 好 討厭 飯 也／甚至／甚至 食べた。
tabeta 吃了
今天太郎心情好，（甚至）連平常不愛吃的飯也吃了。
3 PREFER 值與 PREFER 值層級
「PREFER 值27」與「Expect 值」不同的是，被選取的要素，是說話者 根據自身的價值觀所做的判斷，說話者並不假定聽話者與自己也有相同的 PREFER 值。而「PREFER 值層級28」，是指說話者將對照集合中的選項依 P 值的高低，由大至小的排列。請見例（104）。
（104）A:今度の首相は羽田が適任だと思うんだけど。
B:いやいや、羽田なんかダメだ。河野 こそ適任だよ。
A:今度 の 首相 は 羽田 が 適任だ と 思うん だけど。
konndo no syusyou wa haneda ga sekininnda to omou n dakedo
這次 的 首相 羽田 適任 我覺得 我覺得這次的首相人選，羽田先生最合適。
B:いやいや、羽田 なんかダメだ。河野 こそ 適任だ よ。
iyaiya haneda nannka dameda kawano koso sekininnda yo 不不 羽田 不行 河野 才 適任
不不，羽田不行。河野才適任。
27 原文：話し手が、話し手自身の価値判断によって、提示した要素がその文脈で問題
となっている命題を満たす要素として、適切であると評価する度合いである 話し手は聞き手が同様の P 值を持つとは仮定しない。（筆者自譯）
28原文：話し手が対照集合の要素を P 值の大きい順から小さい順に並べた順序列であ
る。（筆者自譯）
上例（104）中，說話者藉由「こそ（koso）」指出在其認知世界裡，P 值中的最大值，如圖二-6。而 P 值既為說話者自身的價值範疇，不與聽話 者相同，即可透過此用法，表示自己與對方立場、看法的不同，甚至反駁 對方的說法。
筆者認為，山中的「EXPECT 値」、「PREFER 值」的論點，可與沼田
（2003：229）「斷定與期待」的說法結合，以討論「も（mo）」的語用功 能。關於這一點，將留待下一章說明。
圖二-6 例 102 PREFER 值例圖