陈平：语言交叉学科研究的理论与实践

陈　平

（昆士兰大学　语言与文化学院　澳大利亚　布里斯班　4072）

科技和学术研究在当代社会早已成为从业人员众多、投资可观的巨型事业。具有数十年、数百年研究历史的课题和领域，再要想取得高度原创性的成果，一般来说有两种主要路径可循，一是仰仗天才人物出现，二是从其他领域、其他学科寻求启发和帮助。天才可遇不可求，而第二种办法，即通过学科之间相互交叉、相互渗透、相互融合的办法开拓创新，则是大多数研究人员都做得到的。本文分3个部分讨论语言交叉学科研究的理论与实践：首先讨论“学科”这个概念的起源与特点；其次分析交叉学科研究的理论类别；最后探讨种种交叉学科研究方法在语言和语言学研究中的应用，讲述有关方法和成果的历史、现状和发展趋势。

学科是将学问分门别类划分出来的单位，主要目的是便于学校和研究机构组织教学和研究活动。各个学科是相对独立的知识体系，大学学系，如数学、物理、化学、中文、哲学、音乐等，以及科学院各个研究所，都是围绕相关学科建立起来的组织架构。学生毕业证书要标明所学学科，招人单位也要说明招聘的是哪些学科的毕业生。

现代意义上的学科分类历史并不长。现代形态的大学起源于欧洲，最早是成立于1088年的意大利博洛尼亚大学、成立于1150年的法国巴黎大学和成立于1167年的英国牛津大学，此后欧洲又陆续成立了许多大学。中世纪和近代大学的教学传统与现代大学很不一样。神学院、医学院和法学院要为学生毕业后从事专业工作提供良好训练，所教内容比较系统和全面，稍稍接近现代大学的学科教育。对其他学生则没有这样的要求，哲学、数学、工程、艺术、语言、历史等什么都学一些，并不系统，也不深入。基本原因是很长一段时期内，知识生产体系还没有达到足够的体量，无法分门别类在各专业领域对学生进行系统教育。更重要的是，社会经济发展缓慢，大学和社会都缺乏深化和系统化发展的动力。

文艺复兴以后，教会对人们的精神世界和社会文化的控制有所减弱，促进了哲学、文学、建筑和科学技术的发展。发端于17世纪的科学革命，加速了数学、工程、天文、物理、化学、生物等领域的进步。18世纪中叶工业革命兴起，社会对于受过系统训练的专业技术人士的需求大大提高。这种背景下，学科分化、细化步入快车道，以前的自然哲学（Natural Philosophy）分为数理化学科，博物学（Natural History）分出动物学、植物学和地质学，社会科学分出政治学、经济学、人类学、心理学等。人文研究的分门别类发生在自然科学和社会科学之后，陆续分出哲学、历史、语言、宗教研究等等。从19世纪中期起，大学渐渐按照这些细分出来的学科组织教学和科研，成立了相关学系，设立了专业主修、辅修制度。1869年，美国哈佛大学首次根据毕业生在大学所受的专业教育，分别授予他们各门学科的毕业证书。在此之前，毕业文凭上一般是不注明专业的。我们现在熟悉的大学学科分类体系，在19世纪中期到20世纪初这半个多世纪里，基本建设完成。当时典型的欧美研究型大学一般设有20～25个学系。我国从19世纪末开始建立现代意义上的大学，采取的是与欧美相同的教学和科研组织形态。

现代学科体系的建立，反映了数百年间人类知识生产在深度和广度方面取得的巨大进展，也极大地推动了教学和研究工作进一步向深化和系统化方向发展，便于教育和科研更好地为社会服务，也为培养出来的毕业生离校后的专业发展提供制度保证，有助于社会智力资源的合理配置。

相对于研究对象而言，现代意义上的学科制度有如下几个特点。

学科分类的这些特点也反映在国务院学位委员会授予学位的学科门类数目变化上面。1983年3月国务院学位委员会第四次会议决定公布、试行的《高等学校和科研机构授予博士和硕士学位的学科专业目录（试行草案）》，将学科专业分为10个学科门类。1990年10月国务院学位委员会第九次会议，将学科专业增加到11个学科门类。在1997年和2011年，国务院学位委员会又分别将学科门类增加到12个和13个。据报道，2020年7月29日全国研究生教育会议透露，决定新增交叉学科作为新的学科门类，也就是说，我国学科门类将增加到14个。新增学科门类纳入专业目录之前，教学和研究人员如要组织该专业领域里的教学和科研活动，会有一定不便，学生也无法拿到该门类的毕业证书。[2]

高校和科研机构学科分类体制化之后，很难完全避免层级体系内部常见的问题，主要是从思想到行为的固化和本位化。现代大学典型运行体制下，数理化文史哲等学科院系，办公场所彼此分隔，院系各有自己的教学科研规划和考评标准，包括财务、人事等行政资源配备都围绕既定布局展开。各学科有自己的专业杂志和专业协会，负责各自学科自身的质量管控。这样的体制下，要从事无法完整、明晰归入所在学科范围之内的教学和科研活动，在课程开设、学生培养、队伍组建、资金申请、成果发表、质量考核等所有方面，都可能遇到种种阻力。[3]

学科清晰、严格地分门别类的缺陷，几乎从其完成之日起就为人们所觉察，同时认识到，最有效的纠正办法之一，就是积极、主动地打破学科固化的藩篱，开展交叉学科研究。“交叉学科”（Interdisciplinary）一词的首次出现，现在能查到的书证是在1937年。[4]但据多方考查，该词是1920年代初期至中期新造出来的（Sills 1996）。1919～1924年间，美国成立了好几个学术团体联合组织，如美国学术团体协会（American Council of Learned Societies，1919）、社会科学研究委员会（Social Science Research Council，1923）等。对当时所有学科各自为政，缺乏交流与合作，学界普遍感到不满，成立联合组织的重要目的，就是增进学科间交流互动，推动交叉学科研究。这距离大学建成现代学科体系，时间上并没有相隔多久。

不同研究领域之间的相互影响，伴随了人类知识生产和运用的全过程。早期学科概念混沌模糊，理论和方法上的相互影响是随机、自然发生的，不会引起特别注意，更无人刻意提倡。到了20世纪，交叉学科研究的驱动力量主要来自以下方面。

首先是实际应用的需求。现代社会要求大学和研究机构除了从事纯基础理论研究之外，更要面向社会，将投入巨大人力和物力取得的研究结果转化为具有经济和社会效益的实际成果。随着社会的快速发展，人类面临越来越多迫切需要解决的重大问题，如环境、气候、疾病防治、战争与和平等。它们都远远超出单一学科的范围，多学科联合攻关，成了唯一的选择。也就是说，现实应用的需求，加深了我们对自然和社会现象内在复杂性的认识，同时增强了对于交叉学科研究必要性的认识。

解决社会面临的现实问题，从来就是驱动科学前进最重要的力量。一个通行观点认为，科学注重理论，技术着眼应用，而科学引领技术进步。但是，实际情形并不总是如此，技术方面的需求同样是促进科学前进的巨大动力，并引领科学研究的方向。科学史上的确有许多基础理论突破，起初未见实用价值，后来才得到广泛应用，为技术和社会进步做出重大贡献。但是，更常见的情形是应用和技术方面的需求推动了理论创新。对科学与技术、理论与应用这种相互依存、相互促进的关系，恩格斯1894年有过精辟的论述：“如果像您所断言的，技术在很大程度上依赖于科学状况，那末科学却在更大的程度上依赖于技术的状况和需要。社会一旦有技术上的需要，则这种需要就会比十所大学更能把科学推向前进。整个流体静力学（托里拆利等）是由于十六和十七世纪调节意大利山洪的需要而产生的。关于电，只是在发现它能应用于技术上以后，我们才知道一些理性的东西。在德国，可惜人们写科学史时已惯于把科学看做是从天上掉下来的。”（恩格斯1894/1974：198～199）无论是科学还是技术，大多数情况下都是需求驱动，应用导向。以1901年开始颁发的诺贝尔奖为例，除了奖励已为实验证实的纯理论构想之外，自然科学中物理、化学、生理学/医学奖的大多数奖项，都颁给了为解决自然、社会的重大实际问题做出关键贡献的研究人员。

其次，无论是纯理论研究，还是以解决现实问题为导向的应用研究，学科发展的逻辑告诉我们，对于有数十年或数百年研究历史的传统课题、学科和领域来说，内部可供挖掘的资源消耗殆尽，创新的最佳途径是从其他学科借鉴理论、概念、方法和工具，并与其他学科开展密切合作。

过去几十年，世界重要研究型大学、科研机构和研究基金采取许多措施，因应单个学科向交叉学科方向转变这一新型教学与研究范式的出现。许多大学撤销学系（department）建制，将数个学系合并为学院（school），除了压缩行政单位数量以节省开支之外，加强学科与学科之间的联系、互动与合作，是一个重要的考虑因素。此外，在学系、学院行政单位之外，还成立了许多以交叉学科研究为主要特色的研究中心，其中最有名的是麻省理工学院成立于1985年的媒体实验室（Media Lab），力主打破传统学科疆域，以所谓“反学科”（anti-disciplinary）闻名，研究人员可以在里面从事横跨科技、社科、人文、艺术等领域各种交叉学科的研究项目，或者是不属于任何现有学科的研究课题。许多大型研究基金会的资助重点转到多学科组成的研究团队。美国国家科学基金会（National Science Foundation）和社会、行为与经济科学理事会（Directorate for Social, Behavioral and Economic Science）2011年联合发表政策指引，明确提出，未来的研究是“跨学科、重数据、重合作”的研究（Repko et al. 2017：78）。我国教育机构近期将交叉学科研究定为第14个学科领域，反映了我们的教育和科研领导机构对这个发展方向的高度重视。

尽管交叉学科研究实践具有悠久的历史，但自觉地将交叉学科研究提升到理论层次加以系统探究，是从1970年代开始的。1970年，世界经合组织和欧洲大学召开联合会议，讨论交叉学科研究的理论和具体实施方法。半个世纪以来，交叉学科的理论和实践得到越来越多的重视，成立了许多专门研究机构，经常召开学术会议，交叉学科的性质和特点本身就成了一个专业研究领域。交叉学科研究的理论分类是个热门研究课题，本文参考相关文献，将交叉学科研究分为4类，分别为多学科（multidisciplinary）、跨学科（cross-disciplinary）、交叉学科（interdisciplinary）和超学科（transdisciplinary）（Frodeman 2017；Klein 2017；Repko et al. 2017）。这4个词都是专门用语，各有自己的区别性特征。根据交叉学科理论研究文献中的惯例，interdisciplinary可用于广义和狭义，本文的“交叉学科”同样用于广狭二义，广义包含上面给出的所有4类，狭义我们稍后讨论。[5]

我们下面分别讨论4种交叉学科研究各自的特点。

“多学科”的特点是从多个学科的角度对同一对象进行研究，与交叉学科研究的其他方法相比，它将不同学科的视角罗列在一起，所涉学科之间不发生什么关联。面对一个全新的研究课题或领域，这种多学科四面合围的方法是最常用、往往也是最有效的方法。一个很好的类比是大家熟知的盲人摸象，虽然各人摸到的是面对自己的那一部分，也不知道别人的视角，但将从不同角度出发得出的所有结论加在一起，便有可能拼出一幅全貌。多学科方式历史悠久，简单方便。不少针对特定研究对象、以交叉学科研究为名召开的研讨会、出版的论文集，经常采用的便是具有上述特点的多学科方法，请不同领域的专家就同一研究对象，从自己专业的角度各抒己见，为将来学科之间的互动创造条件。

我们以最近出版的一本学术著作《不/礼貌问题的交叉学科视角》（Interdisciplinary Perspectives on Im/politeness）（Terkourafi 2015）为例，说明多学科研究方法。该书除导论之外共有10章，分别从语言学、心理学、神经科学及第二语言学习等不同学科的角度出发，研究礼貌和不礼貌现象，涉及语言包括英语、汉语、俄语、西班牙语、韩国语和希腊语。该论文集所收10篇论文，彼此之间没有相互参照，学科之间、语种之间没有比较、联系与互动。导论中说，希望读者通过这本文集，了解21世纪不/礼貌现象有哪些可能的研究途径，目的是促成有关学科之间形成合力，对这个课题进行深入研究。编者形象地指出：这部论文集只是一件拼布作品（patchwork），而不是精心编就的织锦。多学科携手合作，联合研究这个课题，虽然不是目前的现实，但却是为将来描绘的远景，这部著作所起的作用，就是为将来的交叉学科研究提供一个基础（Terkourafi 2015：ⅷ）。编者用拼布作品比喻该书的研究方法，准确、形象地说明了第一类学科交叉方法，即多学科研究的特点。

新鲜而有前途的研究对象浮现初期，多学科研究是最常用的方法。1980年代提出纳米概念，科学家很快纷纷从化学、物理、电子、材料、机械、生物等角度对这个微观概念进行研究，在纳米结构和纳米材料等方面迅速取得进展，现在纳米研究已经成为科技发展的前沿领域之一。过去数十年间，与此类似的情况还有对环境、脑、大数据等对象的研究。值得注意的是，多学科四面合围的方法，自然发展结果通常是学科联手合作，开展交叉学科研究。

跨学科研究涉及两个或多个学科，指的是某个学科借用另一个学科的理论、概念和研究方法，用于本学科的研究。不同于下面要讲到的狭义交叉学科研究，这儿说的跨学科研究的特点是，这种借用一般是单向的，输入学科从输出学科获得收益，但输入学科和输出学科还没有相互融合生成新的理论、方法或研究领域。

哪些学科容易成为输出学科，哪些容易成为输入学科，很大程度上由学科本身的属性决定。成熟学科往往成为新兴学科的输出方，通用学科成为专门学科的输出方。在这个问题上，我们要引用奥古斯特·孔德（Auguste Comte，1798～1857年）提出的科学层级理论（Hierarchy of Sciences）。孔德是19世纪法国哲学家，以实证主义思想闻名，也是第一位现代意义上的科学哲学家。[6]孔德提出，可将几门主要科学学科根据它们的起源和发展年代长短，以及通用性强弱按下面的顺序排列： [7] 

孔德认为，这些学科在人类思想史上起始时间不同，位于不同的发展阶段。其中数学起源最早，天文学次之，后面依次为物理、化学和生物学。发展历史较为悠久的学科同时也是通用性较强的学科。根据他的这个科学层级理论，上面的序列中，右边学科的起步和发展建筑在左边学科的基础之上，缺乏对于基础学科的深入了解，新兴学科很难取得大的进步。孔德的科学层级理论，依然符合我们今天对于这些学科关系的认识。从事生物学研究，化学基础知识很重要；从事化学研究，物理学基础很重要；而对于物理学家和天文学家来说，数学的重要性更是毋庸置疑的。今天理论物理学的一些领域，如热门的超弦理论研究，主要是在琢磨数学概念，以至有人认为与其说它是物理，不如说它是数学。数学一般无外力可借，只能仰仗天才。

科学层级理论有助于我们深入理解跨学科研究的机制和特点。据惠森（2014）统计，1981～2011年间，诺贝尔自然科学奖共颁出111个奖项，其中76项是交叉学科研究取得的成果，占总数的68%。我们分析交叉学科研究成果中，输出学科和输入学科的类型和方向，结果发现都符合孔德的科学层级理论。早期获奖的交叉学科研究成果，有1903年用物理光辐射疗法治疗狼疮，获生理学/医学奖。1954年，Linus Pauling利用物理学中的X射线衍射相分析研究化学键，获化学奖。DNA结构的发现获1962年的生理学/医学奖，获奖人有3位，James Watson是生物学家，Francis Crick是物理学家，Maurice Wilkins是化学家。发明计算机X射线断层照相术的物理学家，以及发明核磁共振成像技术的物理学家，分别于1979年和2003年获生理学/医学奖。2017年冷冻电镜技术获化学奖，获奖人是3位生物物理学家。有人戏称，这是“一个发给物理学家的诺贝尔化学奖，奖励他们帮助了生物学家”。2020年物理学奖获奖人之一Roger Penrose，是牛津大学数学系教授。目前为止似乎还没有见到如生物学家/医学专家获诺贝尔物理学奖这样的反向例子。

除了上面科学层级理论列出来的学科之外，工具性和通用性较强的学科如统计学，以及我们称之为广谱学科的经济学，也经常在跨学科研究中成为输出学科。

人文社会科学也存在类似性质的层级，只是没有理工科这样明显。其中哲学和历史显然是存在最为悠久、通用性最强的学科之一，其他学科受其影响很大。王国维的《人间词话》是一部将传统词话的结构和概念与借自西学的新视角有机融为一体的佳作，书中提出有关“境界”等概念，令人耳目一新。此书受到德国哲学家尼采和叔本华的重大影响，其中的“造境、写境、有我之境、无我之境”等新颖观点，深深渗透着叔本华的哲学和美学思想。中西学术史上，人文社会科学如语言学、文学跨学科从哲学输入新的理念和思维方法，是很常见的现象。

如前所述，就研究对象而言，学科和学科之间一般没有严格的界限，而是存在不小的中间地带，另外，学科覆盖面往往有重合的地方。狭义的交叉学科研究可以是两个或更多的学科在中间地带或重合部分进行联合研究。不同于前面讨论的多学科和跨学科研究，狭义交叉学科研究的特点是联结、互动、合作和融汇，在这个过程中拓展相关学科原有研究范围，生成新的理论、概念和研究方法，甚至进而在这个基础上开创新的研究领域和研究学科。可将其比喻为婚姻家庭式，夫妻结合生出下一代子女。这种交叉学科研究是当代最普遍，也是成就最大的交叉学科研究形式。许多重大突破都发生在学科之间的中间或重合地带，所涉学科通过互相补充、互相结合取得单个学科无法得到的研究成果。

跨学科研究很容易生成交叉学科。就上面学科层级列出的学科而言，相邻或相近学科结合产生交叉学科的例子很多，例如：生物和化学结合，产生生物化学学科；化学和物理结合，产生物理化学学科；物理和天文结合，产生天文物理学；生物和物理结合，产生生物物理学。除此之外，新的交叉学科很多是从多学科研究发展过来的，面对同样的研究对象，所涉学科从各自为营到协同作战，是一个很自然的进步过程。

以认知科学为例，它的主要研究对象是思维与智能。这个研究对象可追溯到上古时期，起初是哲学家关注的问题，到了近代也成了心理学、生理学、教育学等学科的研究领域。早期相关学科之间缺乏适当的沟通和结合，没有形成专门的研究领域。现代意义上的认知科学研究是1940年代开始的，参与的学科有心理学，语言学，计算机科学、工程等，在Alan Turing、Norbert Wiener等人推动下，学科间密切合作，形成了一门交叉研究学科，此后发展较快，充分体现了交叉学科多方收益的优势。1950年代，认知科学研究结合心理学和计算机科学，借用计算机的工作原理描写思维和智能的基本机制，主张后者类似电脑，由两个主要部分组成，一是心智表征层面，其组成部分可以是数字、词语或其他符号，二是对这个层面的心智运算过程，相当于计算机科学中的算法。到了1980年代，随着神经科学的加入，脑研究成了认知科学的重点领域。人脑运作过程与电脑最大区别是，后者运算过程非常快，但按当时的技术采取的是顺序运算方式，按流程图一步步地顺序进行，而人脑的神经元激活速度虽然远远慢于电脑，但采用的是并行运算方式，效率很高，这又为认知科学带来新的理念。经过几十年的发展，作为一门交叉学科的认知科学越来越成熟，学科独立性较强，拓展了自己的专门研究领域，开发出颇有深度的理论体系和研究方法，有关研究成果经常反哺语言学、心理学、计算机科学等（Thagard 2017）。

超学科研究的特点，是在上面说的多学科、跨学科和交叉学科研究的基础上产生新型学科。它不同于其他3类交叉学科的地方，一是其研究对象或是因为社会影响巨大，或是因为范围较广，不容易归入现有学科范畴；二是涉及的不仅是传统意义上的相关学科，还包括大学和研究单位以外的其他社会部门和机构，其组织结构和运作特点比其他3类交叉学科要复杂得多。如抗病毒疫苗研究，参与者不仅是生物学家、医学家、药学家、公共卫生专家、化学家、统计学家等，还需得到政府部门、金融机构、教育机构、社会机构、媒体等社会各界的通力合作，才有成功的希望。其他突出的超学科研究领域还有环境研究、文化研究、区域研究，以及现在十分热门的人工智能研究。

超学科研究通常是在其他类型的交叉学科研究基础上发展起来的。以与语言学关系很近的数字人文研究为例：初始阶段，它是信息技术和传统人文学科结合的产物，侧重研究如何开发种种技术工具，将文字、图像和音乐等媒介转为信息和通信技术可以便捷处理的数字形式，以及如何充分利用这个新型的信息储存提取使用方式，既为相关学科中的传统课题引入新视角，也为人文学科开辟新领域。近来发展趋势显示，作为交叉学科的数字人文研究，所涉范围超出我们以前的认识。它正在开辟一些新的系统研究领域，探索各种信息载体的全面数字化会对我们习以为常的教育、工作、日常生活，乃至整个社会的运行和管理带来哪些颠覆性的影响，以及如何因应这些可能的变化，这些问题将会远远超出信息技术和人文学科的传统领域，进入超学科研究的范畴。

根据上面的讨论，可将4种交叉学科研究的演进顺序展示如图2。

语言从上古时代起，就成为哲学思辨和其他学问重视的对象。我们对语言本体基本属性的认识，以及语言学理论、概念和研究方法的萌生与发展，始终同其他学科有密切联系，并深受其他学科的影响。柏拉图、亚里士多德等古希腊哲人关注的首要问题之一，是如何确定我们对于外部世界的思维和认识是否正确，重点是我们现在所说的哲学认识论、本体论、形而上学和逻辑。限于研究手段的制约，他们无法直接研究思维本身，语言就成了探究外部世界、思维和语言三部分关系的重要着力点。在这些先哲以及这一学术传统的承继者如中世纪欧洲的思辨语法学派看来，语言反映人类思维的共性，思维遵循同样的逻辑规律，因此语言最根本的组织原理应当符合逻辑和其他的思维普遍规律。用逻辑的眼光看待语言，是具有悠久历史的观察方法，现在仍有相当影响。例如，语言中有以双重否定形式表示简单否定的用法，如I don’t know nothing（我什么都不知道）和you haven’t (or aren’t) seen nothing yet（你还什么都没见着呢），这种用法实际上在某些英语变体中是很常见的。一些人对这类用法持反对态度，反映的就是将语言与逻辑等同起来的传统观念。汉语中表面不合逻辑，但却十分地道的说法也有很多，如“见到他之前=没有见到他之前”“好容易=好不容易”，这些语言现象都不能死抠逻辑来解释。

自古希腊时期之后，我们对于语言的整体理论思考，包括主要研究方法的创制，是在学科之间借鉴、补充、融合之中一步步地走到今天的。不妨说，一部语言学理论研究史就是一部语言交叉学科研究发展史。19世纪历史比较语言学直接从生物学借用谱系分类架构，将世界语言根据亲缘关系分出语系、语族、语支。工业革命后机械制造、机械产品广泛流行，机械部件形成内部关系井然有序的总体结构，工业机器的这一属性对语言结构的理论思考有所启发，成了20世纪初以索绪尔为代表的结构主义理论思想来源的一部分。美国结构主义语言学代表人物无保留地接受当时的心理学行为主义理论，利用它来解释语言行为；语言描写方式则模仿机械制造流程，设计一套从音位分析层层往上直到话语分析的标准操作程序，语料从这头进去，完整的语法描写从那头出来。1950年代中期以后提出的转换生成语法理论，从哲学思想上可以追溯到理性主义，在理论模式设计上继承后布隆菲尔德学派研制的项目与配列（Item and Arrangement）和项目与过程模式（Item and Process），又从形式数学和自动机理论领域，尤其是递归函数等方面借用理论概念和描写工具。除此之外，也同当时的计算机科学技术密切相关。语言符号构成基本表现平面，生成与转换规则实施符号计算运行过程，这同计算机的工作机制基本对应。功能学派的一些重要概念借鉴了欧洲人类学家Bronislaw Malinowski（1884～1942年） 的语言人种学理论，意义来自用法的思想成了功能语言学家基本理念的一个组成部分。近来引起我们重视的“基于用法的理论”，一些原理也可追溯到Malinowski等人。以是否能在多所大学独立建系或开设专业为标准，普通语言学晚至1950年代才形成一门比较完整、系统的学科（陈平2020）。根据前面提到的科学层级理论，语言学跨学科向哲学、逻辑学、生物学、机械工程、数学、心理学和人类学等借用理论和方法，是新兴学科从成熟学科单向输入的体现。

除了语言学整体理论架构和运作原则以外，当代语言学中的许多常用概念，以及对这些概念的理解，也是跨学科借鉴其他专业领域的产物。

当代语言学文献谈到汉语句子主语谓语的语法意义时，照例会提到赵元任（Chao 1968：69～70）的观点，即与动作者-动作相比，用话题-评论描写这两个句子成分的意义更为贴切。首要理由是，即使从比较宽松的定义出发，主谓表示动作者-动作的句子也就占日常句子总数的50%多一点，而话题-评论覆盖面要广得多。相关文献经常也会提到，赵元任的这个说法与Charles Hockett在1958年提出的观点类似。Hockett认为，在英语和人们熟悉的其他欧洲语言中，话题通常也是句子主语，评论是谓语（Hockett 1958：201）。两位学者表达的观点有理有据，但要说这是1950～1960年代才提出的原创思想，那就有违史实了。用话题-评论描写句子主语谓语的意义（或意义的一个方面），起源于古希腊哲学家从哲学认识论和逻辑角度分析命题的主词谓词成分。句子主语谓语和命题主词谓词共用一套术语，而命题主词谓词的基本关系就是话题-评论。句子是命题最普通的语言表现形式，从哲学认识论和逻辑的角度出发，将句子的主语谓语理解为话题和评论，是顺理成章的，也是一个具有悠久历史的传统观点。自19世纪起，从心理学、话语分析的角度来研究句子主语谓语的意义，也得出基本相同的结论，欧洲学者如Philipp Wegener、Georg von der Gabelentz、Otto Jespersen等人都对此有相当详尽的论述。这个例子也说明，多学科、跨学科的视角自古以来就丰富了我们对语言问题的认识。

当代语言学家许多人用原型（prototype）理论定义语言学中的范畴概念，适用从词类、句子成分到语义类别等各种单位。语言学家用的原型概念是从心理学家Eleanor Rosch关于自然范畴的研究中引用过来的，而Rosch的研究又受到了哲学家Ludwig Wittgenstein提出的家族相似性理论的启发。心理学家George Miller在1950～1960年代与乔姆斯基合作研究多年。Miller在1956年提出，人类实时信息处理过程中，离散信息块的最大限度为7左右（7±2）。该理论在心理学界很有影响，但Miller本人觉得这个结论难以用于语言结构分析。陆丙甫多年致力于将这个心理学思想嫁接到语言研究之中，在描写与解释句法结构的某些特点方面取得了可喜的成果（陆丙甫2015）。此外，配价或向的概念借自化学，语义场理论基于物理学中的磁场概念，语法规则的递归概念源自数学。这样的例子在现代语言学中还能举出许多，都是通过跨学科借鉴得出的新思想、新方法。

总结上面的讨论，语言从古代起就是多学科研究的对象，语言理论的发展也始终受益于跨学科的影响。在这个过程中，语言理论研究相对而言是新兴领域，成熟学科如哲学、逻辑、机械工程、数学、生物学、心理学、人类学等在理论概念和研究方法上向语言学单向输入大量成分，语言学理论和方法在这个过程中不断发展，走向成熟。

语言学向成熟学科反向输出的主要例子，是索绪尔结构主义理论在语言学以外的其他领域产生的重要影响。语言是种种成分组成的形式系统，语言符号由所指和能指两部分组成，语言成分的意义由它们在系统中的对立所确定等结构主义语言学的基本思想，被广泛地以多种形式应用于包括符号学、人类学、文学、哲学、社会学、心理学和计算机科学等在内的其他学科。20世纪下半叶开始，更常见的是语言学跨学科向发展历史更短的新兴研究领域输出自己的理论概念和研究方法，推动这些新兴领域的发展。比较突出的两个例子，一是翻译，一是语料库。

1950年代之前，翻译研究没有得到学术界的充分重视，一些比较有影响的论著，如Eugene Nida、John Catford、George Steiner等人的著作，都是1950年代以后面世的。1980年代以后，翻译渐渐成了专业研究领域，是一个相当典型的多学科研究对象，语言学、文学、文化研究、历史、信息工程等诸多学科的专家，从各自专业的角度出发研究翻译问题。大型语料库的出现和广泛运用是1980年代开始的事情。过去三十多年，翻译和语料库正式成为专业学科，许多大学新开设了这两个专业的学位课程，相关学术会议频频召开，出版社也新开办了许多翻译和语料库研究领域的学术杂志和学术丛书。语言学家在这两个研究领域大有用武之地。包括语音、词汇、语法、语义、语用等语言分析各个部门常用的概念和研究方法，都可用来分析翻译作品，只是原来用于分析单个语言，现在转而对双语做对比分析。语料库语言学的核心原理，是通过相关参数频次的比对揭示意义，是现代语言学核心思想“系统中的对立”的具体运用（陈平2015）。语料库研究涉及的基本概念，如查频、搭配、类联结、语义韵等，都是在语料库出现之前就由语言学家提了出来，大型语料库为大规模深入检测和运用这些概念提供了机会。语言学家利用本学科的概念和方法，转而研究翻译和语料库，往往驾轻就熟，从中找到大量的研究课题和发表途径。

狭义的语言交叉学科研究从1930年代开始，造就了很多语言学与其他学科交叉融合产生的新型学科。李宇明（2018）提出，语言学是一个大的学科群，列出70多种同语言有关的学科门类，其中许多是本文所说的狭义交叉学科，所涉专业包括自然科学、社会科学、人文科学、艺术里的诸多领域。

这些交叉学科中，有的发展历史较长，如起初以语言教学为主要内容的应用语言学，以及社会语言学、人类语言学、心理语言学、数理语言学等。这些都是比较成熟的交叉学科，构建了完整的理论体系、系统缜密的研究方法，确立了重点研究对象和研究领域。有些更是成为有效的输出学科，为其他领域的研究提供新思想、新方法。如过去几十年社会语言学、人类语言学为语言的历史演变研究提供助力，从19世纪提出的“波浪理论”（Wave Theory）以及后来的改善和发展，到今日备受关注的接触语言学（contact linguistics），都离不开社会语言学理论和方法的支持。社会语言学研究也给理论语言学带来新观念。社会语言学家William Labov（1969）研究非标准黑人英语中的一些语言现象，指出变异是语法形式自身属性的一部分，语言理论应该说明使用者之间存在的语言变异现象，这对基于“理想说话人-受话人”（ideal speaker-listener）假设建立起来的语言理论提出了质疑。心理语言学的研究成果也广泛应用在认知科学、语言教学、儿童语言习得等领域。

有些语言研究交叉学科相对而言历史较短，但进展很快。这些主要是伴随新技术革命浪潮而诞生和前进的。信息技术、电子技术和生理病理技术过去二三十年间快速发展，或是催生了一些新的语言交叉学科，或是有力推动了一些语言交叉学科快速发展，其中主要有计算语言学、工程语言学、神经语言学、病理语言学、语料库语言学等等。这些新兴交叉学科发展迅速，取得的研究成果不但为语言理论研究带来可贵启示，更是具有广泛的应用价值，产生大量造福社会的新技术和新产品。

计算语言学是语言学、计算机科学、数学、心理学、认知科学等学科结合、融汇形成的交叉学科，有以学理探索为主的理论研究方向，也有旨在开发应用产品的实用领域，后者注重计算技术的研发，又称自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）。计算语言学研制可用计算机执行的方式，实现对自然语言的理解、生成、学习和使用。它分析语言的主要成分，包括语音、词汇、语法、语义、语用、话语等的结构和意义以及这些成分之间的联系，尤其注重语法和语义分析，模拟语言在人脑中储存方式、组织架构和运行机制，希望以这种语言符号处理方式加深对语言和思维的了解。当然，计算机上运行良好的语言处理系统，跟语言在人脑中的存在方式，即“心智语言”（mentalese），及其运行机制不是一回事，不能等同起来。但是，计算语言学除了利用现有语言学理论模式和方法以外，它自身的研究成果也给语言理论和应用研究带来许多新意和启迪。语言理解过程中，词语意义是十分复杂的问题，往往超出语义学、语用学传统研究范围，甚至涉及百科全书式的知识。计算语言学家出于解决实际问题的需要，提出不少有用的概念，如脚本（script）、图式（schema）等，将意义相关的词语组成网状结构，这些概念已经为语言学界广泛接受。主要由计算语言学家和心理语言学家研发出来的工具如WordNet（词网）也为语言学家提供了有用的分析手段。比词大的惯用单位如搭配等，是语言理解和生成中的重要成分，受计算语言学研究成果的影响，语言学界对搭配等现象的重视与日俱增。长期以来，语言学家惯用的语言处理方式是从最小的语言单位开始，基于结构组合原则由下至上逐层运算，对于句法和语义以及两者之间的对应也是利用这样的结构处理方法。从1980年代末期开始，计算语言学界另辟蹊径，在大数据基础上采用概率统计方式处理语言，取得很好的效果，成了计算机自然语言处理领域占压倒优势的方法。目前大为流行的利用神经网络手段的深度学习，在语言处理方面基本延续了这一原则。过去一二十年来的趋势是将基于组合规则的形式语法分析与概率统计方式结合起来，但依然是以后者为主。有理由相信，人脑在语言获得、理解和使用过程中，基于数据的概率统计原理也是语言机制的重要组成部分。从事语言理论和应用的学者所做的语言分析，基本还都是基于语法和语义规则的形式运算，如何充分利用计算语言学概率统计方面的理念和经验，还有很长的路要走。

计算语言学获得的实际应用成果早已成为我们日常生活中的一部分，为许多领域带来惊人的变化。语音识别与合成、机器翻译、人机对话、文本检索、信息提取、文本生成等涉及口语和书面语各个方面的产品日新月异。大会发言实时转为文字并译为其他语言，机器撰写新闻报道，电脑用自然语言回答我们的问题等，这些以前只能在科幻电影中见到的情景，正在成为当代生活中的现实。

在语言学家和计算机技术人员构建的大型语料库基础上发展起来的语料库语言学，本身是一门通用性较强的学科，可以跨学科为其他学科的研究服务，为它们发掘新课题，开辟新方向，取得常规研究方法无法得到的研究成果。所有涉及巨量语言文字材料的领域，如历史、文学、社会学、新闻学、语言教育、法律、医学等，都可能从语料库语言学的理论概念和研究手段中获益。

神经语言学是神经科学、理论语言学、心理语言学、认知科学、计算机科学技术、医学生理探查技术等多种学科结合融汇形成的交叉学科，研究对象是脑与语言的关系，包括语言成分在人脑中的表征区域和相互联系，以及语言理解、生成和学习过程中涉及的大脑机制。如果说计算语言学主要是通过电脑运行模拟人的语言和思维机制，那么神经语言学就是以更直观的方式观察人脑这个黑箱同语言有关的物质表征和运行机制。神经语言学早期研究对象主要是脑损害造成语言障碍的病人。1860年代法国医生Paul Broca通过解剖，发现某种特定的语言障碍与大脑左前叶受损有关，病人能说出单词，但丧失了语法能力，无法组成合语法的句子；1870年代德国神经科学家Carl Wernicke又发现，左颞叶受损会造成另一种语言障碍，语法组织基本完好，但丧失语义功能，说出来的话表面流利，但意义混乱，不知所云。医学界分别将两种病症命名为布洛卡（Broca）失语症与韦尔尼克（Wernicke）失语症。不同语言能力在大脑中分别定位，语言能力一般侧化在左脑，是早期该领域的定论。神经语言学这个名称是1940年代末1950年代初出现的，自1970年代起成为一门比较系统的交叉学科。1980年代以后，随着计算机及电子技术的进步，一些新的无创生理医学检测技术发明了出来，一些传统检测技术也得到很大改善。主要有两大类：一是正电子发射计算机断层显像（PET）和功能性磁共振成像（fMRI），通过测量头脑里血液流向流量、氧气和葡萄糖的代谢率造影成像，对大脑有关语言活动发生的活跃区域进行精准定位；二是脑电图（EEG）、脑磁图（MEG）以及基于这些传统手段发展出来的事件相关电位（ERP）技术，实时记录头皮电磁信号，主要对有关脑活动进行精准定时。这些技术用于神经语言学研究，给该学科带来巨大变化。传统语言障碍，如失语症、失读症、中风病人语言能力受损等依然是神经语言学的研究对象，但学科研究范围扩展到正常人涉及语言的实时脑功能活动，主要课题包括语言知识在大脑的表征区域和处理方式是什么，语言理解、生成和学习过程中有关脑活动机制如何，双语使用者与单语使用者大脑神经机制有何区别，获得双语能力的年龄在大脑语言机制上有何差异，非拼音文字如汉字在识读方面与拼音文字有何异同，语言与其他认知能力的处理有何异同，它们之间有何联系，等等。神经语言学这些年来在所有这些方面都取得了大量的研究成果。数年前通过fMRI技术发现，语义相关的词语在大脑里的表征位置比较接近，这就为上文提到的脚本、图式等理论概念提供了实证。先进检测技术得到的结果也更新了许多传统观点。新的证据表明，特定语言障碍和语言特征与大脑特定部位的联系远远不如以前主张的那样紧密，特定语言成分或语言功能，涉及的往往是大脑中的多个区域而不是单一区域。这些新发现不仅使我们对语言理解、生成和习得过程中的大脑机制有了更全面、深刻的理解，也有助于为语言障碍患者设计出更有效的治疗方案。

从上面的讨论中可以看到，计算语言学、神经语言学这样的交叉学科研究，一是在理论上获得了前所未知的原创发现，加深了我们对相关问题的认识；二是有关研究迅速转化为给社会带来实际效益的具体成果，对改善人民生活，推动社会进步发挥了巨大作用。这些都是单一学科很难做到的。正是因为这些原因，过去几十年间语言交叉学科与其他领域里的交叉学科研究一样，发展势头十分强劲，得到包括大学及研究机构在内的社会各界的普遍重视和有力推动。

李宇明（2018）列出的语言交叉学科中，有一些是由多学科研究、跨学科研究发展成为交叉学科，如老年语言学、儿童语言学、家庭语言学、性别语言学等。老年、儿童、家庭、性别等都是值得深入研究的对象，许多学科从各自的角度对这些研究对象进行探索。以老人语言问题为例，老人的生理心理变化、周围生活环境等，都会对他们的语言能力和语言使用产生影响。要全面了解有关现象，相关学科协同合作是唯一途径。在学科之间互相参照、互相补充的基础上，产生专门研究老人语言问题的新的交叉学科，是一件水到渠成的事情。

同语言相关的研究领域里，最具有超学科发展前景的是上面提到的数字人文以及大数据研究。自动提取、组织和利用所有与人类知识和活动相关的信息，是当今科学研究最迫切、也是最令人神往的奋斗目标。古希腊先贤的哲学思考，围绕如何辨识对于外部世界认识的真伪，因为缺乏直接观察思维和心智的手段，语言就成了他们的重要窗口和工具。我们目前的情况与他们有相似之处，虽然图像的重要性与日俱增，但语言依然是信息最重要的载体，与语言相关的交叉学科研究在实现上述奋斗目标过程中是一支不可或缺的力量。

交叉学科研究历来是语言学新思想、新方法最重要的源泉。我们对于语言的理论思考，以及对于语言本体和语言应用的研究，持续不断地从其他专业学科汲取了许多养分。不过，到目前为止，语言学在学科交叉、交融中总的来说受益大于贡献。现代语言学既是基础学科，也是工具学科和广谱学科，具备多元、精细的理论架构，科学、完整的概念系统，丰富、严谨的分析工具，以及经得起时间考验的大量研究成果。凭借成熟的理论眼光和研究手段，语言学可以并且应该在一切涉及语言的学科专业、科研领域和社会活动中做出独特的贡献。

参考文献从略，如有需要请参照原文。