云计算和大数据的区别是什么？关于大数据和云计算的关系人们通常会有误解。而且也会把它们混起来说，分别做一句话直白解释就是：云计算就是硬件资源的虚拟化;大数据就是海量数据的高效处理。大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化之后再进行分配使用，在云计算领域目前的老大应该算是Amazon，可以说为云计算提供了商业化的标准，另外值得关注的还有VMware(其实从这一点可以帮助你理解云计算和虚拟化的关系)，开源的云平台较有活力的就是Openstack了。大数据相当于海量数据的“数据库”，而且通观大数据领域的发展也能看出，当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，Hadoop的产生使我们能够用普通机器建立稳定的处理TB级数据的集群，把传统而昂贵的并行计算等概念一下就拉到了我们的面前，但是其不适合数据分析人员使用(因为MapReduce开发复杂)，所以PigLatin和Hive出现了(分别是Yahoo!和facebook发起的项目，说到这补充一下，在大数据领域Google、facebook、twitter等前沿的互联网公司作出了很积极和强大的贡献)，为我们带来了类SQL的操作，到这里操作方式像SQL了，但是处理效率很慢，绝对和传统的数据库的处理效率有天壤之别，所以人们又在想怎样在大数据处理上不只是操作方式类SQL，而处理速度也能“类SQL”，Google为我们带来了Dremel/PowerDrill等技术，Cloudera(Hadoop商业化较强的公司，Hadoop之父cutting就在这里负责技术领导)的Impala也出现了。
1，大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产2，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。扩展资料：大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。云计算的关键词在于“整合”，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。 大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。 大数据的趋势：趋势一：数据的资源化何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。趋势二：与云计算的深度结合大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。趋势三：科学理论的突破随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。参考资料：百度百科-大数据 百度百科-云数据
云计算与大数据概述云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。大数据(big data)，或称海量数据，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。大数据管理，分布式进行文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据分割与访问执行;同时SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL界面支持，在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：1、集成度更高。一个标准机箱最大限度完成特定任务。2、配置更合理、速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络均衡设计，针对数据仓库访问最优设计，比传统类似平台高出一个数量级以上。3、整体能耗更低。同等计算任务，能耗最低。4、系统更加稳定可靠。能够消除各种单点故障环节，统一一个部件、器件的品质和标准。5、管理维护费用低。数据藏的常规管理全部集成。6、可规划和预见的系统扩容、升级路线图。云计算与大数据的关系简单来说：云计算是硬件资源的虚拟化，而大数据是海量数据的高效处理。虽然从这个解释来看也不是完全贴切，但是却可以帮助对这两个名字不太明白的人很快理解其区别。当然，如果解释更形象一点的话，云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化后在进行分配使用。可以说，大数据相当于海量数据的“数据库”，通观大数据领域的发展我们也可以看出，当前的大数据发展一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，一句话就是，传统数据库给大数据的发展提供了足够大的空间。大数据的总体架构包括三层：数据存储，数据处理和数据分析。数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三者相互配合，这让大数据产生最终价值。不看现在云计算发展情况，未来的趋势是：云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话：“动一下鼠标就可以在妙极操作PB级别的数据”，确实让人兴奋不能止。
大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。云计算的关键词在于“整合”，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。 大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。 他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。
大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。
云计算与大数据工程师是指将包括硬件软件的一切资源（计算能力，存储等）通过虚拟化和分布式技术，对网络中海量数据中，进行高效的获取数据，有效的深加工，并最终得到感兴趣的数据，以数据为支撑，通过网络以便利的、按需付费的方式获取计算资源（包括网络、服务器、存储、应用和服务等）并提高其可用性的模式。 北京新华的官方网站有详细的介绍。
大数据，云计算，看起来都是非常高大上的东西，还是切合点实际，先落地再说吧。我们公司数据量比较大，用的是国产的FineBI软件，还不错！
云计算与大数据概述云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。大数据(big data)，或称海量数据，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。大数据管理，分布式进行文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据分割与访问执行;同时SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL界面支持，在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：1、集成度更高。一个标准机箱最大限度完成特定任务。2、配置更合理、速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络均衡设计，针对数据仓库访问最优设计，比传统类似平台高出一个数量级以上。3、整体能耗更低。同等计算任务，能耗最低。4、系统更加稳定可靠。能够消除各种单点故障环节，统一一个部件、器件的品质和标准。5、管理维护费用低。数据藏的常规管理全部集成。6、可规划和预见的系统扩容、升级路线图。云计算与大数据的关系简单来说：云计算是硬件资源的虚拟化，而大数据是海量数据的高效处理。虽然从这个解释来看也不是完全贴切，但是却可以帮助对这两个名字不太明白的人很快理解其区别。当然，如果解释更形象一点的话，云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化后在进行分配使用。可以说，大数据相当于海量数据的“数据库”，通观大数据领域的发展我们也可以看出，当前的大数据发展一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，一句话就是，传统数据库给大数据的发展提供了足够大的空间。大数据的总体架构包括三层：数据存储，数据处理和数据分析。数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三者相互配合，这让大数据产生最终价值。不看现在云计算发展情况，未来的趋势是：云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话：“动一下鼠标就可以在妙极操作PB级别的数据”，确实让人兴奋不能止。
什么是大数据云计算物联网大白话这些与人工智能的关系
云计算、大数据、人工智能三者之间有着不可分割、相互影响的关联。1、云计算与大数据：从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据的特色在于对海量数据的挖掘，但必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。2、人工智能与大数据：与以前的众多数据分析技术相比，人工智能技术立足于神经网络，同时发展出多层神经网络，从而可以进行深度机器学习。3、人工智能与云计算：人工智能是程序算法和大数据结合的产物。而云计算是程序的算法部分，物联网是收集大数据的根系的一部分。可以简单的认为：人工智能=云计算+大数据。随着物联网在生活中的铺开，它将成为大数据最大，最精准的来源。想了解更多有关云计算、大数据、人工智能的详情，推荐咨询达内教育。达内教育已从事19年IT技术培训，累计培养100万学员，并且独创TTS0教学系统，1v1督学，跟踪式学习，有疑问随时沟通；自主研发的26大课程体系更是紧跟企业需求，企业级项目，课程穿插大厂真实项目讲解，对标企业人才标准，制定专业学习计划，囊括主流热点技术。感兴趣的话点击此处，免费学习一下
楼上肯定是copy过来的。我简单的说一下，这两者没有直接的关系，同样云计算也不属于人工智能的研究范畴。云计算主要是进行资源整合、应用整合、平台整合，海量数据的存储、处理、计算的也是云计算的一个研究方向；而人工智能主要是研究机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等方面。如果非要扯上联系的话，就是人工智能需要处理海量数据，而这些海量数据的处理刚好可以利用云计算技术来解决。
三者之间的关系具体如下：云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化，吸收、再造才能创造出更大的价值。人工智能打个比喻为一个人吸收了人类大量的知识，不断的深度学习、进化成为一方高人。人工智能离不开大数据，更是基于云计算平台完成深度学习进化。总结来讲就是通过物联网产生、收集海量的数据存储于云平台，再通过大数据分析，甚至更高形式的人工智能为人类的生产活动，生活所需提供更好的服务。想了解更多有关云计算、大数据和人工智能的详情，推荐咨询达内教育。达内教育已从事19年IT技术培训，累计培养100万学员，并且独创TTS0教学系统，1v1督学，跟踪式学习，有疑问随时沟通；自主研发的26大课程体系更是紧跟企业需求，企业级项目，课程穿插大厂真实项目讲解，助力学员更好的提高。感兴趣的话点击此处，免费学习一下
我靠，你研究生还是本科生，这个问题很强大，研究生自己都不一定做得来
推荐参考书，大话存储第三版，参考文献《云计算数据中心网络技术》
1．娄尔行：《基础会计学》，上海财经大学出版社2000年版。 2．朱小平：《初级会计学》，中国人民大学出版社2002年版。 3．陈少华：《会计学原理》，厦门大学出版社2002年版。 4．吴水澎：《会计学原理》，辽宁人民出版社2001年版。 5．财政部《企业会计制度》经济科学出版社2001年版。 6．[美]罗伯特﹒N安索尼 詹姆斯﹒S里斯 朱利﹒H赫特斯坦：《会计学教程与案例》，北京大学出版社2000年版。 7．[美]查尔斯﹒T﹒亨格瑞、[美]瓦特﹒T﹒哈里森、[美]米切尔﹒A﹒罗宾逊：《会计学》第三版上，中国人民大学出版社。 8．乔世震：《会计案例》，中国财经出版社1999年版。 9．陈今池《现代会计理论概论》立信会计出版社1993年版。 10．汤云为、钱逢胜：《会计理论》，上海财经大学出版社1997年版。 11．葛家澍、林志军：《现代西方会计理论》厦门大学出版社2001年版。 12．黄明、郭大伟、刘俊琴：《企业会计模拟实验教程》，东北财经大学出版社2002年版。 附件： KjxCdoc
参考文献： [1]赵丽娟所得税筹划在会计核算中的应用中国乡镇企业会计，2007， [2]朱志瑾浅议新所得税会计准则的核算变化经济师，2008， [3]张浩波新会计准则下所得税的核算管理与技术，2007， [4]周晓东企业所得税核算若干问题探讨时代经贸，2008， 随着我国市场经济的不断发展，税收制度的进一步完善和税收法制进程的加快，人们将越来越多地运用税收筹划来维护自己的合法权益，税收筹划将越来越成熟，并成为企业理财和经营活动中不可或缺的一部分。在新税法下，利用会计核算中的不同处理方面进行纳税筹划仍然可行。有些纳税筹划方法并不能减少企业的纳税总额，但能将纳税的时间递延到下一年或未来几年。由于货币具有时间价值，纳税时间的递延也会给企业带来收益。本文就会计核算中的企业所得税税收筹划策略做了相关探索。 一、纳税筹划的定义 纳税筹划是指纳税人在税法许可的范围内，当存在多种纳税方案可供选择时，通过经营、投资、理财、组织、交易等事项的事先安排和策划，以达到税负最低或税收利益最大为目的的经济行为。 二、会计制度与税收制度的关系 会计制度是制约会计行为人及利益相关者的法律、法规、准则、制度的总和。由于各国的会计制度背景不同，按其与税收制度的关系分，可以分为税法为导向的会计制度和以投资人为导向的会计制度两大类。现代税收的计算和缴纳，都离不开会计的确认、计量和记录。即使对以投资人为导向的会计制度下，虽然其规范的财务会计报告主要是为投资人、债权人服务的，但其对各项会计要素的确认计量和记录的程序和方法，也同时是按税收制度确认、计量和记录收入、收益、成本、费用和应税所得的基础和前提，甚至在有些国家的税收制度中直接认可会计的某些计算程序和计算方法。从另一方面看，就是以税法为导向的会计制度下，其会计确认、计量和记录也不一定与税收制度完全一致，也存在某些差异。 在我国，要使会计制度得以很好地贯彻，并与国际会计惯例协调，必须遵循会计与税收相互分离的原则。在实际工作中，会计制度如有与税收制度不一致或不相协调的，应按会计制度进行核算，纳税时再作调整。 三、会计核算中的企业所得税税收筹划策略 （一）利用销售收入确认时间不同进行纳税筹划 企业的产品销售方式大体上有以下三种类型：现销方式、代销方式、预收货款方式。代销方式又分为视同买断方式和收取手续费方式。在视同买断方式中，委托方按协议价格收取委托代销商品的货款，实际售价由受托方自定，无论卖出与否、获利与否均与委托方无关。这种销售方式与现销方式没有区别，委托方应在当期确认有关销售收入。在收取手续费方式中，委托方发出商品时，商品所有权上的主要风险和报酬并未转移给受托方，因此，委托方在发出商品时通常不应确认销售商品收入，而应在收到受托方开出的代销清单时确认销售商品收入。预收货款方式是指购买方在商品尚未收到前按合同约定分期付款，销售方在收到最后一笔款项时才交付货物的销售方式。在这种方式下，商品所有权上的主要风险和报酬只有在收到最后一笔款项时才转移给购货方。因此，企业通常应在发出商品时确认收入，在此之前预收的货款应确认为负债。 每种销售方式都有其收入确认的条件，企业通过对收入确认条件的控制，可以控制收入确认的时间。在进行所得税筹划时，企业应特别关注临近年终发生的销售业务，因为这类业务最容易对收入确认时点进行筹划。 （二）利用坏账准备的提取进行纳税筹划 计提坏账准备的范围不同 现行会计制度规定，除了应收账款应计提坏账准备外，其他应收款项也应计提坏账准备。同时规定企业的预付账款如有确凿证据表明不符合预付账款性质，或者因供货单位破产、撤销等原因已无法再收到所购货物的，应当将原计入预付账款的金额转入其他应收款，并按规定计提坏账准备。 企业持有的未到期应收票据，如有确凿证据表明不能收回或收回的可能性不大时，应将其账面余额转入应收账款，并计提坏账准备。也就是说，会计实务中，计提坏账准备的范围包括应收账款、其他应收款，但不包括应收票据。而税法则规定，可在税前扣除的坏账准备的计提范围仅限于纳税人因销售商品、产品或提供劳务而产生的年末应收账款，包括应收票据的金额。也就是说，税法准予税前扣除的坏账准备的计提范围较会计规定多出一个应收票据的金额，少了一个其他应收款的金额。 计提坏账准备的方法和比例不同 企业会计制度规定，坏账准备的计提方法和计提比例由企业自行确定。提取的方法一经确定，不能随意变更；如需变更，应在会计报表附注中说明。具体方法有：应收账款余额百分比法、销货百分比法、账龄分析法等。而税法中只规定了一种方法，即应收账款余额百分比法，且其提取比例一律不得超过年末应收账款余额的5%。 （三）利用存货成本计价方法的不同进行纳税筹划 新会计准则中规定，企业应当采用先进先出法，加权平均法（包括移动加权平均法）或者个别计价法确定发出存货的实际成本。即取消了后进先出法的应用，不允许企业采用后进先出法确认发出存货的成本。依据现行会计制度和税法的规定，企业可以根据自身情况选用任意一种计价方法。不同的存货成本计价方法，会对企业的成本、利润总额产生不同的影响，从而应交纳所得税款的多少也会有所不同。以下举例说明两者之间的联系。 值得注意的是，存货计价方法一经选用，在一定时期内不得随意变更，确实需要改变计价方法的，应当在下一纳税年度开始前报主管税务机关批准，并在会计附注中予以说明。因此，在进行税收筹划时，必须在会计年度的末期根据企业经济运行的状况做出正确判断，按照以上的原则选择下一年度对企业有利的存货计价方法。 （四）利用固定资产的折旧方法及年限的不同进行纳税筹划 固定资产折旧是成本的重要组成部分，按照我国现行会计制度的规定，企业可选用的折旧方法包括年限平均法、双倍余额递减法及年数总和法等。运用不同的折旧方法计算出的折旧额在量上是不一致的，则分摊到各期的固定资产的成本也存在差异，这最终会影响到企业税负的大小。原税法规定固定资产只能采用直线法（年限平均法）提取折旧，而新税法中则规定，企业的固定资产由于技术进步等原因，确需加速折旧的，可以缩折旧年限，或者采取加速折旧的方法。这就给企业所得税纳税筹划提供了新的空间。 四、结论 在企业税收契约中承认会计确认和计量的某些原则和方法，允许进行某些会计政策选择，以及能够利用会计资料作为计税依据，那么，在税收契约的执行过程中，理性的企业（纳税人）都会具有强烈的意识，即充分利用其与征税方的会计信息不对称性以及契约的不完备性，对涉税会计事项进行税务筹划，以谋求自身利益的最大化。企业会计人员，企业领导人员业务素质的高低，决定其财务管理水平的高低，其水平高低的一个重要标志就是如何最大限度地维护企业的利益，这是作为真正的独立实体的必然要求。所以在会计核算方法选择中就有一定的技术要求与策略。
【摘要】随着我国市场经济的不断发展，税收制度的进一步完善和税收法制进程的加快，人们将越来越多地运用税收筹划来维护自己的合法权益，税收筹划将越来越成熟，并成为企业理财和经营活动中不可或缺的一部分。在新税法下，利用会计核算中的不同处理方面进行纳税筹划仍然可行。有些纳税筹划方法并不能减少企业的纳税总额，但能将纳税的时间递延到下一年或未来几年。由于货币具有时间价值，纳税时间的递延也会给企业带来收益。本文就会计核算中的企业所得税税收筹划策略做了相关探索。 【关键词】会计核算 企业所得税 税收筹划 一、纳税筹划的定义 纳税筹划是指纳税人在税法许可的范围内，当存在多种纳税方案可供选择时，通过经营、投资、理财、组织、交易等事项的事先安排和策划，以达到税负最低或税收利益最大为目的的经济行为。 二、会计制度与税收制度的关系 会计制度是制约会计行为人及利益相关者的法律、法规、准则、制度的总和。由于各国的会计制度背景不同，按其与税收制度的关系分，可以分为税法为导向的会计制度和以投资人为导向的会计制度两大类。现代税收的计算和缴纳，都离不开会计的确认、计量和记录。即使对以投资人为导向的会计制度下，虽然其规范的财务会计报告主要是为投资人、债权人服务的，但其对各项会计要素的确认计量和记录的程序和方法，也同时是按税收制度确认、计量和记录收入、收益、成本、费用和应税所得的基础和前提，甚至在有些国家的税收制度中直接认可会计的某些计算程序和计算方法。从另一方面看，就是以税法为导向的会计制度下，其会计确认、计量和记录也不一定与税收制度完全一致，也存在某些差异。 在我国，要使会计制度得以很好地贯彻，并与国际会计惯例协调，必须遵循会计与税收相互分离的原则。在实际工作中，会计制度如有与税收制度不一致或不相协调的，应按会计制度进行核算，纳税时再作调整。 三、会计核算中的企业所得税税收筹划策略 （一）利用销售收入确认时间不同进行纳税筹划 企业的产品销售方式大体上有以下三种类型：现销方式、代销方式、预收货款方式。代销方式又分为视同买断方式和收取手续费方式。在视同买断方式中，委托方按协议价格收取委托代销商品的货款，实际售价由受托方自定，无论卖出与否、获利与否均与委托方无关。这种销售方式与现销方式没有区别，委托方应在当期确认有关销售收入。在收取手续费方式中，委托方发出商品时，商品所有权上的主要风险和报酬并未转移给受托方，因此，委托方在发出商品时通常不应确认销售商品收入，而应在收到受托方开出的代销清单时确认销售商品收入。预收货款方式是指购买方在商品尚未收到前按合同约定分期付款，销售方在收到最后一笔款项时才交付货物的销售方式。在这种方式下，商品所有权上的主要风险和报酬只有在收到最后一笔款项时才转移给购货方。因此，企业通常应在发出商品时确认收入，在此之前预收的货款应确认为负债。 每种销售方式都有其收入确认的条件，企业通过对收入确认条件的控制，可以控制收入确认的时间。在进行所得税筹划时，企业应特别关注临近年终发生的销售业务，因为这类业务最容易对收入确认时点进行筹划。 （二）利用坏账准备的提取进行纳税筹划 计提坏账准备的范围不同 现行会计制度规定，除了应收账款应计提坏账准备外，其他应收款项也应计提坏账准备。同时规定企业的预付账款如有确凿证据表明不符合预付账款性质，或者因供货单位破产、撤销等原因已无法再收到所购货物的，应当将原计入预付账款的金额转入其他应收款，并按规定计提坏账准备。 企业持有的未到期应收票据，如有确凿证据表明不能收回或收回的可能性不大时，应将其账面余额转入应收账款，并计提坏账准备。也就是说，会计实务中，计提坏账准备的范围包括应收账款、其他应收款，但不包括应收票据。而税法则规定，可在税前扣除的坏账准备的计提范围仅限于纳税人因销售商品、产品或提供劳务而产生的年末应收账款，包括应收票据的金额。也就是说，税法准予税前扣除的坏账准备的计提范围较会计规定多出一个应收票据的金额，少了一个其他应收款的金额。 计提坏账准备的方法和比例不同 企业会计制度规定，坏账准备的计提方法和计提比例由企业自行确定。提取的方法一经确定，不能随意变更；如需变更，应在会计报表附注中说明。具体方法有：应收账款余额百分比法、销货百分比法、账龄分析法等。而税法中只规定了一种方法，即应收账款余额百分比法，且其提取比例一律不得超过年末应收账款余额的5%。 （三）利用存货成本计价方法的不同进行纳税筹划 新会计准则中规定，企业应当采用先进先出法，加权平均法（包括移动加权平均法）或者个别计价法确定发出存货的实际成本。即取消了后进先出法的应用，不允许企业采用后进先出法确认发出存货的成本。依据现行会计制度和税法的规定，企业可以根据自身情况选用任意一种计价方法。不同的存货成本计价方法，会对企业的成本、利润总额产生不同的影响，从而应交纳所得税款的多少也会有所不同。以下举例说明两者之间的联系。 值得注意的是，存货计价方法一经选用，在一定时期内不得随意变更，确实需要改变计价方法的，应当在下一纳税年度开始前报主管税务机关批准，并在会计附注中予以说明。因此，在进行税收筹划时，必须在会计年度的末期根据企业经济运行的状况做出正确判断，按照以上的原则选择下一年度对企业有利的存货计价方法。 （四）利用固定资产的折旧方法及年限的不同进行纳税筹划 固定资产折旧是成本的重要组成部分，按照我国现行会计制度的规定，企业可选用的折旧方法包括年限平均法、双倍余额递减法及年数总和法等。运用不同的折旧方法计算出的折旧额在量上是不一致的，则分摊到各期的固定资产的成本也存在差异，这最终会影响到企业税负的大小。原税法规定固定资产只能采用直线法（年限平均法）提取折旧，而新税法中则规定，企业的固定资产由于技术进步等原因，确需加速折旧的，可以缩折旧年限，或者采取加速折旧的方法。这就给企业所得税纳税筹划提供了新的空间。 四、结论 在企业税收契约中承认会计确认和计量的某些原则和方法，允许进行某些会计政策选择，以及能够利用会计资料作为计税依据，那么，在税收契约的执行过程中，理性的企业（纳税人）都会具有强烈的意识，即充分利用其与征税方的会计信息不对称性以及契约的不完备性，对涉税会计事项进行税务筹划，以谋求自身利益的最大化。企业会计人员，企业领导人员业务素质的高低，决定其财务管理水平的高低，其水平高低的一个重要标志就是如何最大限度地维护企业的利益，这是作为真正的独立实体的必然要求。所以在会计核算方法选择中就有一定的技术要求与策略。 参考文献： [1]赵丽娟所得税筹划在会计核算中的应用中国乡镇企业会计，2007， [2]朱志瑾浅议新所得税会计准则的核算变化经济师，2008， [3]张浩波新会计准则下所得税的核算管理与技术，2007， [4]周晓东企业所得税核算若干问题探讨时代经贸，2008，