面对税收征管改革带来日常税收管理与税务稽查间的信息不对称，如何在众多纳税人中判别纳税遵从者与不遵从者，降低对守法经营者的影响，已成为亟待研究的课题。其中，运用多元统计分析方法建立选案模型，在提高选案准确度方面具有成本低、可行性强、容易操作等优点。本文以广州市曾接受国税税务稽查的194户批发业企业为研究样本，根据行业特点和涉税违法行为的特点，选取一系列的财务指标和非财务指标作为变量，建立批发业税务稽查选案的Logistic回归模型。　　首先分析我国税务稽查选案的制度背景，通过研究文献探讨税务稽查选案指标的选取原则，并比较不同多元统计分析方法的适用性。然后，设置企业纳税遵从情况为因变量，选取13项指标作为用于判别纳税遵从情况的自变量和控制变量，运用显著性检验和相关性检验，最终筛选出6项指标建立基于Logistic回归的选案模型。　　根据模型计算结果，发现与行业特点关系密切的指标能够很好地解释企业纳税遵从情况。因此，有必要针对不同地区、不同行业、不同类别的纳税人建立稽查选案模型。同时，对分界点的确定，以及第一类错误和第二类错误发生概率的问题进行了讨论。在模型的实际应用中，税务机关往往需要在减少对诚实纳税人的影响，还是加大对涉税违法行为的查处力度之间作出权衡。最后，结合研究过程中存在的问题和不足之处，就如何丰富稽查选案的信息来源提出对策和建议。