在税收风险管理理论中，如何衡量税收遵从度是一个十分重要的课题。税务机关为了高效地配置征管资源，以达到成本最小化和产出最大化，必须合理地将纳税人识别和区分为税收遵从度较高、税收遵从度一般和税收遵从度较低等类型，并针对不同的纳税人采取不同的管理策略。对税务机关尤其重要的是，能够迅速、准确地找到税收遵从度较低的纳税人，并对症下药，是提高税收征管效率的关键。　　国外对税收遵从度的研究分为两种类型，一种研究影响纳税人遵从度的因素，从而提出提高税收遵从度的政策建议;另一种是税务机关根据纳税人的申报情况与实际情况计算税收遵从度来实现税收风险控制。前者的研究没有提出衡量税收遵从度的方法，后者的测算中只考虑了纳税人的申报表现，而申报表现是过去的行为并不能准确预测纳税人下一次的遵从度大小。　　因此本文提出不仅要比较纳税人的申报情况与实际情况的出入，还要考虑纳税人的财务数据，而且是影响应纳所得税额的财务数据，所以本文将纳税人在税务机关的登记情况与财务数据都作为衡量税收遵从度的指标，而模糊聚类法可以通过对纳税人各项指标的打分，将纳税人的税收遵从度按照从高到低的水平进行分类，而且“模糊”的优点还体现在它分类的数目是灵活可调的，分类数目不一样，分到税收不遵从度“最严重”那一类的纳税人数量也不一样，而税务机关要对“最严重”那一类加强征管措施，所以可以根据实际需要确定分类数目。