自2008年下半年以来，随着由美国次贷危机引发的国际金融危机的持续蔓延，国际市场需求日益萎缩，全球通货紧缩趋势明显，导致企业盈利空空间缩小，外资企业销售和出口下降，各国多地区出现不同程度的外商撤离、转移资金等现象。苏南地区作为全国吸引外商投资最多的地区之一，也出现大量的外商撤资现象。本研究以苏南地区外商撤资为研究对象，利用数据挖掘理论，充分挖掘外商撤资的规则及动因，以期为当地政府采取正确的应对策略、尽可能减少撤资的负面影响、以及进一步引进外资提供理论支持。　　 本文研究内容主要包括两个部分：一是提出了关联规则的改进算法--基于频繁项集矩阵的挖掘算法，为挖掘撤资动因提供方法论支持；二是提出新的撤资方式分类，利用改进后的算法探究外商撤资的主要动因，并根据撤资的影响评估提出对策。因此，本文采用了规范分析与实证研究相结合的方法：首先，在现有理论基础上，提出扩张性撤资与适应性撤资的概念，并将外企分为制造类、研发类与营运类三种类型；采用调研方式针对苏南地区收集外商撤资的相关资料。其次，详细介绍了改进后的基于频繁项集矩阵的关联规则算法，构建出撤资动因研究模型，采用该算法对数据进行分析挖掘，提取出外商撤资的主要动因。最后，根据外商撤资的规则及动因，分析其对苏南地区的影响，并提出应对不同撤资方式的对策。　　 本文的研究工作首度引入了数据挖掘的研究方法，提出了新的撤资方式分类。在一定程度上扩展了撤资的理论研究，丰富了撤资动因的研究方法，加深了撤资动因的研究内容。对苏南地区政府制定相关对策具有参考价值。