大数据技术被认为是当代信息技术的新变革,也是供应链管理的新兴研究方向,供应链各复杂节点带来的海量数据是大数据分析的基础。随着供应链全球业务的发展,供应链长度和复杂性都有所增加,如今的供应链更容易受到突发事件的破坏,不可预测性也随之提高,往往面临着中断的现象。已有部分企业在供应链采购、销售、仓储、物流等环节运用大数据技术,但从提高供应链弹性的角度,将其运用在供应链风险管理中的研究却较少。本文在信息技术采纳理论的基础上,提出将内部组织因素“高层领导支持”和外部环境因素“政府支持”这两个大数据分析技术采纳的影响因素作对比,比较两者哪个会对企业采用大数据分析技术有更显著的影响。同时探讨了企业对大数据分析技术的采用是否能够提高供应链弹性,以及动态环境是否在两者之间存在调节关系。为企业采纳大数据技术以及大数据在供应链风险管理方面的应用提供相应的理论基础。本研究在归纳分析相关理论文献后提出了理论模型。随后获取了全国范围内各行业342位供应链部门员工的问卷数据,在用SPSS和AMOS软件对数据进行信效度检验、相关分析、回归分析及结构方程模型检验后,得出了以下结论:（1）高层领导支持、政府政策均对大数据分析技术的采用有正向影响,其中高层领导支持的影响更显著;（2）大数据分析技术的采用对供应链弹性有正向影响;（3）大数据分析技术的采用在高层领导支持、政府支持和供应链弹性的关系中均存在中介作用;（4）动态环境在大数据分析技术的采用和供应链弹性之间的调节作用不存在。最后,根据研究结果为企业采纳大数据分析技术以及大数据在供应链风险管理中的应用提出了相应的管理意见。