随着我国经济的高速增长,以及工业化和城镇化进程的不断推进,能源消费总量不断上升。巨大的能源消耗带来了二氧化碳的大量排放,环境问题日益凸显。而我国已在全球碳排放量排名中位居第一,一方面需要在国际社会承担相应的碳减排任务,另一方面需要维持经济的快速发展。因此,提高能源利用效率,降低碳强度,促进我国低碳、可持续发展已成为各方学者研究重点。然而,经过显著性检验,我国各地区碳强度纵向数据并不服从正态分布,若仍以传统计量经济方法进行建模研究,会使统计分析结果缺乏稳健性。鉴于此,立足于实际碳强度数据分布特征,对其构建偏正态分布模型进行统计推断,并据此研究碳强度影响因素,为完善我国碳减排政策提供对策与建议显得尤为重要。首先,本文基于EM算法给出偏正态混合效应模型中未知参数的极大似然估计。进而,应用参数Bootstrap构建偏正态单项分类模型感兴趣参数的精确检验方法。在此基础上,选取2000至2014年我国各省市自治区碳强度数据,验证其偏正态分布特征。继而,构建偏正态混合效应模型,研究我国各省市自治区碳强度变动的主要影响因素。最后,将上述模型参数估计结果与正态混合效应模型进行比较,以说明偏正态混合效应模型的优良性。研究结果表明,人均GDP、能耗强度、第二产业比重、对外贸易依存度等因素的变化,均会对我国各省份的碳强度产生显著影响。其中,加大科研投入并促进技术进步、降低第二产业比重以及促进对外开放水平等措施,均有利于降低我国各省份碳强度。而通过降低能耗强度来提高能源利用效率,从而降低碳强度是最为直接、有效的方式。同时,我国目前仍处于粗放型的经济发展中,需加快向集约型的经济发展方式转变。