首先，我们需要将这些变量放入一个矩阵中，然后使用MATLAB的线性回归模型来表示这些变量之间的关系。以下是MATLAB代码：

% 定义变量
tech_level = [1, 2, 3]; % 技术水平
product_quality = [4, 5, 6]; % 产品质量
brand_building = [7, 8, 9]; % 品牌建设
sales_channel = [10, 11, 12]; % 销售渠道
financing_ability = [13, 14, 15]; % 融资能力
business_model = [16, 17, 18]; % 商业模式
supply_chain_management = [19, 20, 21]; % 供应链管理
consumer_purchase_willingness = [22, 23, 24]; % 消费者购买意愿
international_market = [25, 26, 27]; % 国际市场
infrastructure = [28, 29, 30]; % 基础建设
industry_standards = [31, 32, 33]; % 产业标准
industry_regulation = [34, 35, 36]; % 产业监管
policy_support = [37, 38, 39]; % 政策支持

% 将变量放入矩阵中
X = [tech_level; product_quality; brand_building; sales_channel; financing_ability; business_model; supply_chain_management; consumer_purchase_willingness; international_market; infrastructure; industry_standards; industry_regulation; policy_support]';
y = [1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10; 11; 12; 13; 14; 15; 16; 17; 18; 19; 20; 21; 22; 23; 24; 25; 26; 27; 28; 29; 30; 31; 32; 33; 34; 35; 36; 37; 38; 39]; % 这里只是一个示例值，实际值需要根据实际情况进行调整

% 建立线性回归模型
mdl = fitlm(X, y);

% 对新能源汽车产业固定变量的影响进行预测
new_energy_car = [40, 41, 42]; % 这里只是一个示例值，实际值需要根据实际情况进行调整
prediction = predict(mdl, new_energy_car');

这段代码首先定义了各个变量的取值范围，并将它们放入一个矩阵X中。然后使用fitlm函数建立线性回归模型。最后，使用predict函数对新能源汽车产业固定变量的影响进行预测。请注意，这里的y和new_energy_car只是示例值，实际值需要根据实际情况进行调整。