以下是一个MATLAB代码示例，可以根据您提供的因素绘制回归方程图。请注意，您需要将数据替换为您自己的数据。

% 导入数据
data = readtable('your_data_file.csv');
X = data(:, {'技术水平', '产品质量', '品牌建设', '销售渠道', '融资能力', '商业模式', '供应链管理', '消费者购买意愿', '国际市场', '基础建设', '产业标准', '产业监管', '政策支持'});
Y = data(:, '新能源汽车发展的影响');

% 拟合回归模型
mdl = fitlm(X, Y);

% 绘制回归方程图
scatter(X(:, 1), X(:, 2), Y, 'filled');
hold on;
plotfit(mdl);
xlabels([{'技术水平'}, {'产品质量'}, {'品牌建设'}, {'销售渠道'}, {'融资能力'}, {'商业模式'}, {'供应链管理'}, {'消费者购买意愿'}, {'国际市场'}, {'基础建设'}, {'产业标准'}, {'产业监管'}, {'政策支持}]);
ylabel('新能源汽车发展的影响');
title('新能源汽车发展影响因素的回归方程');
legend('数据点', '拟合直线');