id        name        year
12        南玻A        2015
12        南玻A        2016
12        南玻A        2017
12        南玻A        2018
12        南玻A        2019
21        深科技        2015
21        深科技        2016
21        深科技        2017
21        深科技        2018
21        深科技        2019
27        深圳能源        2015
27        深圳能源        2016
27        深圳能源        2017
27        深圳能源        2018

xtset id year
xtbalance ,range(2015 2019)

在Stata中，可以按照以下步骤解决问题：

1. 加载数据集。使用命令`use`或`import`加载数据集。

2. 查找缺失数据的企业。使用命令`egen`和`group`创建一个新变量，记录每个企业有几个未缺失的数据。可以按照以下代码实现：

```
egen not_missing = group(id name)
```

3. 标记缺失的企业。将有五年数据缺失的企业标记为需要删除的企业。可以按照以下代码实现：

```
gen to_delete = 0
bys id name: if sum(to_exclude) == 5 {
    replace to_delete = 1
}
```

4. 删除需要删除的企业。使用命令`drop`删除需要删除的企业。可以按照以下代码实现：

```
drop if to_delete == 1
```

完整代码如下：

```
use data.dta

egen not_missing = group(id name)

gen to_delete = 0
bys id name: if sum(to_exclude) == 5 {
    replace to_delete = 1
}

drop if to_delete == 1
```

在上面的代码中，data.dta 是原始数据文件的文件名。根据具体情况修改文件名和缺失数据的阈值。

在Stata中，可以按照以下步骤解决问题：

1. 加载数据集。使用命令`use`或`import`加载数据集。

2. 查找缺失数据的企业。使用命令`egen`和`group`创建一个新变量，记录每个企业有几个未缺失的数据。可以按照以下代码实现：

```
egen not_missing = group(id name)
```

3. 标记缺失的企业。将有五年数据缺失的企业标记为需要删除的企业。可以按照以下代码实现：

```
gen to_delete = 0
bys id name: if sum(to_exclude) == 5 {
replace to_delete = 1
}
```

4. 删除需要删除的企业。使用命令`drop`删除需要删除的企业。可以按照以下代码实现：

```
drop if to_delete == 1
```

完整代码如下：

```
use data.dta

egen not_missing = group(id name)

gen to_delete = 0
bys id name: if sum(to_exclude) == 5 {
replace to_delete = 1
}

drop if to_delete == 1
```

在上面的代码中，data.dta 是原始数据文件的文件名。根据具体情况修改文件名和缺失数据的阈值。