您可以使用编程语言如R或Python来实现这个任务，这里以R为例，假设您的数据存储在一个数据框（df）中，并且有以下结构：

```r
df <- data.frame(industry = c("G55党小安", "G55党小安", "G55党小安"),
                 auditor = c("A1", "A2", "A3"),
                 year = c(2016, 2017, 2018),
                 after0 = c(1, 0, NA))
```

您可以使用`dplyr`库来处理数据：

```r
library(dplyr)

# 添加before1、after1、before2和after2变量
df <- df %>%
  arrange(industry, auditor, year) %>%
  group_by(industry, auditor) %>%
  mutate(before1 = ifelse(lag(after0, default = NA) == 1 & !is.na(lag(year)), 1, 0),
         after1 = ifelse(lead(after0, default = NA) == 1 & !is.na(lead(year)), 1, 0),
         before2 = ifelse(sum(lag(after0, n = c(2, 1), default = rep(NA, 3))) == 1, 1, 0),
         after2 = ifelse(sum(lead(after0, n = c(2, 1), default = rep(NA, 3))) == 1, 1, 0)) %>%
  ungroup()
```

这段代码首先按industry、auditor和year排序，然后按照每个组合进行分组。接着，它使用`lag()`和`lead()`函数检查前一年和后一年的`after0`变量，如果满足条件则设置新变量为1，否则为0。

注意：这个例子假设数据已经按照年份升序排列，并且在数据框中填充了NA值以表示没有对应的数据。如果您的数据不满足这些假设，可能需要进行一些预处理。

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