你若要问程序，永远附上相关资料；若附上资料，永远用 dataex 印出资料。先 ssc install dataex (并见说明)，将原始 Stata 资料中具有”代表性”的一部分资料列出，以供有意回答者实验之用，并能提供具体操作指令。并请参考 http://www.jianshu.com/p/9870080fe769,  https://bbs.pinggu.org/thread-5048204-1-1.html, 与 https://bbs.pinggu.org/thread-5917273-1-1.html。

可以使用编程语言如Python的pandas库来实现这个任务。以下是一个简单的示例：

```python
import pandas as pd

# 假设你的数据存储在一个名为df的DataFrame中，且已有'企业名称'、'研发费用'和'企业年度'三列
# 首先，创建一个新列'虚拟变量'
df['虚拟变量'] = 0

# 然后，使用groupby检查每个企业在三年中的研发费用是否为非零，并将结果设为1
for year in range(年份范围的起始值, 年份范围的结束值+1):  # 将'年份范围的起始值'和'年份范围的结束值'替换为实际年份，例如2018, 2019, 2020
    df.loc[(df['企业年度'] == year) & (df['研发费用'] > 0), '虚拟变量'] = 1

# 最后，对于任何三年中虚拟变量仍为0的企业，将其设为1（确保至少有一次研发支出）
df['虚拟变量'] = df.groupby('企业名称')['虚拟变量'].transform('max')

```
这个代码会根据你的需求创建一个名为'虚拟变量'的新列，并按照要求设置值。请将年份范围的起始值和结束值替换为你实际的数据范围，例如2018, 2019, 2020。

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