你的问题触及到了面板数据估计中两种常见方法的选择——固定效应模型和随机效应模型在有序logit回归中的应用。

### 想法一：ologit y x1 x2 i.id i.year

这个命令实际上是在进行一个包含个体固定效应（`i.id`）和时间固定效应（`i.year`）的有序logit回归。这样的估计可以捕捉到每一个体与每一时点的具体影响，但缺点是你可能在处理非常大的模型矩阵，这可能会导致计算效率低下或内存问题。

### 想法二：xtologit y x1 x2 i.year

`xtologit` 命令允许你在面板数据中进行有序logit回归。你没有明确地加入个体固定效应（即 `i.id`），但 `xtologit` 默认使用的是随机效应估计，除非你明确指定 `fe` 选项来实现固定效应估计。

### 关于控制个体和年份

- 如果你的目标是控制个体的特定属性或效应，那么应该考虑使用固定效应模型。这意味着在命令中加入 `i.id` 是合理的，这可以消除时间不变的个体特征的影响。
  
- 如果你认为个体效应是可以随机变异的，并且与解释变量没有相关性（即，满足条件独立假设），则 `xtologit, re` 可能更适合。

### R方问题

`xtologit` 默认不报告传统的R^2值。这是因为有序logit模型和面板数据中使用随机/固定效应模型时的调整方式不同，使得传统意义上的R^2意义不大或难以解释。不过，有一些替代指标可以评估模型拟合度，如 McFadden's R^2 或者 pseudo R^2。

### 总结

- 如果你想要控制个体和时间的特定效果，并且数据量允许（即不会导致计算困难），`ologit y x1 x2 i.id i.year` 可能是最好的选择。
  
- 如果数据量太大，考虑使用 `xtologit`，并根据你的理论假设和数据特征决定是否使用随机效应或固定效应。如果要控制个体影响，确保在模型中以适当方式包括这一因素。

希望这能帮到你！

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