Sí, cuando $X$ es una variable aleatoria Bernoulli $X^2$ tiene la misma distribución; tiene el mismo apoyo $\{0,1\}$ y realiza cada resultado con la misma probabilidad. Además, como comenta Robert, no se trata sólo de la misma distribución, esto hace que sea la misma variable aleatoria.
Sin embargo, $X^2$ no suele tener la misma distribución que $X$ cuando $X$ es el número de aciertos en una serie de ensayos iid Bernoulli. Esto se puede ver examinando los soportes, como $X$ tiene el apoyo de $\{0,1,2, ..., n\}$ mientras que $X^2$ es compatible con $\{0,1,4, ..., n^2\}$ . Sólo cuando $n=1$ son estos idénticos.
Más información en $2X\nsim\mathcal{Bin}(2,p)$ por la misma razón.
Si tuvieras un independiente y la variable idénticamente distribuida, $Y\sim\mathcal {Bin}(1,p)$ entonces $X+Y\sim\mathcal{Bin}(2,p)$ . Pero $X$ no es claramente independiente de sí mismo.