## PENGARUH SEKTOR JASA DAN PENDAPATAN PER KAPITA TERHADAP PENERIMAAN PAJAK YANG DIMODERASI VARIABEL PENGENDALIAN KORUPSI
Evan Harlan 1) , Suparna Wijaya 2)*
1) Evanharlan08@gmail.com , Politeknik Keuangan Negara STAN
2) suparnawijaya@upnvj.ac.id , Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta *penulis korespondensi

## Abstract
Tax  is  an  important  component  and  contributes  greatly  to  government  revenue.  Therefore,  it  is  considered important to understand factors influencing tax revenue. This research was conducted to determine the effect of service sector’s contribution and per capita income on tax revenue with corruption control as moderating variable. The research’s objects are European and Central Asian countries. The data used was taken from World Bank for 2010-2019 period. The research was conducted using quantitative methods using multiple linear regression with panel data. Based on the results of model testing, it was found that the random-effect model was the most suitable model. Simultaneously, the independent variables have a significant effect on the level of tax revenue. Partially, the contribution of the service sector has a significant negative effect. However, after being moderated, the effect becomes significantly positive. Income per capita has a significantly positive effect and after being moderated it still has a significant positive effect but the coefficient experiences a weakening. Meanwhile, the level of corruption control partially has a significant negative effect. It is recommended that the government and related parties to keep making efforts in order to strengthen the service sector, improve welfare and control corruption. Keywords: Control of Corruption, Income per Capita, Share of Services, Tax Revenue

## Abstrak
Pajak merupakan salah satu komponen yang penting dan berkontribusi besar dalam pendapatan pemerintah. Oleh karena  itu,  dirasa  penting  untuk  memahami  faktor-faktor  yang  memengaruhi  penerimaan  pajak.    Penelitian  ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh kontribusi sektor jasa dan pendapatan per kapita terhadap penerimaan pajak dengan moderasi variabel tingkat pengendalian korupsi. Penelitian dilakukan terhadap negara-negara Eropa dan Asia Tengah. Data yang digunakan bersumber dari World Bank periode 2010-2019. Penelitian dilakukan dengan metode kuantitatif menggunakan regresi linier berganda. Jenis data yang digunakan merupakan kombinasi data cross section dan data panel. Dari proses pengujian model, didapatkan hasil bahwa model regresi random-effect dipilih  sebagai  model  yang  paling  sesuai.  Bersama-sama,  variabel-variabel  independen  berpengaruh  signifikan terhadap tingkat penerimaan pajak. Secara terpisah, kontribusi sektor jasa berpengaruh negatif signifikan. Namun setelah dimoderasi pengaruhnya menjadi positif signifikan. Pendapatan per kapita berpengaruh positif signifikan dan setelah dimoderasi tetap berpengaruh positif signifikan namun koefisien pengaruhnya mengalami pelemahan. Sementara  itu,  tingkat  pengendalian  korupsi  secara  parsial  berpengaruh  negatif  signifikan.  Disarankan  agar pemerintah dan pihak-pihak terkait senantiasa melakukan upaya penguatan sektor jasa, peningkatan kesejahteraan serta pengendalian korupsi.
Kata kunci : Kontribusi sektor Jasa, Pendapatan per Kapita, Penerimaan Pajak, Pengendalian Korupsi

## PENDAHULUAN
Perpajakan  merupakan  komponen  yang  penting  dalam  pendapatan  pemerintah  yang digunakan untuk membiayai berbagai kegiatan dan program pembangunan suatu negara (Bird, 2008). Tantangan besar yang dihadapi berbagai negara, khususnya negara-negara berkembang adalah  memenuhi  kebutuhan  belanja  publik  dengan  meningkatkan  penerimaan  dengan  cara yang mendukung stabilitas ekonomi dan menjaga stabilitas politik. Penting untuk memahami faktor-faktor  yang  memengaruhi  penerimaan  pajak  menjadi  sangat  penting  dalam  rangka melakukan perumusan kebijakan di bidang perpajakan maupun di bidang perekonomian yang efektif.
Salah satu faktor yang dapat mempengaruhi penerimaan pajak adalah perekonomian di sektor  jasa.  Pertumbuhan  sektor  barang  jasa  dapat  meningkatkan  penerimaan  pajak,  karena tantangan-tantangan  pertumbuhan  serta  semakin  tidak  efisennya  sumber-sumber  penerimaan
lain membuat pemerintah semakin bergantung pada pajak atas pengeluaran untuk memenuhi kebutuhannya  (Hines  &  Summers,  2009).  Sektor  jasa  memiliki  potensi  yang  besar  untuk menjadi  sumber  yang  penting  bagi  penerimaan  perpajakan.  Permadi  &  Wijaya  (2022) mengatakan  bahwa  sektor  jasa  merupakan  sektor  yang  produktif  dengan  kontribusi  proporsi terbesar terhadap Pendapatan Domestik Bruto (PDB) dibandingkan dengan sektor-sektor lain.
Piancastelli  (2000)  melalui  penelitiannya  menemukan  bahwa  kontribusi  sektor  jasa berpengaruh positif terhadap tingkat penerimaan pajak. Demikian pula Lemma (2019) melalui thesisnya  menemukan  pengaruh  yang  sama.  Hasil  serupa  juga  ditemukan  oleh  Permadi  & Wijaya (2022) yang menyatakan bahwa sektor jasa memberikan pengaruh signifikan terhadap penerimaan  Pajak  Pertambahan  Nilai  (PPN)  dalam  arah  yang  positif.  Namun  terdapat  juga penelitian yang menemukan pengaruh negatif kontribusi sektor jasa terhadap penerimaan pajak (Tujo, 2021). Terdapat pula penelitian seperti yang dilakukan Chaudhry & Munir (2010) yang menemukan bahwa kontribusi sektor jasa tidak berpengaruh terhadap tingkat penerimaan pajak.
Selain kontribusi sektor jasa yang telah disebutkan sebelumnya, pendapatan per kapita juga merupakan salah satu faktor yang dapat mempengaruhi penerimaan pajak. Pendapatan per kapita  adalah  ukuran  perkembangan  ekonomi  secara  keseluruhan  dan  diekspektasikan  untuk memiliki  korelasi  positif  dengan  proporsi  penerimaan  pajak.  Pendapatan  per  kapita  dapat memberikan  cerminan  yang  baik  mengenai  kemampuan  individu  atau  rumah  tangga  untuk membayar  pajak  (Besley  &  Persson,  2014).  Penelitian  ini  menunjukkan  hubungan  dimana semakin tinggnyai pendapatan per kapita yang diperoleh, semakin besar kemungkinan individu atau rumah tangga untuk memiliki penghasilan yang dikenakan pajak serta semakin besar pajak yang  dapat  dipungut.  Dengan  demikian,  dapat  dikatakan  bahwa  pendapatan  per  kapita merupakan  indikator  yang  penting  dalam  mengukur  potensi  penerimaan  pajak  yang  dapat dikumpulkan oleh suatu negara.
Pendapatan  per  kapita  memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  tingkat penerimaan pajak (Gupta, 2007). Hasil tersebut didukung oleh penelitian yang dilakukan Arif & Rawat (2018) yang menyatakan hasil serupa. Lain halnya dengan (Chaudhry & Munir, 2010) yang  menemukan  bahwa  pendapatan  per  kapita  berpengaruh  negatif  terhadap  penerimaan pajak.
Akan tetapi, efektivitas faktor-faktor tersebut dalam mempengaruhi penerimaan pajak dapat  dipengaruhi  oleh  variabel  lain  seperti  tingkat  korupsi.  Bukti  empiris  yang  telah  diuji melalui  berbagai  penelitian  telah  menunjukkan  bahwa  korupsi  mengurangi  penerimaan  di bidang  perpajakan  (Imam  &  Jacobs,  2014).  Studi-studi  tersebut  memberikan  rekomendasi umum  untuk  meningkatkan  penerimaan  pajak  dengan  melakukan  upaya-upaya  reformasi instistusional dalam rangka mengendalikan tingkat korupsi. Ukuran atas pengendalian korupsi dapat  digambarkan  dengan  indeks  pengendalian  korupsi  yang  dikeluarkan  oleh World Government Index (WGI).
Tingkat pengendalian korupsi memberikan pengaruh positif signifikan terhadap tingkat penerimaan  pajak  (Neog  &  Gaur,  2020).  Hasil  penelitian  Djayasinga  &  Prasetyo  (2019) mendukung  penelitian  tersebut  dengan  memberikan  hasil  serupa.  Berbeda  dengan  kedua penelitian  yang  telah  disebutkan,  penelitian  dari  (Zallé,  2022)  menemukan  bahwa  tingkat pengendalian  korupsi  berpengaruh  negatif  terhadap  tingkat  penerimaan  pajak.  Lain  halnya dengan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  yang  menemukan  bahwa  tingkat  pengendalian korupsi tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat penerimaan pajak.
Dalam  konteks  ini,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  pengaruh  sektor  jasa  dan pendapatan per kapita terhadap penerimaan pajak, yang dimoderasi oleh variabel pengendalian korupsi.  Penelitian  ini  akan  menganalisis  bagaimana  sektor  jasa  dan  pendapatan  per  kapita dapat  mempengaruhi  penerimaan  pajak,  serta  bagaimana  pengendalian  korupsi  dapat memoderasi  hubungan  antara  variabel-variabel  tersebut.  Upaya  pengendalian  korupsi  yang
diukur  dengan  indeks  pengendalian  korupsi  memiliki  dampak  positif  terhadap  penerimaan pajak (Neog & Gaur, 2020). Bukan hanya terkait penerimaan pajak, upaya pemerintah untuk mengentaskan korupsi juga dipandang memiliki terhadap investasi, khususnya investasi asing (Djayasinga  &  Prasetyo,  2019).  Dengan  begitu,  pengendalian  korupsi  dapat  menjadi  faktor yang  krusial  bagi  keberhasilan  suatu  negara  dalam  melakukan  optimalisasi  penerimaan  di bidang perpajakan.
Negara-negara Eropa dan Asia Tengah mengalami pertumbuhan kontribusi sektor jasa terhadap  PDB  yang  cukup  jelas.  Sebagaimana  dapat  dilihat  pada  Gambar  1,  saat  persentase kontribusi sektor jasa terhadap PDB di dunia cenderung berfluktuasi pada rentang yang sama, persentasenya di Eropa dan Asia Tengah nampak mengalami pertumbuhan yang jelas. Nilainya yang  berada  di  bawah  59%  pada  awal  1990-an  tumbuh  hingga  menembus  angka  65%  pada tahun 2020 ( Services, Value Added (% of GDP) - Europe & Central Asia, World , 2023). Gambar 1. Persentase Kontribusi Sektor Jasa terhadap PDB Global serta Eropa dan Asia Tengah
Sumber: World Bank
Sementara pada variabel PDB per kapita yang dapat dilihat pada Gambar 2, terlihat jelas bahwa  pertumbuhan  PDB  per  kapita  di  kawasan  Eropa  dan  Asia  Tengah  jauh  melampaui pertumbuhan global. Pada tahun 1966 pendapatan per kapita di kawasan Eropa dan Asia Tengah bernilai  USD  1.038,4,  jauh  lebih  tinggi  dari  rata-rata  global  di  level  USD  636,7  ( GDP  per Capita  (Current  US$)  -  Europe  &  Central  Asia,  World ,  2023).  Perbedaan  tersebut  menjadi semakin signifikan pada tahun 2021 dimana pendapatan per kapita di Eropa dan Asia Tengah bertumbuh menjadi USD 27.152,5 atau sebesar 2.614,8%. Di sisi lain, pendapatan per kapita global tumbuh pada tingkat yang lebih rendah menjadi USD 12.235,6 atau senilai 1.921,9%.
Gambar 2. Persentase PDB per Kapita Global serta Eropa dan Asia Tengah
Sumber: World Bank
Atas kondisi yang telah diuraikan di atas, penulis menggunakan 41 negara Eropa dan Asia  Tengah  sebagai  lokasi  penelitian.  Negara-negara  tersebut  antara  lain  Albania,  Austria, Azerbaijan,  Belarusia,  Belgia,  Bosnia-Herzegovina,  Bulgaria,  Croatia,  Republik  Ceko, Denmark, Estonia, Finlandia, Prancis, Georgia, Jerman, Yunani, Hungaria, Islandia, Irlandia, Italia, Kazakhstan, Kyrgystan, Latvia, Lithuania, Luxembourg, Moldova, Belanda, Norwegia, Polandia,  Portugal,  Romania,  Rusia,  Slovakia,  Slovenia,  Spanyol,  Swedia,  Swiss,  Turki, Ukraina, Inggris dan Uzbekistan. Sebagaimana diketahui umum bahwa terjadi resesi ekonomi besar pada tahun 2008 yang secara resmi berakhir pada Juni 2009 ( How Long Did The Great Recession Last In 2008? , 2022). Sementara itu, sebagaimana diungkapkan (Cennimo, 2023), bahwa World  Health  Organization (WHO)  secara  resmi  mengumumkan  pandemi  Covid-19 pada 11 Maret 2020. Untuk menghindari periode gejolak ekonomi yang mungkin berpengaruh terhadap hasil penelitian, maka periode waktu yang digunakan adalah tahun 2010-2019.
Tujuan dari dilakukannya penelitian ini adalah:
1. Menguji pengaruh kontribusi sektor jasa terhadap tingkat penerimaan pajak.
2. Menguji pengaruh pendapatan per kapita terhadap tingkat penerimaan pajak.
3. Menguji pengaruh tingkat pengendalian korupsi terhadap tingkat penerimaan pajak.
4. Menguji dampak moderasi tingkat pengendalian korupsi terhadap pengaruh kontribusi sektor jasa terhadap tingkat penerimaan pajak.
5. Menguji dampak moderasi tingkat pengendalian korupsi terhadap pengaruh pendapatan per kapita terhadap tingkat penerimaan pajak.

## EDUCORETAX

## KAJIAN PUSTAKA
Dilansir  dari  laman Organisation  for  Economic  Co-operation  and  Development (OECD), penerimaan pajak didefinisikan sebagai penerimaan yang dikumpulkan dari pajak atas pendapatan  dan  keuntungan,  pajak  atas  barang  dan  jasa,  serta  pajak-pajak  lainnya  ( Tax Revenue , 2023). Total penerimaan pajak dalam bentuk persentase dari PDB mengindikasikan bagian dari output perekonomian  suatu  negara  yang dikumpulkan pemerintah melalui pajak. Hal ini juga dapat menjadi ukuran tingkat kendali pemerintah atas sumber ekonomi.
Dalam  mengoptimalkan  penerimaan  pajak,  diperlukan  dukungan  dari  faktor-faktor yang  mempengaruhinya.  Faktor-faktor  yang  telah  dijelaskan  di  bagian  pendahuluan  adalah kontribusi sektor jasa dan pendapatan per kapita. Kedua faktor tersebut berkaitan erat dengan ukuran  ekonomi  yang  digambarkan  oleh  PDB.  Pertumbuhan  PDB  atau  disebut  juga pertumbuhan  ekonomi  menjadi  hal  yang  menarik  untuk  dipelajari.  Salah  satu  teori  yang menjelaskan tentang hal-hal yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi adalah Solow Growth Model (Mankiw, 2016).
Solow growth model menjelaskan bagaimana pertumbuhan modal, angkatan kerja dan kemajuan  teknologi  berdampak  pada  perekonomian  serta  terhadap  output  barang  dan  jasa secara  keseluruhan  (Mankiw,  2016).  Model  ini  mengasumsikan  bahwasanya  pertumbuhan ekonomi tergantung pada faktor produksi baik dalam bentuk modal fisik ataupun tenaga kerja. Jika terhadap kedua faktor produksi tersebut dilakukan analisis secara individual, maka akan terwujud  asumsi  skala  yang  terus  berkurang  ( diminishing  return ),  namun  jika  dilakukan sekaligus akan terjadi kondisi hasil tetap ( constant return to scale ) (Todaro & Smith, 2014). Rent-seeking merupakan penggunaan sumber daya untuk memperoleh manfaat ekonomi lebih dari  yang  akan diperoleh di pasar kompetitif  (Choi & Storr, 2019). Rent-seeking kerap dihubungkan dengan upaya suap menyuap, kolusi, dan korupsi. Hal ini dapat berdampak buruk karena mengalihkan sumber daya kegiatan produktif menujuk kegiatan tidak produktif. Rent- seeking dapat  mengambil  banyak  bentuk  yang  termasuk  yang  terkait  dengan  perpajakan. penelitian ini juga menungpkan temuan suatu  studi  bahwa perusahaan dengan pemilik asing dari  negara  yang  lebih  korup  melakukan  lebih  banyak  penghindaran  pajak  yang  dapat mengurangi penerimaan pajak.
Pertumbuhan ekonomi yang ditopang oleh pertumbuhan sektor jasa  yang padat karya diharapkan akan memperkuat penerimaan pajak. Hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini adalah bahwa kontribusi sektor jasa berpengaruh positif terhadap tingkat penerimaan pajak. Hal ini  didasari  oleh  hasil  dari  penelitian-penelitian  yang  dilakukan  oleh  Piancastelli  (2000), Lemma (2019), serta Permadi & Wijaya (2022).
Pendapatan  per  kapita  merupakan  ukuran  yang  berhubungan  langsung  dengan pertumbuhan  PDB.  Peningkatan  PDB  akan  berdampak  langsung  terhadap  peningkatan pendapatan  per  kapita.  Hipotesis  untuk  variabel  ini  yaitu  bahwa  pendapatan  per  kapita berpengaruh positif terhadap tingkat penerimaan pajak. Hipotesis ini disusun atas dasar hasil penelitian  terdahulu  antara  lain  oleh  (Gupta,  2007)  dan  penelitian  yang  dilakukan  (Arif  & Rawat, 2018).
Variabel  moderasi  tingkat  pengendalian  korupsi  yang  baik  diharapkan  mampu mengindikasikan  upaya  penyelewengan  seperti  yang  terkait  dengan rent-seeking .  Dengan begitu  hipotesis  yang  digunakan  terhadapnya  adalah  bahwa  tingkat  pengendalian  korupsi berpengaruh signifikan positif terhadap tingkat penerimaan pajak. Hipotesis ini didukung hasil penelitian  terdahulu  seperti  yang  telah  dilakukan  Neog  &  Gaur  (2020),  serta  Djayasinga  & Prasetyo (2019).
Hipotesis yang disampaikan sebelumnya menyatakan bahwa kontribusi sektor jasa dan tingkat  pengendalian  korupsi  sama-sama  berpengaruh  positif  terhadap  tingkat  penerimaan
pajak. Dengan demikian hipotesis yang digunakan untuk variabel kontribusi sektor jasa yang dimoderasi  tingkat  pengendalian  korupsi  adalah  variabel  moderasi  tingkat  pengendalian korupsi  memperkuat  pengaruh  variabel  independen  kontribusi  sektro  jasa  terhadap  tingkat penerimaan pajak.
Demikian  pula  halnya  dengan  hipotesis  bahwa  pendapatan  per  kapita  juga  memiliki pengaruh  positif  terhadap  tingkat  penerimaan  pajak.  Dengan  demikian  hipotesis  yang digunakan untuk variabel pertumbuhan ekonomi yang dimoderasi tingkat pengendalian korupsi adalah bahwa variabel moderasi tingkat pengendalian korupsi memperkuat pengaruh variabel independen pendapatan per kapita terhadap tingkat penerimaan pajak.

## METODE
Data-data yang digpdbunakan dalam penelitian ini bersumber dari publikasi-publikasi yang berasal dari World Bank . Publikasi tersebut adalah World Development Indicators (WDI) ( World Development Indicators , 2023) dan World Governance Indicators ( World Governance Indicators , 2023). Variabel-variabel yang digunakan, baik variabel dependen maupun variabel- variabel independen dapat dijelaskan dengan Tabel 1 berikut ini.
Tabel 1. Definisi Operasional Variabel Variabel Dependen Satuan Skala Data Transformasi Data Rasio Penerimaan Pajak Persen (%) Rasio - Variabel Independen Satuan Skala Data Transformasi Data Kontribusi Sektor Jasa dalam PDB Persen (%) Rasio - Pendapatan per Kapita US Dollar (USD) Rasio Logaritma Natural Variabel Moderasi Satuan Skala Data Transformasi Data Indeks Pengendalian Korupsi - Rasio -
Penelitian berikut ini dilakukan dengan menggunakan regresi yang merupakan salah satu metode kuantitatif. Lebih spesifiknya, model yang digunakan disini adalah regresi data panel. Dalam melakukan regresi data panel, terdapat tiga jenis permodelan yaitu model pooled/common , model fixed-effect , dan model random effect (Baltagi, 2005). Dalam rangka menentukan model yang paling sesuai, maka dilakukan pemilihan model. Hasil yang didapat dari pengujian tersebut dapat disajikan dalam Tabel 2 sebagaimana berikut.
Tabel 2. Pengujian Pemilihan Model Uji Model Panel Hipotesis Nol Hipotesis Altenatif Tes LM BP Model jenis Pooled/ Common lebih cocok dibandingkan model Fixed Model Fixed lebih cocok dibandingkan Model Pooled Tes Chow Model jenis Pooled lebih baik dibandingkan dengan Random Model Random lebih cocok dibandingkan dengan Model Pooled Tes Hausman Model jenis Random lebih sesuai daripada Fixed Model Fixed lebih cocok dibandingkan a Random
Jika  model  yang  paling  sesuai  telah  ditentukan,  maka  Langkah  selanjutnya  adalah dilakukan  pengujian  terhadap  pemenuhan  asumsi  Gauss-Markov  atau  yang  dikenal  juga
sebagai uji asumsi klasik. Tujuan dilakukannya pengujian tersebut adalah memastikan model regresi  dapat  digunakan  dalam  mengidentifikasi  pengaruh  antarvariabel  kemudian  membuat prediksi nilai variabel dependen berdasarkan nilai-nilai dari variabel-variabel independen yang digunakan  (Gujarati,  2005).  Penjelasan  mengenai  pengujian  tersebut  disajikan  pada  Tabel  3 berikut ini.
Tabel 3. Pengujian Gauss-Markov Uji Model Panel Hipotesis Nol Hipotesis Altenatif Uji Normalitas Data terdistribusi normal Data tidak terdistribusi secara normal Uji Heteroskedastisitas Varian data Homokedastis Varian data bersifat Heteroskedastis Uji Autokorelasi Model Non-Autokorelasi Model Autokorelasi
Tahapan yang dilakukan setelah pemilihan model dan pengujian asumsi Gauss-Markov adalah melakukan pengujian kebaikan model atau Goodness of Fit Test (Walpole et al., 2007). Goodness of Fit Test merupakan serangkaian tahapan pengujian yang terdiri dari pengujian F, pengujian t, dan pengujian terhadap koefisien determinasi (R 2 ). Pengujian F ditujukan untuk menguji  tingkat  signifikansi  dari  pengaruh  variabel-variabel  independen  terhadap  variabel dependen  secara  simultan  atau  bersama-sama.  Pengujian  t  dilaksanakan  dalam  rangka mengetahui besaran signifikansi pengaruh satu variabel independen terhadap variabel dependen secara terpisah. Pengujian koefisien determinasi ditujukan untuk mengetahui besaran kontribusi variabel-variabel independen terhadap variabel dependen. Nilai R 2 memiliki rentang antara 0 dan 1, besarnya nilai berbanding lurus dengan besar kontribusinya.
Hipotesis yang menjadi dasar dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
H1: Kontribusi sektor jasa terhadap PDB berpengaruh positif terhadap tingkat penerimaan pajak.
H2: Pendapatan per kapita berpengaruh positif terhadap tingkat penerimaan pajak.
H3: Indeks pengendalian korupsi berpengaruh positif terhadap tingkat penerimaan pajak. H4: Indeks pengendalian korupsi memperkuat pengaruh kontribusi sektor jasa terhadap PDB terhadap tingkat penerimaan pajak.
H5: Indeks pengendalian korupsi memperkuat pengaruh pendapatan per kapita terhadap tingkat penerimaan pajak .
Dalam  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  beberapa  variabel  kontrol  antara  lain kontribusi sektor pertanian terhadap PDB,  nilai  tukar mata uang, kontribusi sektor pertanian terhadap  PDB,  indeks  penegakan  hukum,  indeks  kualitas  peraturan,  dan  persentase  populasi penduduk  urban.  Dengan  demikian  model  dasar  yang  penulis  gunakan  dalam  penelitian  ini adalah:
𝑻𝑹𝒆𝒗 = 𝒇(𝑺𝒆𝒓𝒗, 𝒍𝒏𝑷𝒄𝒊, 𝑪𝒐𝒓𝒓, 𝑺𝒆𝒓𝒗𝑪𝒐𝒓𝒓, 𝒍𝒏𝑷𝒄𝒊𝑪𝒐𝒓𝒓, 𝑨𝒈𝒓𝒊, 𝑬𝒙𝒄𝒉, 𝑰𝒏𝒅, 𝑳𝒂𝒘, 𝑹𝒆𝒈, 𝑼𝒓𝒃) Penelitian ini menggunakan data berjenis time series dengan durasi waktu 10 tahun yang rentang waktunya antara tahun 2010 sampai dengan 2019 dan data cross section sejumlah 41 yang  terdiri  dari  negara-negara  Eropa  dan  Asia  Tengah.  Data  ini  kemudian  akan  dianalisis dengan metode regresi data panel menggunakan aplikasi STATA 17.0. Dengan begitu, model estimasi yang digunakan menjadi:
𝑻𝑹𝒆𝒗 𝒊𝒕 =  𝜶 +   𝜷𝟏𝑺𝒆𝒓𝒗 𝒊𝒕 +   𝜷𝟐𝑳𝒏𝑷𝑪𝑰 𝒊𝒕 +   𝜷𝟑𝑪𝒐𝒓𝒓 𝒊𝒕 +   𝜷𝟒𝑺𝒆𝒓𝒗𝑪𝒐𝒓𝒓 𝒊𝒕 +   𝜷𝟓𝑳𝒏𝑷𝑪𝑰𝑪𝒐𝒓𝒓 𝒊𝒕 +   𝜷𝟔𝑨𝒈𝒓𝒊 𝒊𝒕 +   𝜷𝟕𝑬𝒙𝒄𝒉 𝒊𝒕 + 𝜷𝟖𝑰𝒏𝒅 𝒊𝒕 + 𝜷𝟗𝑳𝒂𝒘 𝒊𝒕 + 𝜷𝟏𝟎𝑹𝒆𝒈 𝒊𝒕 + 𝜷𝟏𝟏𝑼𝒓𝒃 𝒊𝒕 + 𝜺 𝒊𝒕

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  rangka  mendapatkan  pemahaman  atas  karakteristik  masing-masing  variabel yang  diteliti  dalam  lokasi  dan  rentang  waktu  yang  diamati,  perlu  untuk  melakukan  analisis deskriptif. Hasil analisis deskriptif tersebut ditampilkan pada Tabel 4 sebagaimana berikut.
Tabel 4. Analisis Deskriptif Deskriptif TRev Serv PCI Corr Mean 20,118 59,251 28.869,45 0,607 Standar Deviasi 4,907 9,149 26.219,98 1.098 Minimum 8,99 27,713 880,038 -1.371 Maksimum 37,615 79,332 118.823,6 2.405 Sumber: STATA 17, diolah (2023)
Berdasarkan  analisis  deskriptif  yang  telah  dilakukan,  didapatkan  informasi  bahwa bahwa  tingkat  penerimaan  pajak  (Trev)  terhadap  PDB  memiliki  rata-rata  20,118%  dengan standar deviasi 4,907%. Tingkat penerimaan pajak paling rendah terjadi di Swiss pada tahun 2014 dengan nilai 8,99% sementara tingkat penerimaan pajak paling rendah terjadi di Islandia pada tahun 2016 yang bernilai 37,615%. Sementara kontribusi sektor jasa (Serv) memiliki rata- rata di tingkat 59,251% dan standar deviasinya 9,149%. Nilai minimum kontribusi sektor jasa berada pada tingkat  27,713%  di  Azerbajian pada tahun 2011 dan nilai  maksimum  di tingkat 79,332% yang terjadi di Luxembourg tahun 2017. Variabel independen pendapatan per kapita (PCI) memiliki rentang yang lebih luas dengan rata-rata USD 28.869,45 per orang per tahun dan standar deviasi USD 26.219,98. Nilai pendapatan per kapita terendah ada di tingkat USD 880,038  yang  berlokasi  di  Republik  Kyrgystan  tahun  2010  dan  nilai  tertinggi  senilai  USD 118.823,6  yang  terjadi  pada  tahun  2014.  Selain  itu,  variabel  moderasi  indeks  pengendalian korupsi memiliki rata-rata 0,607 dengan standar deviasi 1.098. Nilai indeks terendah terjadi di Uzbekistan pada 2011 dengan nilai -1,371 dan nilai tertinggi 2.405  yang terjadi di Denmark pada 2013.

## Uji Multikolinearitas
Salah  satu  persyaratan  umum  dalam  melakukan  analisis  model  regresi  adalah  tidak terdapatnya  multikolinearitas  yang  tinggi  di  antara  masing-masing  variabel  independen. Multikolinearitas yang tinggi ditandai dengan nilai Variant Inflation Factor (VIF) yang kurang dari 10. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, didapatkan hasil sebagaimana tabel 5 di bawah ini.
Tabel 5. Hasil Tes atas Multikolinearitas Variabel VIF Serv 24.28 LnPCI 11.93 Corr 265.57 LnPCICorr 235.80 ServCorr 89.04 Sumber: STATA 17, diolah (2023)
Berdasarkan pengujian tersebut, terlihat bahwa semua variabel independen memiliki nilai VIF lebih dari 10 yang mengindikasikan korelasi antar variabel independen yang tinggi. Akan tetapi, karena penelitian ini menggunakan data jenis panel yang menggabungkan data cross section dan data time series , maka masalah multikolinearitas dapat diabaikan karena merupakan salah satu dari rule of thumb (Gujarati, 2005).

## Pemilihan Model Panel
Dalam  menentukan  model  terbaik  untuk  melakukan  regresi,  dilakukanlah  tahap pemilihan  model.  Pemilihan  model  ini  dilakukan  dengan  melakukan  serangkaian  uji sebagaimana telah dijelaskan dalam bagian metodologi penelitian. Hasil dari pengujian tersebut dapat dilihat pada tabel 6 berikut ini.
Tabel 6. Pemilihan Model Uji Nilai Prob Kesimpulan LM BP 0.00 Model Random lebih cocok dibandingkan Model Pooled Chow 0.00 Model Fixed lebih cocok dibandingkan Model Pooled Hausman  0.13 Model Random lebih cocok dibandingkan Model Fixed
Sumber: STATA 17, diolah (2023)
Berdasarkan  hasil  uji  pemilihan,  didapatkan  hasil  bahwa  model Random merupakan model  yang  lebih  sesuai  dibandingkan  dengan  model Fixed maupun  model Pooled .  Namun model  ini  tidak  dapat  serta  merta  langsung  digunakan.  Perlu  dilakukan  pengujian  atas pemenuhan atas uji Gauss-Markov atau yang dikenal juga sebagai uji asumsi klasik. Rangkaian pengujian ini dapat dijelaskan sebagai berikut.

## Pengujian Asumsi Gauss-markov
Sebagaimana telah dijelaskan sebelumnya, asumsi-asumsi yang diuji antara lain asumis normalitas,  asumsi  heteroskedastisitas  serta  asumsi  autokorelasi.  Hasil  pengujian  dapat disampaikan sebagaimana tabel 7 di bawah ini.
Tabel 7. Pengujian Asumsi Klasik Uji Nilai Prob  Kesimpulan Normalitas 0.005 Tidak lolos uji Heteroskedastisitas 0.359 Lolos uji Autokorelasi 0.2495 Lolos uji Sumber: STATA 17, diolah (2023)
Berdasarkan  rangkaian  pengujian  yang  telah  dilakukan,  diketahui  bahwa  data  yang digunakan telah memnuhi uji heteroskedastisitas dan uji autokorelasi. Akan tetapi, data tersebut tidak lolos uji normalitas. Namun demikian, mengingat data memiliki jumlah yang besar, lebih dari  30,  maka  berdasarkan  teorema  limit  pusat  ( Central  Limit  Theorm /CLT),  ukuran  sampel yang besar akan mengikuti distribusi normal.

## Pengujian Hipotesis
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan sebelumnya, diketahui bahwa model yang terpilih adalah model random . Hasil pengujian hipotesis dengan model tersebut terlihat pada tabel 8 sebagai berikut.
Tabel 8. Pengujian Hipotesis Variabel Koefisien Standar Error z-Statistic Prob. z Serv -0.8578912 0.1024273 -8.38 0.000 *** LnPCI 2.531477 0.5921082 4.28 0.000 *** Corr -9.417562 3.799438 -2.48 0.0065 *** ServCorr 0.0552743 0.0274281 2.02 0.022 ** LnPCICorr 0.6263161 0.3600738 1.74 0.041 ** R-squared F-Statistic 142.86 Within Between Overall 0.2597 0.3068 0.3020 Prob (F-Statistic) 0.0000
Sumber: STATA 17, diolah (2023)
Dari  hasil  pengujian  tersebut,  dapat  dilakukan  pengujian goodness  of  fit yang  telah dijelaskan sebelumnya di bagian metodologi penelitian. Nilai R-squared overall yang didapat adalah  0.302  yang  dapat  diinterprestasikan  bahwa  variabel-variabel  independen  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  secara  bersama-sama  dapat  menjelaskan  perubahan  tingkat penerimaan  pajak  sebanyak  30.2  persen.  Sementara  69.8  persen  lainnya  dipengaruhi  oleh variabel lain yang tidak dilakukan pengujian pada model. Di sisi lain, hasil uji F menunjukkan bahwa  variabel-variabel  independen  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan secara signifikan. Nilai probablitas F yang kurang dari nilai alpha 0.05 memberi makna bahwa model telah dibuat dengan sesuai.
Selain  pengujian  terhadap  pengaruh  variabel-variabel  independen  secara  simultan, dilakukan  juga  pengujian  pengaruh  masing-masing  variabel  secara  individual  atau  terpisah. Pengujuian ini dilakukan dengan meilhat nilai probabilitas z dari tiap-tiap variabel independen. Dapat dilihat pada Tabel 7 di atas bahwa semua variabel independen, variabel moderasi, serta variabel  independen  yang  dimoderasi  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  variabel dependen.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  nilai  probabilitas  z  semua  variabel  yang  memiliki  nilai kurang dari alpha 0.05.
Persamaan regresi yang terbentuk dapat diuraikan sebagai berikut:
𝑻𝑹 𝒊𝒕 =  𝟔𝟗. 𝟏𝟒𝟓 −  𝟎. 𝟖𝟓𝟖 ∗ 𝑺𝒆𝒓𝒗 𝒊𝒕 +   𝟐. 𝟓𝟑𝟏 ∗ 𝑳𝒏𝑷𝑪𝑰 𝒊𝒕 −   𝟗. 𝟒𝟏𝟐 ∗ 𝑪𝒐𝒓𝒓 𝒊𝒕 +   𝟎. 𝟎𝟓𝟓 ∗ 𝑺𝒆𝒓𝒗𝑪𝒐𝒓𝒓 𝒊𝒕 +   𝟎. 𝟔𝟐𝟔 ∗ 𝑳𝒏𝑷𝑪𝑰𝑪𝒐𝒓𝒓 𝒊𝒕 −   𝟎. 𝟕𝟏𝟐 ∗ 𝑨𝒈𝒓𝒊 𝒊𝒕 −   𝟎. 𝟎𝟎𝟎𝟐𝑬𝒙𝒄𝒉 𝒊𝒕 − 𝟎. 𝟗𝟏𝟔 ∗ 𝑰𝒏𝒅 𝒊𝒕 − 𝟎. 𝟑𝟑𝟓 ∗ 𝑳𝒂𝒘 𝒊𝒕 − 𝟏. 𝟓𝟗𝟓 ∗ 𝑹𝒆𝒈 𝒊𝒕 + 𝟎. 𝟎𝟓 ∗ 𝑼𝒓𝒃 𝒊𝒕
Hasil  regresi  data  panel  yang  dilakukan  menunjukkan  bahwa  kontribusi  sektor  jasa terhadap PDB memiliki pengaruh signifikan negatif terhadap penerimaan pajak yang mana hal tersebut  tidak  sesuai  dengan  hipotesis  yang  telah  disampaikan  sebelumnya.  Namun  hal  ini sejalan dengan hasil penelitian dari Tujo (2021) yang memberikan hasil serupa. Berdasarkan penelitian tersebut, pengaruh negatif ini dimungkinkan terjadi karena sifat sektor jasa itu sendiri apakah  didominasi  oleh  jasa  yang  memberi  nilai  tambah  atau  tidak,  serta  kemungkinan tingginya proporsi sektor informal dalam ekonomi sektor jasa.
Pendapatan  per  kapita  dalam  penelitian  ini  menunjukkan  pengaruh  positif  yang signifikan terhadap penerimaan pajak. Hasil ini sejalan dengan hipotesis penelitian yang telah disampaikan sebelumnya. Mengacu pada penelitian yang dilakukan oleh Arif & Rawat (2018), pendapatan per kapita merupakan simbol perkembangan dan kesejahteraan dari suatu negara. Semakin  besar  pendapatan,  semakin  besar  pajak  yang  dapat  dikenakan  untuk  menghasilkan penerimaan negara  yang lebih besar. Dengan demikian, pendapatan per kapita menghasilkan penerimaan pajak yang lebih tinggi karena masyarakat jadi memiliki cukup pendapatan untuk membayar pajak kepada pemerintah. Hasil ini juga sesuai dengan kenyataan bahwa kebanyakan penelitian  yang  telah  dilakukan  menemukan  hasil  bahwa  pendapatan  per  kapita  memiliki hubungan yang positif signifikan terhadap penerimaan (Gupta, 2007).
Variabel moderasi yang digunakan, indeks pengendalian korupsi (control of corruption) memberikan  pengaruh  signifikan  negatif  terhadap  penerimaan  pajak.  Temuan  ini  jelas bertentangan  dengan  hipotesis  yang  menyatakan  bahwa  pengendalian  korupsi  memberikan pengaruh yang positif terhadap tingkat penerimaan pajak. Namun demikian, kondisi ini sejalan dengan hasil penelitian  yang dilakukan  Syadullah & Wibowo  (2015). Hasil seperti ini dapat dijelaskan melalui temuan pada penelitian yang menyatakan bahwa hubungan antara variabel korupsi dan penerimaan pajak adalah kompleks dan bervariasi di negara-negara yang berbeda (Zallé,  2022).  Penelitian  tersebut  menjelaskan  bahwa  mengurangi  korupsi  memberikan demotivasi pada petugas pajak yang mungkin saja melakukan korupsi untuk memperkaya diri sendiri sehingga mengurangi penerimaan negara. Namun dijelaskan pula bahwa negara-negara
tetap  harus  memperkuat  upaya  penanggulangan  korupsi  secara  simultan  dengan  penguatan investasi dalam transisi fiskal dalam administrasi perpajakan.
Setelah  dimoderasi  dengan  indeks  pengendalian  korupsi,  kontribusi  sektor  jasa  yang semula berpengaruh negatif, berubah menjadi berpengaruh positif terhadap tingkat penerimaan pajak. Dapat diartikan bahwa moderasi oleh indeks pengendalian korupsi mengubah arah dan memperkuat  pengaruh  dari  kontribusi  sektor  jasa  terhadap  penerimaan  pajak.  Hal  ini dimungkinkan  terjadi  karena  pengendalian  korupsi  yang  baik  berdampak  positif  terhadap pemungutan  pajak,  terlebih  pajak  atas  barang  dan  jasa  (Neog  &  Gaur,  2020).  Selain  itu, penelitian  dari  Djayasinga  &  Prasetyo  (2019)  menyampaikan  bahwa  pengendalian  korupsi memiliki dampak positif pada penerimaan pajak. Lebih lanjut, penelitian tersebut menjelaskan bahwa  korupsi  meningkatkan  ketidakpercayaan  masyarakat  sehingga  kepatuhan  masyarakat dalam  membayar  pajak  menurun  karena  adanya  perasaan  bahwa  pajak  yang  mereka  bayar disalahgunakan.
Sementara  itu,  pendapatan  per  kapita  yang  awalnya  memiliki  pengaruh  positif signifikan  terhadap tax  revenue ,  setelah  dimoderasi  pengaruhnya  tetap  positif  namun koefisiennya  menjadi  lebih  kecil,  Dengan  begitu  dapat  diartikan  bahwa  variabel  moderasi indeks pengendalian korupsi memperlemah pengaruh pendapatan per kapita terhadap tingkat penerimaan  pajak.  Pelemahan  ini  dapat  terjadi  karena  pengaruh  pengendalian  korupsi  yang dapat  mengurangi  penerimaan  perpajakan  karena  kemungkinan  demotivasi  pegawai  pajak sebagaimana  telah  dijelaskan  sebelumnya  melalui  penelitian  Zallé  (2022).  Pengurangan penerimaan  pajak  tersebut  dapat  juga  terjadi  pada  penerimaan  pajak  di  sektor  jasa.  Namun demikian,  upaya  penanggulangan  korupsi  tetap  harus  diakukan  karena  memberikan  manfaat jangka panjangnya yang lebih besar untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas pemerintahan serta membantu mengurangi kemiskinan (Choi & Storr, 2019).

## PENUTUP
Tujuan dari dilakukannya penelitian ini adalah  melakukan  analisa terhadap pengaruh variabel kontribusi sektor jasa dalam PDB dan pendapatan per kapita yang dimoderasi dengan variabel indeks pengendalian korupsi terhadap  rasio penerimaan pajak terhadap PDB. Objek penelitian ini adalah negara-negara Eropa dan Asia Tengah dengan periode data antara tahun 2010 sampai dengan tahun 2019. Penelitian dilakukan menggunakan metode regresi data panel dengan  hasil  yang  menyatakan  bahwa  variabel-variabel  independen,  variabel  moderasi  serta variabel-variabel  independen  yang  dimoderasi  dalam  penelitian  ini  secara  simultan berpengaruh signifikan terhadap rasio penerimaan pajak terhadap PDB.
Secara parsial, variabel-variabel independen, variabel moderasi, serta variabel-variabel independen yang dimoderasi masing-masing berpengaruh signifikan terhadap rasio penerimaan pajak  terhadap  PDB.  Variabel  moderasi,  indeks  pengendalian  korupsi  secara  individual berpengaruh  signifikan  negatif  terhadap  rasio  penerimaan  pajak.  Kontribusi  sektor  jasa memiliki  pengaruh  signifikan  negatif  terhadap  penerimaan  pajak.  Variabel  independen kontribusi sektor jasa terhadap PDB memberikan pengaruh negatif terhadap rasio penerimaan pajak terhadap PDB. Namun setelah dimoderasi dengan indeks pengendalian korupsi, pengaruh yang  diberikan  berubah  menjadi  positif  signifikan.  Berarti,  variabel  moderasi  indeks pengendalian korupsi mengubah arah pengaruh kontribusi sektor jasa dalam PDB kepada rasio penerimaan  pajak  terhadap  PDB.  Sementara  variabel  independen  pendapatan  per  kapita memiliki  pengaruh  positif  yang  signifikan  terhadap  rasio  penerimaan  pajak  terhadap  PDB. Setelah dilakukan moderasi oleh indeks pengendalian korupsi, pengaruhnya tetap positif namun koefisiennya  lebih  kecil.  Dapat  diartikan  bahwa  moderasi  indeks  pengendalian  korupsi memperlemah pengaruh pendapatan per kapita terhadap rasio penerimaan pajak terhadap PDB.
Namun demikian, pengendalian korupsi tetap memberikan dampak positif jangka panjang yang lebih besar.
Disarankan  kepada  pemerintah  serta  pihak-pihak  terkait  agar  terus  mendorong peningkatan penerimaan pajak melalui penguatan sektor jasa serta peningkatan pertumbuhan ekonomi  dan  kesejahteraan  masyarakat.  Secara  simultan,  upaya-upaya  pengendalian  korupsi juga harus terus dilakukan. Dengan upaya-upaya tersebut, diharapkan penerimaan pajak dapat dikumpulkan dengan optimal dalam rangka mendorong pembangunan yang berkelanjutan.

## DAFTAR PUSTAKA
Arif,  I.,  &  Rawat,  A.  S.  (2018).  Corruption,  governance,  and  tax  revenue:  Evidence  from EAGLE  countries. Journal  of  Transnational  Management , 23 (2–3),  119–133. https://doi.org/10.1080/15475778.2018.1469912
Baltagi, B. H. (2005). Econometric Analysis of Panel Data (3rd ed.). John Wiley & Sons Ltd. Besley,  T.,  &  Persson,  T.  (2014).  Why  do  developing  countries  tax  so  little? Journal  of Economic Perspectives , 28 (4), 99–120. https://doi.org/10.1257/jep.28.4.99
Bird, R. M. (2008). Institute for International Business Working Paper Series Tax Challenges Facing Developing Countries. Inaugural Lecture of the Annual Public Lecture Series of the National Institute of Public Finance and Policy . Cennimo, D. J. (2023, April 6). Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) . Medscape. Chaudhry, I. S., & Munir, F. (2010). Determinants of Low Tax Revenue in Pakistan. Pakistan Journal of Social Sciences (PJSS) , 30 (2), 439–452. Choi, S. G., & Storr, V. H. (2019). A culture of rent seeking. Public Choice , 181 (1–2), 101– 126. https://doi.org/10.1007/s11127-018-0557-x
Djayasinga, M., & Prasetyo, T. J. (2019). The effect of government effectiveness, rule of law and control of corruption toward tax obedience Sección General . 4 , 136–143. GDP per capita (current US$) - Europe & Central Asia, World . (2023). The World Bank. Gujarati, D. N. (2005). Basic Econometrics (Vol. 4). McGraw-Hill Inc. Gupta, A. Sen. (2007). Determinants of Tax Revenue Efforts in Developing Countries . Hines, J. R., & Summers, L. H. (2009). How globalization affects tax design. Tax Policy and the Economy , 23 , 123–157. https://doi.org/10.1086/597056
How Long Did The Great Recession Last In 2008? (2022, October 19). Forbes.Com.
Imam, P. A., & Jacobs, D. (2014). Effect of Corruption on Tax Revenues in the Middle East. Review of Middle East Economics and Finance , 10 (1), 1–24. https://doi.org/10.1515/rmeef-2014-0001
Lemma,  Y.  (2019). FACTORS  AFFECTING  SHARE  OF  TAX  REVENEUE  IN  GROWTH DOMESTIC  PRODUCT  (GDP)  OF  ETHIOPIA  ADDIS  ABABA,  ETHIOPIA . ST.MARY’S UNIVERSITY.
Mankiw, N. G. (2016). Macroeconomics (9th ed.). New York :Worth Publishers.
Neog, Y., & Gaur, A. K. (2020). Shadow economy, corruption, and tax performance: A study of BRICS. Journal of Public Affairs , 21 (2). https://doi.org/10.1002/pa.2174
Permadi, D. G., & Wijaya, S. (2022). Analysis of determinants of value added tax revenue in Asia. JPPI (Jurnal Penelitian Pendidikan Indonesia) , 8 (3), 622. https://doi.org/10.29210/020221385
Piancastelli,  M.  (2000). MEASURING  THE  TAX  EFFORT  OF  DEVELOPED  AND DEVELOPING  COUNTRIES.  CROSS  COUNTRY  PANEL  DATA  ANALYSIS-1985/95 . http://www.ipea.gov.br
Services, value added (% of GDP) - Europe & Central Asia, World . (2023). The World Bank. Syadullah,  M.,  &  Wibowo,  T.  (2015).  Governance  and  Tax  Revenue  in  Asean  Countries. Journal of Social and Development Sciences , 6 (2), 76–88.
Tax Revenue . (2023). OECD Ilibrary. Todaro, M. P., & Smith, S. C. (2014). Economic development (12th ed.). Pearson.
Tujo, D. B. (2021). Tax revenue Determinants and Tax Efforts in Ethiopia from 2000-2019- ARDL  Approach. International  Journal  of  Public  Administration  and  Management Research (IJPAMR) , 7 (2), 1–18. https://doi.org/10.36758/ijpamr/v7n2.2021/01 Walpole,  R.  E.,  Myers,  R.  H.,  Myers,  S.  L.,  &  Ye,  K.  (2007). Probability  &  statistics  for engineers & scientists (Eight Edition). Pearson Prentice Hall.
World Development Indicators . (2023, May). The World Bank.
World Governance Indicators . (2023). The World Bank.
Zallé, O. (2022). Natural Resource Dependence, Corruption, and Tax Revenue Mobilization.
Journal of Economic Integration , 37 (2), 316–336. https://doi.org/10.11130/jei.2022.37.2.316