本文介绍了一种利用实验数据中可用的外生变量来检验搜索和匹配模型的创新方法。我们采用现成的Pissarides匹配模型，并将其与随机社会实验中对照组的数据校准。然后，我们从模型中的随机实验中模拟一个程序组。作为模型性能的衡量，我们比较了来自模型和随机实验的项目组的结果。我们使用加拿大自给自足项目(SSP)来说明我们的方法，这是一项社会实验，为在12个月内获得全职工作的收入援助受助人提供有时间限制的收入补充。我们发现该模型的两个特征与实验结果一致:内源性搜索强度和外源性工作破坏。我们发现支持固定时间劳动力供给假设的证据有好有坏。最后，我们发现恒定的工作破坏率与实验数据在此背景下不一致。