我提出了一个模型，在这个模型中，代理人决定每种可能的工资的求职强度，而不像通常的设定，在工资分配上恒定的搜索强度。提出的框架需要提高效率，因为代理人不会浪费精力去寻找低薪、不可接受的工作或低薪的高薪工作。拟议的框架产生了公认的工资分配，这种分配与通常设置产生的截断分配有很大不同。这些不同的经验含义被用于构建两个非参数检验，它们拒绝使用NLSY97数据对工资进行恒定的搜索强度。我进一步估计了这两个模型的可识别结构参数，使其更适合特定于工资的设置。我通过更多的总搜索强度，更快地过渡到工资分布的上尾，以及更高的工资，特别是失业后接受的工资增长超过25%来量化特定工资搜索的提高效率。